python数据分析实战

python数据分析实战之客户还款能力预测

文章目录1、明确需求和目的2、数据收集3、数据预处理3.1数据整合3.1.1加载相关库和数据集3.1.2数据总体概览3.2数据清洗3.2.1多余列的删除3.2.2确定数据集的标签3.2.3缺失值的处理3.2.4数据类型转换3.2.5重复值处理4、模型训练4.1使用逻辑回归训练4.2使用KNN训练5、总结1、明确需求和目的客户向P2P平台申请贷款时，平台会通过线上或线下的的方式让客户填写贷款申请表，
恋恋风尘hhh·2020-06-29 04:04

干货 | 一文让你了解Pandas数据结构

作者：木木来源：Python数据分析实战与AI干货1导入相关的包import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import DataFramefrom
IT农民工1·2020-06-28 21:23

python数据分析实战---Pandas

pandas的认识:一个python的数据分析库安装方式：pipinstallpandaspandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一.一个快速
weixin_30267697·2020-06-27 15:47

python数据分析实战---Numpy科学计算工具

Numpy基本认识NumPy(NumericalPython)是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：一个强大的N维数组对象ndarray广播功能函数整合C/C++/Fortran代码的工具线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能Numpy基础数据结构NumPy数组的维数
weixin_30267697·2020-06-27 15:47

Python数据分析实战 全栈开发

Python数据分析实战：涉及pyecharts＋flask＋pandas＋pycharm＋python内容。
走在前方·2020-06-26 08:41

Python数据分析实战 | 用Python爬遍拉勾网，带你看看互联网寒冬下，数据分析师还吃香吗？

微信公众号：「Python读财」如有问题或建议，请公众号留言伴随着移动互联网的飞速发展，越来越多用户被互联网连接在一起，用户所积累下来的数据越来越多，市场对数据方面人才的需求也越来越大，由此也带火了如数据分析、数据挖掘、算法等职业，而作为其中入门门槛相对较低、工资高于大多传统行业岗位的数据分析一职，则成为了许多想转行进入数据领域的同学的首要选择。那么在现在的互联网寒冬下，数据分析岗位是什么行情呢？
易执·2020-06-25 17:26

零基础Python数据分析实战：豆瓣人的电影口味重吗？

在上一篇文章中，我们实战使用urllib和BeautifulSoup抓取了关于豆瓣电影TOP250的非常丰富的信息，包括导演、编剧、演员、上映时间和地区、语言、别名、短评数、影评数、多少人想看、多少人看过等多达23个字段。接下来，我们要做的就是对这些数据进行分析、挖掘，得到尽可能多的信息。毕竟有价值的不是数据，而是从数据中发掘而出的洞见。一、数据清洗我们先读取我们的数据，观察一下：importpa
数据洞察指南·2020-06-24 22:26

Python数据分析实战之北京二手房房价分析

北京二手房房价分析与预测目的：本篇给大家介绍一个数据分析的初级项目，目的是通过项目了解如何使用Python进行简单的数据分析。数据源：博主通过爬虫采集的链家全网北京二手房数据（后台回复二手房数据便可获取）。数据初探首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包sklearn。import pandas as pdimport nump
Jack Tian·2020-06-23 20:55

【PYTHON数据分析实战】电影票房数据分析(二)数据可视化

数据抽取：采集到的票房数据是按天统计的，并且我们只看正常上映的和点映的，其他如重映等场次均不在本次统计内。因此我们先对mysql中的数据releaseInfo字段进行筛选，然后根据上映年份和月份进行分组聚合，得到10年内每月的票房数据。用sql取到数据后，再将不同年份的数据分别放入list中，原始数据是以"万"为单位的str，这里我们折算为以"亿"为单位的float。构造图像：x轴数据为年份，再分
嗨学编程·2020-06-23 07:25

Python数据分析：缺失值处理

写在前面上周我们读取完了数据（Python数据分析实战：获取数据），下面就要对数据进行清洗了，首先是对缺失值的处理。缺失值也就是空值，先找出来再处理。
data_cola·2020-06-23 03:04

