Chapter 5 - Basic Math and Statistics Segment 6 - Delving into non-parametric methods using pandas and scipy import numpy as np import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb from pylab import rcParamsimport scipy from scipy.stats import spearmanr%matplotlib inline rcParams['figure.figsize'] = 14, 7 plt.style.use('seaborn-whitegrid')The Spearman Rank Correlation address = ...
Chapter 5 - Basic Math and Statistics Segment 5 - Starting with parametric methods in pandas and scipy import pandas as pd import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb from pylab import rcParamsimport scipy from scipy.stats.stats import pearsonr%matplotlib inline rcParams['figure.figsize'] = 8,4 plt.style.use('seaborn-whitegrid')The Pearson Correlation address = '~/Data/m...
Chapter 5 - Basic Math and Statistics Segment 4 - Summarizing categorical data using pandas import numpy as np import pandas as pdThe basics address = "~/Data/mtcars.csv" cars = pd.read_csv(address)cars.columns = ['car_names','mpg','cyl','disp','hp','drat','wt','qsec','vs','am','gear','carb'] cars.index = cars.car_names cars.head(15)car_names mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carbcar_namesMa...
python 数据处理 pandas使用技巧 最近在处理一些数据，发现以前所使用的一些方法可能比较笨拙，python 之中有一些比较方便的数据处理函数和技巧，所以写下此篇博客记录一下 1、Dict TO List, TO Dataframe dict_a= dict() for i in range(11):dict_a['blk_%d'%i]=10-i print(dict_a)建立如下字典： {'blk_0': 10, 'blk_1': 9, 'blk_2': 8, 'blk_3': 7, 'blk_4': 6, 'blk_5': 5, 'blk_6': 4, 'blk_7': 3, 'blk_8': 2, 'blk_9': 1, '...
之前学了用python制作爬虫去爬取数据，但是不知道数据有什么用途。在请教惨绿青年小哥哥后，得知数据可以用pandas库进行数据分析然后得出有用的信息。python果然厉害，还能用来进行数据分析。在小哥哥的教导下，Paradoxical总算掌握了pandas的基本用法，一起来学习吧~首先我们要安装pandas库，在命令行输入“pip install pandas”就可以安装了。先说说pandas的常用数据结构DataFrame，这是类似表格的结构，由若干行和列组成，大家可...
版权声明：本文为博主原创文章，遵循?CC 4.0 BY-SA?版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/sxeric/article/details/108193316 收起 我最近出了一本书，《基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版》，京东链接：https://item.jd.com/69241653952.html，在其中给出了MACD，KDJ等指标图的绘制方法。此外，还可以用价格通道来分析。根据指定股票通道指标的算法，能用过去一定时间段的...
参考链接： Python中的时间函数 2(日期操作) 我自学 python 编程并付诸实战，迄今三个月。 pandas可能是我最高频使用的库，基于它的易学、实用，我也非常建议朋友们去尝试它。——尤其当你本身不是程序员，但多少跟表格或数据打点交道时，pandas 比 excel 的 VBA 简单优雅多了。 pandas 善于处理表格类数据，而我日常接触的数据天然带有时间日期属性，比如用户行为日志、爬虫爬取到的内容文本等。于是，使用 pandas 也就意味着相当...
先安装： pip install tables -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleHDF5是?个独特的技术套件，可以管理?常?和复杂的数据收集。 HDF5，可以存储不同类型数据的?件格式，后缀通常是.h5，它的结构是层次性的。 ?个HDF5?件可以被看作是?个组包含了各类不同的数据集。对于HDF5?件中的数据存储，有两个核?概念：group 和 dataset dataset 代表数据集，?个?件当中可以存放不同种类的数据集，这些数据集如何管理，就?到了group，最...
业务需要，把两组数据两两交叉组合，生成笛卡尔积，发现一个比较好用的方式，分享记录一下。 import pandas as pd import numpy as npdata1 = {"a":[1,2],"b":[3,4] } data2 = {"c":[11,22],"d":[33,44],"e":[55,66] }df1 = pd.DataFrame(data1) df2 = pd.DataFrame(data2)df1['value']=1 df2['value']=1df3 = df1.merge(df2,how='left',on='value')del df3['value']df3最后结果：a b c d e 0 1 3 11 33 55 1 1 3 22 44 66 2 2 4 1...
Python用pandas读取excel文件后其实是以字典方式保存。 如定义file是打开的文件，则：file = { 1列名:[0值，1值，2值，3值。。。],2列名:[0值，1值，2值，3值。。。],3列名:[0值，1值，2值，3值。。。],4列名:[0值，1值，2值，3值。。。],5列名:[0值，1值，2值，3值。。。],。。。。。}也就是说，打开excel，赋值给一个变量后，这个变量就是一个字典了，利用列名对值进行操作，简直都不用循环了
文章目录 Pandas数据分析库Pandas的基本数据结构访问数据算术运算和对齐数据整理 Matplotlib绘图库Matplotlib简介几种常见的图形多图绘制使用Pandas绘图Pandas数据分析库 1）Pandas是目前Python生态圈最常用的数据分析工具库。该库以Numpy为基础，增加了标签支持，整合了对数据集的读取、清洗、转换、分析、统计、绘图等一系列工作流程，能够高效地处理和分析结构化数据。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分...
Python处理Excel数据-pandas篇非常适用于大量数据的拼接、清洗、筛选及分析在计算机编程中，pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是，它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。它的名字衍生自术语“面板数据”（panel data），这是计量经济学的数据集术语，它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。它的名字是短语“Python data analysis”自身的文字游戏。 目录 Python处理Excel数据-pandas篇...
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。 以下文章一级AI入门学习 ，作者小伍哥 刚接触Python的新手、小白，可以复制下面的链接去免费观看Python的基础入门教学视频 https://v.douyu.com/author/y6AZ4jn9jwKW 一，可视化概述 在Python中，常见的数据可视化库有3个： matplotlib：最常用的库，可以算作可视化的必备技能库，比较复杂，api多，学起来不太容易。 seaborn...
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。 以下文章一级AI入门学习 ，作者小伍哥 刚接触Python的新手、小白，可以复制下面的链接去免费观看Python的基础入门教学视频https://v.douyu.com/author/y6AZ4jn9jwKW 一，可视化概述 在Python中，常见的数据可视化库有3个： matplotlib：最常用的库，可以算作可视化的必备技能库，比较复杂，api多，学起来不太容易。 seaborn：...
整合自网络与https://space.bilibili.com/243821484?from=search&seid=8124768530697300938 3.Pandas如果用 python 的列表和字典来作比较, 那么可以说 Numpy 是列表形式的，没有数值标签，而 Pandas 就是字典形式1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 s = pd.Series([1,3,6,np.nan,44,1]) 5 print(s)################### 0 1.0 1 3.0 2 6.0 3 NaN 4 44.0 5 1.0 dtype: float64 ################...