python进行数据分析

r与python语法_Python和R：我推荐Python的几大理由

#为什么要使用Python进行数据分析先回顾一下，上一篇文章的内容。上篇文章，我重点推荐了R语言。
weixin_39653448·2023-01-12 10:17

Python 内建数据结构、函数及文件总结——《利用Python进行数据分析》第三章总结笔记

Python内建数据结构、函数及文件总结——《利用Python进行数据分析》第三章总结笔记前言因为需要准备美赛，所以开始进行数模和python数据分析的学习，之前呢，断断续续看了这本书的第三章，本人决定从第三章开始进行学习笔记的更新
物联黄同学·2023-01-11 23:46

使用Python进行数据分析——准备阶段之Power Query

PowerQuery教程一、认识PowerQueryPowerQuery,它的中文名称叫做查询编辑器，是当前最新的Excel数据处理工具。它既不是公式也不是语言，而是一个工具插件，这个工具把我们常用的数据提取、清洗、加载等功能制作成傻瓜式的操作界面，让不懂计算机编程语言的人也能够完成一些数据处理的工作，让问题回归到简单与智能当中。1、使用Excel2016中的PowerQueryExcel一直以来
达摩院.·2023-01-11 10:30

python与材料计算快速入门线上训练营_Python训练营 ——利用Python进行数据分析线上讲座成功举办...

2020年4月19日下午，信息管理学院研究生会和经济与管理学院研究生会联合开展的“Python训练营——利用Python进行数据分析”线上讲座顺利举办。
weixin_39627665·2023-01-11 10:00

如何用python进行数据分析

1、Python数据分析流程及学习路径数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。根据每个部分需要用到的工具，Python数据分析的学习路径如下：2、利用Python读写数据Python读写数据，主要包括以下内容：我们以一小段代码来看：可见，仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件
程序员二飞·2023-01-09 13:45

python分析excel数据-像Excel一样使用python进行数据分析

Excel是数据分析中最常用的工具，本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas库用于数据处理，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何通过python完成数据生成和导入，数据清洗，预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操
weixin_37988176·2023-01-09 13:43

python数据分析经典书籍有哪些_Python数据分析与机器学习经典书目与优质资源

Python学习推荐Author：louwill第一本就是WesMcKinny著名的《利用Python进行数据分析》，这本书囊括了Python控制、处理、整理、分析结构化数据一整套流程和技术，是入门Python
weixin_39870199·2023-01-09 13:43

[Pandas]一些笔记（利用Python进行数据分析）

1.pandas数据结构介绍1.1Seriesseries是一种一维的数组型对象，包含了一个值序列，并且包含了数据标签，称为索引（index）。一般索引在左边，值在右边。若不为数据指定索引，默认生成的索引是从0到N-1。可以通过values属性和index属性分别获得Series对象的值和索引需要时，我们可以创建一个索引序列，用标签标识每一个数据点。我们从数据中进行选择时，可以利用标签来进行索引i
起风了xxx·2023-01-09 07:38

docker源码分析第二版 pdf_利用Python进行数据分析第二版复现（十）

第11章时间序列时间序列数据主要有：时间戳、固定时间、时间间隔以及实验或过程时间。11.1日期和时间数据类型及工具一般使用datetime.datetime数据类型。from可以给datetime加上或减去一个或者多个timedelta。from字符串和datetime的相互转换利用str或strftime方法可以将datetime对象和pandas的timestamp对象转化挖诶字符串。date
weixin_39619451·2023-01-06 16:30

windows10 python3.7 解决jupyter不是内部或外部命令的问题

不是内部或外部命令的问题解决jupyter不是内部或外部命令的问题1.检查python环境2.检查pipinstall安装包的路径3.运行notebook解决jupyter不是内部或外部命令的问题刚开始学习用python
Vicodin�·2023-01-06 15:23

利用Python进行数据分析期末复习题

文章目录一、选择题二、填空题三、判断题四、代码分析题五、程序题一、选择题1.sum(range(0,101)的结果是（）A.5050B.5151C.0D.101A2.下面哪个不是python合法的标识符（）A.int32B.70XLC.selfD.__name__B3.’abcabcabc’.count(‘abc’)的值为（）A.9B.1C.3D.0C4.如下str1=”Runoobexample
包小乙·2023-01-05 22:19

python分组求和_利用pandas进行分组求和

《利用Python进行数据分析》这本书举的例子没有使用场景，本文以top命令的输出作为示例，演示pandas的分组和sum计算。
weixin_39583623·2023-01-05 19:20