送精选Python好书！

《Python数据分析实战（第2
菜鸟学Python·2020-06-22 19:24

Python数据分析实战——《哪吒之魔童降世》情感分析

本案例将豆瓣电影中《哪吒之魔童降世》的短评进行分析情感分析，相关短评获取方法这里通过软件采集。需求一：电影上映后每天的评论数量走势需求二：电影上映后每天的评分走势需求三：查看5个评分的各自占比情况最后用词云展示影评数据导入相关包及数据importjiebaimportwordcloudimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasp
aqqwvfbukn·2020-06-22 15:55

Python数据分析实战（四）——决策树泰坦尼克号生还预测

决策树——泰坦尼克号生还预测importpandasaspdfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,export_graphvizfromsklearn.metricsimportclassification_reportimportgraphvizimportpydotplusdata=pd.read_csv(r'./data/titanic_d
右耳朵耗子·2020-06-22 09:20

Pandas中第二好用的函数 | 优雅的apply

这是Python数据分析实战基础的第四篇内容，也是基础系列的最后一篇，接下来就进入实战系列了。本文主要讲的是Pandas中第二好用的函数——apply。为什么说第二好用呢？
数据不吹牛·2020-06-22 05:50

Python数据分析实战基础 | 清洗常用4板斧

这是Python数据分析实战基础的第三篇内容，主要对前两篇进行补充，把实际数据清洗场景下常用但零散的方法，按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类，以减少记忆成本，提升学习和使用效率。
数据不吹牛·2020-06-22 05:50

2018最新Python数据分析实战教程视频 python数据分析班视频 Python数据分析基础教程 利用Python进行数据分析

系列一：《python数据分析基础与实践》章节1Python概况课时2Python简介章节2Python安装课时3安装Anaconda课时4使用Anaconda章节3数据准备课时5数据类型–布尔型课时6数据类型–数值型课时7数据类型–字符型课时8数据结构–List课时9数据结构–Tuple课时10数据结构–Set课时11数据结构–Dic课时12Pandas数据结构–Series课时13Pandas
weixin_44488334·2020-06-21 13:12

视频教程-Python数据分析实战-Pandas-大数据

Python数据分析实战-Pandas美国TexasA&M在读博士，空间智能计算研究，曾先后在全球大安全公司从事爬虫工程师、数据分析、文本挖掘、机器学习等工作。对数据科学和人工智能领域有深入研究。
weixin_30536267·2020-05-28 10:00

视频教程-Python数据分析实战：泰坦尼克号之灾与机器学习算法-Python

Python数据分析实战：泰坦尼克号之灾与机器学习算法CSDN讲师名下集合了诸多业界知名讲师的公开课内容，内容涵盖人工智能、大数据、区块链等诸多热门技术领域的最佳技术实践，聚合美团、滴滴、AWS、科大讯飞等知名企业的应用实践及分享
weixin_29690331·2020-05-28 10:00

Python微信公众号后台开发教程<001>

公众号：自己注册一个就行Git：代码管理平台了解平台进入公众号后台，查看开发相关项image基本配置(服务器配置等)：image.png开发者工具(包括开发文档，测试工具等)：image基本功能codePython
Python数据分析实战·2020-03-28 09:23

学习资料

入门在线教程廖雪峰的python3教程菜鸟教程网易课程：疯狂的Python：快速入门精讲**网易课程：零基础入门学习Python**书籍1.Python核心编程（基础）2.Python网络数据采集（爬虫）3.Python
村上春竹·2020-03-18 19:34

Python数据分析 清洗常用4板斧

这是Python数据分析实战基础的第三篇内容，主要对前两篇进行补充，把实际数据清洗场景下常用但零散的方法，按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类，以减少记忆成本，提升学习和使用效率。
我爱学python·2020-03-17 20:13

Python数据分析实战基础(二)：清洗常用4板斧

作者|吹牛Z来源|数据不吹牛首先，导入案例数据集。因为案例数据存放在同一个Excel表的不同Sheet下，我们需要指定sheetname分别读取：下面开始清洗的正餐。01增——拓展数据维度1.1纵向合并这三个sheet的数据，维度完全一致（每列数据都是一样），纵向合并起来分析十分方便。说到纵向合并，concat大佬不请自来，他的招式简单明了——pd.concat([表1，表2，表3])，对于列字段
CDA数据分析师培训·2020-03-14 22:35

