Python数据分析

ChatGPT4助力Python数据分析与可视化、人工智能建模及论文高效撰写

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更
Mr.靳靳477302280·2024-01-26 22:05

Python数据分析之猫眼电影TOP100

前言如果大家经常阅读Python爬虫相关的公众号，都会是以爬虫+数据分析的形式展现的，这样很有趣，图表也很不错，今天了，我就来分享上一次在培训中的一个作品：猫眼电影爬虫及分析。通过猫眼电影TOP100榜的爬虫，然后进行可视化，让学员体会到，小数据爬虫也能玩出这样的花样来。爬虫爬虫分析这里是获取的是top100的电影数据，进行了跨页爬虫，获取的字段：电影名，主演，上映时间，评分，电影类型和时长。最后
罗罗攀·2024-01-26 17:31

python人物关系可视化百年孤独_智慧树知到_Python数据分析与数据可视化_章节答案...

以下哪个选项中的作品全部出自美国作家之手？A．《悲惨世界》、《了不起的盖茨比》、《百年孤独》B．《飞鸟集()是薪资制度建立的依据。A．企业付酬原则B．工作评价C．工作设计与工作分析D．薪资结构设计我国佛教艺术驰名中外，云冈石窟、龙门石窟和莫高窟三大石窟举世皆知。以下关于三大石窟地理位置的人力资源规划是一种()。A．外部性规划B．内部性规划C．战略规划D．事务性规划决策者有较高的模糊耐受性和很强的任
weixin_39710179·2024-01-26 13:04

Pandas-如何将图表或图片，插入到Excel里面的指定位置

前言本文是该专栏的第41篇，后面会持续分享python数据分析的干货知识，记得关注。相信有些同学，在处理数据项目的时候，可能会遇到下面的数据需求。
写python的鑫哥·2024-01-26 09:37

【python实战】批量合并excel

1.背景这两天脑子修复ing的时候，把mooc上嵩天老师的《python数据分析与展示》刷了一下，课程主要讲了numpy、pandas和matplotlib库的入门，正好这段时间就频繁用到了这几个库对数据进行操作
Hobbit的理查德·2024-01-25 05:52

从零开始学python第二版_从零开始学Python数据分析与挖掘-从零开始学Python数据分析与挖掘第二版pdf下载电子版-精品下载...

从零开始学Python数据分析与挖掘第二版以Python3.7版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Python的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的numpy、数据处理的pandas、数据可视化的matplotlib
weixin_39874366·2024-01-24 17:58

python数据分析——numpy基本用法

numpy数据类型在NumPy中，有多种数据类型可用于表示数组的元素。以下是一些常见的NumPy数据类型：int-整数类型，如int8、int16、int32、int64等。uint-无符号整数类型，如uint8、uint16、uint32、uint64等。float-浮点数类型，如float16、float32、float64等。complex-复数类型，如complex64、complex12
aaa小葵·2024-01-23 16:12

Python核心知识学习思维导图分享

为了帮助大家更轻松的学好Python开发，Python爬虫技术，Python数据分析等相关知识,给大
IT青年·2024-01-23 14:57

Python数据分析：实战都有哪些

在Python数据分析领域，有许多实战项目可以进行。以下是一些常见的实战项目示例：数据清洗和预处理：对数据集进行清洗、填充缺失值、处理异常值、标准化、归一化等操作。
独木人生·2024-01-23 10:45

Python数据分析：基础

数据分析是使用统计和计算机科学技术来解决现实世界问题的过程。Python是一种流行的编程语言，也是数据分析的常用工具之一。在Python中，有许多库和工具可用于数据分析，比如NumPy、Pandas、Matplotlib等。NumPy是Python中用于科学计算的一个基础库。它提供了一个多维数组对象和一组用于操作数组的函数，可以方便地进行数值计算和向量化操作。Pandas是一个数据处理和分析工具，
独木人生·2024-01-23 10:09

《Python数据分析技术栈》第05章 06 矩阵（Matrices）

06矩阵（Matrices）《Python数据分析技术栈》第05章06矩阵（Matrices）Amatrixisatwo-dimensionaldatastructure,whileanarraycanconsistofanynumberofdimensions
Python私教·2024-01-23 07:00

《Python数据分析技术栈》第06章使用 Pandas 准备数据 07 修改 DataFrame 对象 Modifying DataFrame objects

07修改DataFrame对象ModifyingDataFrameobjects《Python数据分析技术栈》第06章使用Pandas准备数据07修改DataFrame对象ModifyingDataFrameobjectsInthissection
Python私教·2024-01-23 06:30