利用python进行数据分析——数据过滤、清洗、转换等

一、移除重复数据DataFrame.duplicated()DataFrame.drop_duplicates()1.duplicated()返回bool序列，标识是否重复示例：2.drop_duplicates剔除重复值示例二、利用函数或映射进行数据转换1.Series.map()接受函数或含有映射关系的字典型对象示例：2.DataFrame.apply()接收函数，并将函数作用于DataFra
Sigmoid_哼哼·2023-01-04 07:36

python缺失值与异常值处理_python数据分析之清洗数据：缺失值处理

在使用python进行数据分析时，如果数据集中出现缺失值、空值、异常值，那么数据清洗就是尤为重要的一步，本文将重点讲解如何利用python处理缺失值创建数据为了方便理解，我们先创建一组带有缺失值的简单数据用于讲解检查缺失值对于现在的数据量
weixin_39762348·2023-01-03 07:56

【Python入门系列】用Pandas数据处理案例

用Pandas数据处理案例利用Python进行数据分析以及数据可视化，包含数据集的处理、数据探索与清晰、数据分析、数据可视化四部分，使用pandas、matplotlib、wordcloud等第三方库安装需要的包
静妮子i·2023-01-02 15:21

p1Numpy&Pandas有什么用

在科学运算中，最为重要的两个模块Numpy&Pandaspandas基于numpypython进行数据分析离不开它们对于机器学习和神经网络等使用Numpy&Pandas进行数据分析，比python自带的
橙黄橘绿时_Eden·2023-01-02 11:35

Python的数据结构、函数、文件

参考:利用Python进行数据分析Github文章目录数据结构和序列元组列表序列函数enumeratesortedzippedreversed字典集合列表、集合、字典推导式函数匿名函数柯里化生成器itertools
「已注销」·2023-01-02 09:23

Pandas教程：使用Python进行数据分析：第1部分

Pythonisagreatlanguagefordoingdataanalysis,primarilybecauseofthefantasticecosystemofdata-centricPythonpackages.Pandasisoneofthosepackages,andmakesimportingandanalyzingdatamucheasier.Pandasbuildsonpack
cumei1658·2022-12-31 20:13

利用Python进行数据分析：数据转换（基于DataFrame）

利用Python进行数据分析：数据转换最近在做一个数据分析类项目，涉及处理7万+名学生的全学程数据，数据以表格型结构化数据为主，涉及学生基本信息、成绩和课程信息、评奖评优、勤工助学及行为数据。
黑洞拿铁·2022-12-30 17:22

python 一组数据 正态分布散点图_利用Python进行数据分析之多元线性回归案例

线性回归模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（自变量）来预测某个连续的数值变量（因变量）。例如，餐厅根据每天的营业数据（包括菜谱价格、就餐人数、预定人数、特价菜折扣等）预测就餐规模或营业额；网站根据访问的历史数据（包括新用户的注册量、老用户分活跃度、网页内容的更新频率等）预测用户的支付转化率。在开始多元线性模型前介绍下一元线性模型。数学公式可以表示为：一个因变量，一个自变量。
weixin_39663378·2022-12-30 16:23

python做多元回归分析_利用Python进行数据分析之多元线性回归案例

线性回归模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（自变量）来预测某个连续的数值变量（因变量）。例如，餐厅根据每天的营业数据（包括菜谱价格、就餐人数、预定人数、特价菜折扣等）预测就餐规模或营业额；网站根据访问的历史数据（包括新用户的注册量、老用户分活跃度、网页内容的更新频率等）预测用户的支付转化率。在开始多元线性模型前介绍下一元线性模型。数学公式可以表示为：一个因变量，一个自变量。
weixin_39752828·2022-12-30 16:23

周末小福利，48本技术书籍，包邮送，无套路！

特别感谢本次赠书活动赞助者：机械工业出版社《利用Python进行数据分析》推荐语：还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？
「已注销」·2022-12-28 16:55

NumPy笔记

最近在看《利用Python进行数据分析》这本书，也会在网上查看一些资料，所以会对某些感觉比较重要的部分进行总结，一方面加深自己对一些方法的记忆，一方面方便自己以后的大总结。
baiyuntuo9242·2022-12-27 11:18

用Python进行数据分析，让你一看就会

前言本书详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。虽然本书的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。第1章准备工作第2章Python语法基础，IPython和JupyterNotebooks第3章Python的数据结构、函数和文件第4章NumPy基础：数组和矢量计算第5章pandas入门第6章数据加载、存储与文件格式第7章数
老程序员的最大爱好·2022-12-24 03:14