Loan Predict - Python数据分析实战

一、题意描述LoanPredict题目链接LoanPredictProblem讲述了一个根据贷款申请者提供的一些个人信息，来预测是否能通过贷款申请的问题。题目提供了trian、test数据及需提交结果的数据格式。部分train和test数据数据格式二、数据分析先提出数据对结果影响的假设，运用pythonnumpy、seaborn、pandas等模块可视化数据，确定关系。Salary:Applica
小菜变大菜·2020-03-02 20:21

Python数据分析实战——口红的分析与推荐——情人节篇

前言明天就是二·一四情人节了，真的是为正在恋爱中的情侣而难过，2020年的情人节注定是要陪伴自己的家人，莫担心，视频情人节、电话情人节、微信情人节都是不错的选择，好处呢？肯定是省钱、难忘且提醒自己竟然有一个女朋友（男朋友）；不得不说，这个情人节对单身狗可能会友好一些，至少朋友圈的平静可以让自己少吃些单身solo20年的苦。每次一到情人节，广大男性同胞却十分担忧，想要讨女朋友欢心的同时又不想将自己直
喵说Python·2020-02-13 18:42

python数据分析实战——APPStore评分数据分析

一、项目背景：随着APP市场每天大量的APP上线，如今想在手机应用商店上成为爆款的应用越来越困难，对APP下载和评分数据的分析成为帮助APP开发者获取留存用户的重要工具。Play商店应用数据具有巨大的潜力，可以推动应用制作业务取得成功。可以为开发人员提供可操作的见解，以便于开发和捕获移动市场。二、分析需求说明：1.探究免费APP和收费APP集中在哪些类别中？2.收费APP的价格如何分布，不同类别的
许志辉Albert·2020-02-06 23:56

python数据分析实战——AT&T业务数据分析

项目背景：AT&T运营商拥有海量的用户个人，通话，上网等信息数据。充分利用数据预测客户的流转情况，能帮助挽留用户，保证用户基数和活跃度。分析需求说明：分析流程：1.数据概况分析：数据的行/列数量缺失值的分布等2.单变量分析：数字型变量的描述分析、类别型变量的分析、正负样本占比3.相关性与可视化：按类别交叉对比，变量之间的相关性分析，散点图/热力图观察样本相关性4.逻辑回归建模：模型建立、训练集与测
许志辉Albert·2020-02-06 15:03

精选课程|Python数据分析实战(学术)

在过去的两年间，Python一路高歌猛进，成功窜上“最火编程语言”的宝座。惊奇的是使用Python最多的人群其实不是程序员，而是数据科学家，尤其是社会科学家，涵盖的学科有经济学、管理学、会计学、社会学、传播学、新闻学等等。大数据时代到来，网络数据正成为潜在宝藏，大量商业信息、社会信息以文本等非结构化、异构型数据格式存储于网页中。非计算机专业背景的人也可借助机器学习、人工智能等方法进行研究。使用网络
唧唧堂·2020-01-15 00:00

最适合入门的Python数据分析实战项目

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易执·2020-01-08 09:18

Python数据分析实战 | 爬遍拉勾网，带你看看数据分析师还吃香吗？

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易执·2020-01-08 09:47

Python数据分析实战 | 用数据带你回顾乔丹的职业生涯

微信公众号：「Python读财」如有问题或建议，请公众号留言乔丹是联盟上下公认的历史第一人，芝加哥公牛在他带领下几乎统治了上世纪90年代NBA整整10年，包括分别在91-93赛季和96-98赛季拿下的两次三连冠，要知道，NBA72年历史上一共只出现过4次三连冠，而乔帮主一人便承包一半。下面就带大家从数据的角度回顾一下乔丹的职业生涯。数据来源：nba-stat注：nba历史统计原因，仅存1985-8
易执·2020-01-08 09:46

精选课程 | Python数据分析实战(学术)