《Python数据分析技术栈》第01章 03 Python基础（Python Basics）

03Python基础（PythonBasics）《Python数据分析技术栈》第01章03Python基础（PythonBasics）Inthissection,wegetfamiliarwiththesyntaxofPython
Python私教·2024-01-23 06:59

《Python数据分析技术栈》第06章使用 Pandas 准备数据 05 通过从其他格式导入数据创建DataFrame（Creating DataFrames by importing data fr

05通过从其他格式导入数据创建DataFrame（CreatingDataFramesbyimportingdatafromotherformats）《Python数据分析技术栈》第06章使用Pandas
Python私教·2024-01-23 06:59

《Python数据分析技术栈》第06章使用 Pandas 准备数据 06 访问DataFrame中的属性（Accessing attributes in a DataFrame）

06访问DataFrame中的属性（AccessingattributesinaDataFrame）《Python数据分析技术栈》第06章使用Pandas准备数据06访问DataFrame中的属性（AccessingattributesinaDataFrame
Python私教·2024-01-23 06:59

《Python数据分析技术栈》第06章使用 Pandas 准备数据 01 Pandas概览（Pandas at a glance）

01Pandas概览（Pandasataglance）《Python数据分析技术栈》第06章使用Pandas准备数据01Pandas概览（Pandasataglance）Pandas概述WesMcKinneydevelopedthePandaslibraryin2008
Python私教·2024-01-23 06:49

python数据分析——Matplotlib基本用法

基本使用#导入包importmatplotlib.pyplotaspltx=range(2,26,2)y=[15,13,16,25,21,23,16,19,17,22,12,13]#画图plt.plot(x,y)#显示图片plt.show()plt.figure()设置图片大小，像素#设置图片大小，像素fig=plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)plt.savefig
aaa小葵·2024-01-22 18:50

Python seaborn库的安装与图像的背景风格（Seaborn篇-01）

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侯小啾·2024-01-22 00:02

《Python数据分析技术栈》第05章 02 广播、矢量化和算术运算（Broadcasting, vectorization, and arithmetic operations）

02广播、矢量化和算术运算（Broadcasting,vectorization,andarithmeticoperations）《Python数据分析技术栈》第05章02广播、矢量化和算术运算（Broadcasting
Python私教·2024-01-21 16:37

《Python数据分析技术栈》第05章 03 获取数组属性（Obtaining the properties of an array）

03获取数组属性（Obtainingthepropertiesofanarray）《Python数据分析技术栈》第05章03获取数组属性（Obtainingthepropertiesofanarray）
Python私教·2024-01-21 16:37

《Python数据分析技术栈》第03章 03 可视化各级数据（Visualizing various levels of data）

03可视化各级数据（Visualizingvariouslevelsofdata）《Python数据分析技术栈》第03章03可视化各级数据（Visualizingvariouslevelsofdata）
Python私教·2024-01-21 16:06

《Python数据分析技术栈》第05章 01 熟悉数组和 NumPy 函数（Getting familiar with arrays and NumPy functions）

01熟悉数组和NumPy函数（GettingfamiliarwitharraysandNumPyfunctions）《Python数据分析技术栈》第05章01熟悉数组和NumPy函数（GettingfamiliarwitharraysandNumPyfunctions
Python私教·2024-01-21 16:06

《对比Excel，轻松学习Python数据分析》笔记

写在开头：因为我自己接触python也有一段时间了，所以此份笔记是用来查漏补缺以及记录个人认为重要的知识点1、数据分析的常规流程常规流程2、缺失数据对于缺失比例超过30%的指标，应该选择放弃这个指标，即做删除处理；对于缺失比例低于30%的指标，一般进行填充处理，即使用0、均值或者众数进行填充。3、为JupyterNotebook添加目录为了便于阅读，可为代码增加一个目录，通过点击下图右侧红框可以建
小T数据站·2024-01-21 15:57

Python 彩虹色映射【cm.rainbow()方法】（Matplotlib篇-10）

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侯小啾·2024-01-21 10:00

《Python数据分析技术栈》第03章 02 数据结构（Structure of data）

02数据结构（Structureofdata）《Python数据分析技术栈》第03章02数据结构（Structureofdata）Thedatathatweneedtoanalyzecouldhaveanyofthefollowingstructures
Python私教·2024-01-21 07:03

（3）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-线性回归与逻辑回归

目录一、LinearRegression线性回归应用应用案例（一）——自定义数据（Customdata）1、下载安装sklearn库2、导入库函数3、加载数据集4、创建线性回归对象5、模型训练6、预测结果7、绘制模型图像8、应用模型进行预测9、评估指标应用案例（二）——Age,Weight,Height,BMIAnalysisStep1：加载函数库Step2：获取数据（GetData）Step3：
代码骑士·2024-01-21 07:05