手把手教你使用Python进行数据分析和可视化

Python是进行数据分析的一种很不错的语言，主要是因为以数据为中心的#python#库非常适合。Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。在本文中，我使用了来分析斯坦福网站的公共数据集中的CountryData.csv文件中的数据。安装安装Pandas：pipinstallpandas在Pandas中创建DataFrame通过使用pd.Series方法将多个Series传递到DataF
大靠山·2022-12-21 09:54

利用python进行数据分析之：Series

利用python进行数据分析之：SeriesSeries是一种一维数组对象，由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。
最笨的羊羊·2022-12-19 13:38

利用Python进行数据分析系列之：DataFrame

利用Python进行数据分析系列之：DataFrame一、构建DataFrame二、重新索引三、丢弃指定轴上的项四、索引、选取和过滤五、算术运算和数据对齐六、函数应用和映射七、排序和排名八、处理缺失数据九
最笨的羊羊·2022-12-19 13:38

利用python进行数据分析——DataFrame基本操作

本篇介绍操作Series和DataFrame的基本手段。1.对DataFrame的列进行赋值将列表、数组、元组赋值为DataFrame的列，长度匹配即可将Series赋值给DataFrame的列，二者的索引会精确匹配（索引不会合并，依旧是DataFrame的索引）若被赋值的列不存在，则会创建一个新列2.删除DataFrame的列（del）3.DataFrame的name和values属性DataF
Sigmoid_哼哼·2022-12-19 13:07

python数据分析心得_关于《利用python进行数据分析》心得

关于《利用python进行数据分析》心得今天终于把关于python的第二本书完全的读完，并且做了20mb左右的笔记。算上培训班，也算是正儿八经的在python这门最优雅的语言上入门了。
weixin_39620535·2022-12-19 13:07

python数据分析题库实例_利用Python进行数据分析实例练习

本节以某药店2018年商品销售数据为例来练习利用Python进行数据分析的基本方法。
weixin_39872222·2022-12-19 13:07

利用Python进行数据分析：数据规整（基于DataFrame）

利用Python进行数据分析：数据规整在许多应用中，数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。本部分关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。
黑洞拿铁·2022-12-19 13:35

利用Python进行数据分析中 DataFrame轴的应用分类

DataFrame轴可分为:行索引：index/axis=0(默认)列索引：columns/axis=1一.正相关(axis=0则在每行上操作，axis=1则在每列上操作)1.行或列的删除data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['Ohio','Colorado','Utah','NewYork'],columns=['one','
xp16·2022-12-19 13:02

《利用Python 进行数据分析》第四章：Numpy基础

对《利用Python进行数据分析》（WesMckinney著）一书中的第四章中Numpy基础进行代码实验。
南洲.·2022-12-16 11:51

利用Python进行数据分析4-绘图与可视化

信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的⼯作之⼀。matplotlibAPI⼊⻔importnumpyasnpimportpandasaspdPREVIOUS_MAX_ROWS=pd.options.display.max_rowspd.options.display.max_rows=20np.random.seed(12345)importmatplotlib.pyplotaspltimpo
错落星辰.·2022-12-16 09:40

Python与Pandas：rank函数

函数的介绍，都是引用了以下同一个例子：obj=pd.Series([7,-5,7,4,2,0,4])obj.rank()输出为：06.511.026.534.543.052.064.5这个例子源于《利用Python
sundayhost·2022-12-15 21:59

python linspace函数_8个高效Python数据分析的技巧(附完整代码)

↑关注+星标，每天学Python新技能后台回复【大礼包】送你Python自学大礼包这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。
云涯鸠暖·2022-12-14 20:15

金三银四求职季，程序员面试必备——数据分析篇

RECOMMEND推荐阅读01《利用Python进行数据分析（原书
hzbooks·2022-12-14 10:19

初识数据分析之NumPy 笔记二 数组的基本的索引和切片

来源：《利用Python进行数据分析·第2版》NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。一维数组很简单。
乱写乱画·2022-12-13 18:44

利用Python进行数据分析笔记（基本功能--描述性统计的概述与计算）

pandas对象装配了一个常用数学、统计学方法的集合。其中大部分属于归约或汇总统计的类别，这些方法从DataFrame的行或列中抽取一个Series或一系列值的单个值（如总或平均值）。与NumPy数组中的类似方法相比，它们内建了处理缺失值的功能。考虑一个小型DataFrame：调用DataFrame的sum方法返回一个包含列上加和的Series：传入axis='columns’或axis=1,则会
Triumph19·2022-12-12 12:07

使用Python给文本每一行编号

我们在使用python进行数据分析的时候，经常会遇到没有编号的数据。试过用word文档给每行加上编号，但使用word文档编辑的行号是不可复制的。那我们就自己造轮子吧！
GarsonW·2022-12-12 00:13