在过去的两年间，Python一路高歌猛进，成功窜上“最火编程语言”的宝座。惊奇的是使用Python最多的人群其实不是程序员，而是数据科学家，尤其是社会科学家，涵盖的学科有经济学、管理学、会计学、社会学、传播学、新闻学等等。大数据时代到来，网络数据正成为潜在宝藏，大量商业信息、社会信息以文本等非结构化、异构型数据格式存储于网页中。非计算机专业背景的人也可借助机器学习、人工智能等方法进行研究。使用网络
唧唧堂·2019-12-11 00:00

精选课程 | Python数据分析实战(学术)

在过去的两年间，Python一路高歌猛进，成功窜上“最火编程语言”的宝座。惊奇的是使用Python最多的人群其实不是程序员，而是数据科学家，尤其是社会科学家，涵盖的学科有经济学、管理学、会计学、社会学、传播学、新闻学等等。大数据时代到来，网络数据正成为潜在宝藏，大量商业信息、社会信息以文本等非结构化、异构型数据格式存储于网页中。非计算机专业背景的人也可借助机器学习、人工智能等方法进行研究。使用网络
唧唧堂·2019-12-05 00:00

【python数据分析实战】电影票房数据分析(二)数据可视化

目录图1每年的月票房走势图图2年票房总值、上映影片总数及观影人次图3单片总票房及日均票房图4单片票房及上映月份关系图在上一部分《【python数据分析实战】电影票房数据分析(一)数据采集》已经获取到了2011
改个名·2019-10-27 10:00

【python数据分析实战】电影票房数据分析(二)数据可视化

目录图1每年的月票房走势图图2年票房总值、上映影片总数及观影人次图3单片总票房及日均票房图4单片票房及上映月份关系图在上一部分《【python数据分析实战】电影票房数据分析(一)数据采集》已经获取到了2011
cbowen·2019-10-27 10:00

【python数据分析实战】电影票房数据分析(一)数据采集

目录1、获取url2、开始采集3、存入mysql本文是爬虫及可视化的练习项目，目标是爬取猫眼票房的全部数据并做可视化分析。1、获取url我们先打开猫眼票房http://piaofang.maoyan.com/dashboard?date=2019-10-22，查看当日票房信息，但是在通过xpath对该url进行解析时发现获取不到数据。于是按F12打开ChromeDevTool，按照如下步骤抓包再打
cbowen·2019-10-27 10:00

【python数据分析实战】电影票房数据分析(一)数据采集

目录1、获取url2、开始采集3、存入mysql本文是爬虫及可视化的练习项目，目标是爬取猫眼票房的全部数据并做可视化分析。1、获取url我们先打开猫眼票房http://piaofang.maoyan.com/dashboard?date=2019-10-22，查看当日票房信息，但是在通过xpath对该url进行解析时发现获取不到数据。于是按F12打开ChromeDevTool，按照如下步骤抓包再打
改个名·2019-10-27 10:00

如何在 Python 数据中清洗常用 4 板斧？

source_id=zx作者|周志鹏责编|刘静这是Python数据分析实战基础的第三篇内容，主要对前两篇进行补充，把实际数据清洗场景下常用但零散的方法，按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类，以减少记忆成本
CSDN资讯·2019-10-18 10:29

Python数据分析实战基础 | 灵活的Pandas索引

据不靠谱的数据来源统计，学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用Python处理数据时，选择想要的行和列实在太痛苦，完全没有Excel想要哪里点哪里的快感。第一篇潘大师（初识Pandas）教程考虑到篇幅问题只讲了最基础的列向索引，但这显然不能满足同志们日益增长的个性化服务（选取）需求。为了舒缓痛感，增加快感，满足需求，第二篇内容我们单独把
algorithmPro·2019-09-18 11:00

Python数据分析实战基础！

这是Python数据分析实战基础的第一篇内容，主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学，可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。
Python资深程序员·2019-08-20 14:28

Python 数据可视化工具以及数据分析开发架构

数据可视化教程:基于plotly动态可视化绘图https://edu.51cto.com/sd/4bff8Python数据可视化教程Seabornhttps://edu.51cto.com/sd/19627Python
走在前方·2019-07-25 22:49

数据分析进阶库Pandas

Python数据分析实战：https://www.lanzous.com/i2njpva如果有条件请支持正版：http://product.dangdang.com/24025329.html如果你英文功底好
Qwertyuiop2016·2018-12-21 11:45