【2022新书】Python数据分析第三版，与Pandas、NumPy和Jupyter进行数据争论

来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本文展示了如何有效地解决广泛的数据分析问题。获取关于在Python中操作、处理、清理和处理数据集的完整说明。本实用指南的第二版针对Python3.6进行了更新，包含了大量的实际案例研究，向您展示了如何有效地解决广泛的数据分析问题。在这个过程中，您将学习最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。本书由WesMcKinney(Pytho
数据派THU·2024-01-20 17:14

《Python数据分析技术栈》第01章 02 Jupyter入门（Getting started with Jupyter notebooks）

02Jupyter入门（GettingstartedwithJupyternotebooks）《Python数据分析技术栈》第01章02Jupyter入门（GettingstartedwithJupyternotebooks
Python私教·2024-01-20 17:11

【Python数据分析】Python中最好用的电子表格推荐

我在大学的时候曾经是Excel的忠实用户。那时我还不知道如何编码，所以至少我需要知道Excel才能找到工作。每当我想清理数据、创建数据透视表和制作图表时，Excel都会给我很大帮助。也就是说，每当数据有几百万行或进行复杂的计算时，要么Excel变得很慢，要么工作簿崩溃了。我数不清有多少次这些路障阻止了我的工作流程，也数不清有多少次我不得不一次又一次地重复一项任务。幸运的是，我学会了用Python编
程序员小芽·2024-01-20 16:04

Python数据分析：手把手教你用Pandas生成可视化图表

数据可视化是数据分析很重要的一部分，它能帮助我们更好的从繁杂的数据中更直观更有效的获取信息。Pandas是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。下面，我们总结一下PD库的一些使用方法和入门技巧。操作方法一、线性图对于pandas的内置数据类型，Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。默认情况下，它
Python_入门教程·2024-01-20 16:32

Python 散点图的绘制（Seaborn篇-03）

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侯小啾·2024-01-20 12:58

Python 面向对象绘图（Matplotlib篇-16）

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侯小啾·2024-01-20 11:56

Python 自动化办公：一键批量生成 PPT

StataandPython数据分析一、导读在实际工作中，经常需要批量处理Office文件，比如需要制作一个几十页的PPT进行产品介绍时，一页一页地制作不仅麻烦而且格式可能不统一。
豆本-豆豆奶·2024-01-20 09:17

《Python数据分析技术栈》第03章 01 描述性数据分析 - 步骤（Descriptive data analysis - Steps）

01描述性数据分析-步骤（Descriptivedataanalysis-Steps）《Python数据分析技术栈》第03章01描述性数据分析-步骤（Descriptivedataanalysis-Steps
Python私教·2024-01-20 08:22

《Python数据分析技术栈》第03章 02 使用Sympy解决数学问题（Using Sympy for math problems）

02使用Sympy解决数学问题（UsingSympyformathproblems）《Python数据分析技术栈》第03章02使用Sympy解决数学问题（UsingSympyformathproblems
Python私教·2024-01-20 08:52

《Python数据分析技术栈》第02章 02 面向对象编程（Object-oriented programming）

02面向对象编程（Object-orientedprogramming）《Python数据分析技术栈》第02章02面向对象编程（Object-orientedprogramming）Object-orientedprogramming
Python私教·2024-01-20 08:51

《Python数据分析技术栈》第03章 01 正则表达式（Regular expressions）

01正则表达式（Regularexpressions）《Python数据分析技术栈》第03章01正则表达式（Regularexpressions）Aregularexpressionisapatterncontainingbothcharacters
Python私教·2024-01-20 08:47

Python数据分析基础ReadingDay14_关联分析FP_growth

readingFoundationsforAnalysiswithPythonDay13《Python数据分析基础》封面之前我们已经完成了《Python数据分析基础》这本书的学习，之后的两篇笔记是关于关联分析的
放翁lcf·2024-01-20 02:01

Pandas用法

Pandas是一个强大的Python数据分析和数据处理库。
终将老去的穷苦程序员·2024-01-19 23:16

python数据分析期末大作业,python数据分析心得体会

大家好，小编来为大家解答以下问题，python数据分析与应用第2版课后题答案，python数据分析常用的工具库有哪些，今天让我们一起来看看吧！
Fixf4556·2024-01-19 17:19

Python数据分析案例35——多元线性回归全流程 (数据探索可视化，回归分析，多重共线性，残差检验，异方差检验，自相关检验)