《利用Python进行数据分析》第十章---数据聚合与分组操作2

文章目录前言一、应用：通用拆分-应用-联合1.1压缩分组键1.2分位数与桶分析1.3示例：使用指定分组值填充缺失值1.4示例：随机采样与排列1.5示例：分组加权平均和相关性1.6示例：逐组线性回归二、数据透视表与交叉表2.1交叉表：crosstab总结前言根据上一篇文章对数据集的拆分-应用-联合，具体讲解了写拆分和联合用到的细则，这篇将围绕应用这块进行描述。一、应用：通用拆分-应用-联合Group
PhoenixPeng-gxu·2022-12-11 07:20

《利用Python进行数据分析》第七章——数据清洗与准备2

文章目录前言一、数据转换1.1删除重复值1.2使用函数或映射进行数据转换1.3替代值1.4重命名轴索引1.5离散化和分箱1.6检测和过滤异常值1.7置换和随机抽样1.8计算指标/虚拟变量总结前言在经过上文章对数据的缺失值进行过滤和补全，下面讲数据的一些转换，主要讲解数据的重新排列、过滤以及其他转换是另外一系列重要的操作。一、数据转换1.1删除重复值当DataFrame出现重复行时：importpa
PhoenixPeng-gxu·2022-12-11 07:50

《利用Python进行数据分析》第七章——数据清洗与准备3

文章目录前言一、字符串操作1.1字符串对象方法1.2正则表达式1.3pandas中的向量化字符串函数总结前言由于Python在字符串和文本操作上的便利性，使得Python成为一个流行的原生数据集操作语言已经有很长时间了。字符串对象的内建方法使得大部分文本操作非常简单。但对于更为复杂的模式匹配和文本操作，正则表达式是可能需要的。pandas允许你将字符串和正则表达式简洁地应用到整个数组上，此外还能处
PhoenixPeng-gxu·2022-12-11 07:50

《利用Python进行数据分析》第十章---数据聚合与分组操作1

文章目录前言一、GroupBy机制1.1遍历各分组1.2选择一列或所有列的子集1.3使用字典和Series分组1.4使用函数分组1.5根据索引层级分组二、数据聚合2.1逐列及多函数应用2.2返回不含行索引的聚合数据总结前言对数据集进行分类，并在每一组上应用一个聚合函数或转换函数，这通常是数据分析工作流中的一个重要部分。在载入、合并、准备数据集之后，你可能需要计算分组统计或者数据透视表用于报告或可视
PhoenixPeng-gxu·2022-12-11 07:50

线性回归分析

使用Python进行数据分析——线性回归分析❝线性回归是确定两种或两种以上变量之间互相依赖的定量关系的一种统计分析方法。根据自变量的个数，可以将线性回归分为一元线性回归和多元线性回归分析。1.
saxn2022·2022-12-10 11:21

python小白学习笔记（1） pandas入门

基于《利用Python进行数据分析》和coursera上来自密歇根大学的AppliedDataSciencewithPython网课Pandas介绍有两个常用数据结构：Series和DataFrame1Series
Hugorice·2022-12-10 07:22

手把手教你使用Python进行数据分析和可视化

Python是进行数据分析的一种很不错的语言，主要是因为以数据为中心的#python#库非常适合。Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。在本文中，我使用了来分析斯坦福网站的公共数据集中的CountryData.csv文件中的数据。安装安装Pandas：pipinstallpandas在Pandas中创建DataFrame通过使用pd.Series方法将多个Series传递到DataF
Yuki程序员·2022-12-09 18:13

python虚拟环境-conda

说明：使用conda创建python虚拟环境，并使用命令进行操作什么是python虚拟环境相当于新安装了一个python版本，在这个版本中安装对应的包以部署项目为什么需要创建虚拟环境在基于Python进行数据分析
思想在拧紧·2022-12-09 10:40

啃书 《利用python进行数据分析》第七章数据清洗与准备

啃书《利用python进行数据分析》第七章数据清洗与准备文章目录啃书《利用python进行数据分析》第七章数据清洗与准备7.1处理缺失值7.1.1过滤缺失值dropna()7.1.2补全缺失值fillna
真是喵啊·2022-12-08 23:20

《利用Python进行数据分析》第七章数据预处理相关知识点总结

1、缺失值的处理Series与DataFrame的dropna可以去除数据中的缺失值importpandasaspdfromnumpyimportnanasNAdata=pd.Series([1,NA,3,NA,7])datadata.dropna()同时，可以使用fillna来填充缺失值，并换成自己想要的值。importnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.ran
Jennie本妮·2022-12-08 23:19
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