开放数据源（python数据分析实战）

1.政治和政府数据data.govhttp://data.gov该网站数据多与政府相关。Socratahttp://www/socrata.com/resources/探索政府相关数据的好去处。它提供了几种可视化工具，帮助用户探索数据。美国人口调查局http://www.census.gov/data.html该网站提供人口信息、地区分布和教育情况等美国公民相关数据。UN3tahttps://da
Tsingslee丶·2018-12-20 17:13

二手房房源信息数据分析项目完整流程

七、八月份的时候，笔者看完了《PythonforDataAnalysis》和另外一本《Python数据分析实战》，当时就想着接下来做一个数据分析项目来练练手，但由于种种原因，最终没能及时付诸行动，后面又因为要学习其他方面的
Backcanhave7·2018-11-23 21:30

Python数据分析实战-Boston Public Schools GEO数据分析-Part1

阅读更多由于从事人工智能的工作，接下来打算分享一系列的以案例形式的人工智能、数据分析的博客文章。欢迎大家持续关注。本次我来分享一个数据分析的案例项目目标：BostonPublicSchoolsGeo数据是来自于Boston地区的公共学校的数据，具体描述了学校的坐标，名字，类型等。基于此数据，我们可以学习一些基本的Python数据分析的方法。例如，研究学校的分布情况，类型统计等。数据集介绍:数据集的
jackchan·2018-11-16 19:00

Python数据分析实战-Boston Public Schools GEO数据分析-Part1

阅读更多由于从事人工智能的工作，接下来打算分享一系列的以案例形式的人工智能、数据分析的博客文章。欢迎大家持续关注。本次我来分享一个数据分析的案例项目目标：BostonPublicSchoolsGeo数据是来自于Boston地区的公共学校的数据，具体描述了学校的坐标，名字，类型等。基于此数据，我们可以学习一些基本的Python数据分析的方法。例如，研究学校的分布情况，类型统计等。数据集介绍:数据集的
jackchan·2018-11-16 19:00

Python数据分析实战-Boston Public Schools GEO数据分析-Part1

阅读更多由于从事人工智能的工作，接下来打算分享一系列的以案例形式的人工智能、数据分析的博客文章。欢迎大家持续关注。本次我来分享一个数据分析的案例项目目标：BostonPublicSchoolsGeo数据是来自于Boston地区的公共学校的数据，具体描述了学校的坐标，名字，类型等。基于此数据，我们可以学习一些基本的Python数据分析的方法。例如，研究学校的分布情况，类型统计等。数据集介绍:数据集的
jackchan·2018-11-16 19:00

Python数据分析实战-Boston Public Schools GEO数据分析-Part1

项目目标：BostonPublicSchoolsGeo数据是来自于Boston地区的公共学校的数据，具体描述了学校的坐标，名字，类型等。基于此数据，我们可以学习一些基本的Python数据分析的方法。例如，研究学校的分布情况，类型统计等。数据集介绍:数据集的介绍如下，其中比较重要的字段有X，Y坐标，ADDRESS地址，ZIPCODE，School类型Datacolumns(total21column
老钱的人工智能·2018-11-15 00:00

科技工作者心理健康分析

python数据分析实战案例项目名称：科技工作者心理健康分析项目分析数据：https://www.kaggle.com/osmi/mental-health-in-tech-survey需求一：统计各国家男性女性心理健康数据分布代码
533_·2018-10-14 10:14

Python气象数据分析

记录《Python数据分析实战》一书中关于意大利北部沿海地区气象数据分析的练习。
huangxiaoyun1900·2018-08-27 01:01

2018最新Python数据分析实战教程视频 python数据分析班视频 Python数据分析基础教程 利用Python进行数据分析

系列一：《python数据分析基础与实践》章节1Python概况课时2Python简介章节2Python安装课时3安装Anaconda课时4使用Anaconda章节3数据准备课时5数据类型–布尔型课时6数据类型–数值型课时7数据类型–字符型课时8数据结构–List课时9数据结构–Tuple课时10数据结构–Set课时11数据结构–Dic课时12Pandas数据结构–Series课时13Pandas
拥抱java·2018-06-12 16:14
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