案例背景很多经济学同学用Python做传统统计学的回归分析时可能没有R或者Stata，Eviews，SPSS方便，他们对回归分析里面常用的检验过程不熟悉。Python做回归这些当然没有这些统计学，计量经济学常用的软件方便，但是都能做，只是没有人总结一个系统的完整的回归分析的流程。他们做回归往往忽略了，传统统计学还需要做的多重共线性的检验，残差检验，异方差检验，自相关检验等等。本次案例就来总结一下一
阡之尘埃·2024-01-19 14:13

Python数据分析案例37——基于分位数神经网络(QRNN)的汇率预测

案例背景我导师的研究方向是少有的做"分位数回归"方向，作为研究机器学习深度学习方向的我自然就继承了这个特色，改进出了很多特殊结合方法，我会结合各种机器学习方法和各种分位数回归的方法。之前写过分位数随机森林，分位数XGboost，分位数Lightgbm的文章：Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)本次带来一个小案例，分位数神经网络，神经网络是最简单的MLP架构，也
阡之尘埃·2024-01-19 14:09

Python数据分析案例36——基于神经网络的AQI多步预测(空气质量预测)

案例背景不知道大家发现了没，现在的神经网络做时间序列的预测都是单步预测，即(需要使用X的t-n期到X的t-1期的数据去预测X的t期的数据)，这种预测只能预测一个点，我需要预测X的t+1期的数据就没办法了，有的同学说可以把预测的结果X的t+1拿进来作为新的x去预测。。。我只能说这种情况是有误差的，而且误差会累加，这样效果很差。(看很多ARIMA的预测效果一条直线就知道了)很多时候需要进行多步预测，即
阡之尘埃·2024-01-19 08:36

Excel 动态可视化图表分享

AIGCChatGPT职场案例AI绘画与短视频制作PowerBI商业智能68集数据库Mysql8.054集数据库Oracle21C142集Office2021实战应用Python数据分析实战，ETLInformatica
阿里数据专家·2024-01-18 11:29

如何用Python进行数据分析(保姆级教程）

Python数据分析资料可以点击下方链接或者扫描下方二维码获取：最新全套【Python入门到进阶资料&实战源码&安装工具】（安全链接，放心点击）三大板块：两组Python基础术语如何实现爬
Python小远·2024-01-18 08:59

数据可视化|Python之Pyecharts将“爬虫数据”绘制饼状图

前言本文是该专栏的第40篇，后面会持续分享python数据分析的干货知识，记得关注。在项目中，可能有些同学或多或少遇见这样的需求。
写python的鑫哥·2024-01-17 23:51

Python数据分析案例33——新闻文本主题多分类(Transformer, 组合模型) 模型保存

案例背景对于海量的新闻，我们可能需要进行文本的分类。模型构建很重要，现在对于自然语言处理基本都是神经网络的方法了。本次这里正好有一组质量特别高的新闻数据，涉及'教育''科技''社会''时政''财经''房产''家居'七大主题，基本涵盖了所有的常见的新闻类型。每个主题取了1w条，总共7w条数据，也还符合深度学习的数据量。正好我也构建了很多神经网络的序列模型，来验证一下哪些模型在这个数据集上表现较好。数
阡之尘埃·2024-01-17 06:48

【零基础入门Python数据分析】Anaconda3 JupyterNotebook&seaborn版

目录一、安装环境python介绍anaconda介绍jupyternotebook介绍anaconda3环境安装解决JuPyter500：InternalServerError问题-CSDN博客Jupyternotebook快捷键操作大全二、Python基础入门数据类型与变量数据类型变量及赋值布尔类型与逻辑运算输入输出数据结构列表（list）元组（tuple）字符串（string）集合（set）字
代码骑士·2024-01-17 00:21

Python数据分析案例32——财经新闻爬虫和可视化分析

案例背景很多同学的课程作业都是需要自己爬虫数据然后进行分析，这里提供一个财经新闻的爬虫案例供学习。本案例的全部数据和代码获取可以参考：财经新闻数据数据来源新浪财经的新闻网，说实话，他这个网站做成这样就是用来爬虫的...代码实现首先导入包importrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatpl
阡之尘埃·2024-01-16 14:56

Python数据分析案例31——中国A股的月份效应研究(方差分析，虚拟变量回归)

案例背景本次案例是博主本科在行为金融学课程上做的一个小项目，最近看很多经管类的学生作业都很需要，我就用python来重新做了一遍。不弄那些复杂的机器学习模型了，经管类同学就用简单的统计学方法来做模型就好。研究目的有效市场假说是现代金融证券市场的理论基础之一，根据这一理论，投资者买卖股票市场是很难通过主动管理去获得超额收益，而且平均时间段的收益应该也没有显著性的差异。但在我国市场明显存在着一个春节效
阡之尘埃·2024-01-16 14:49
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