1.数据分析工作准备环境 1.1数据分析基本概念1.用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析 2.提取有用信息和形成结论 3.对数据加以详细研究和概况总结 目的:从数据中挖掘规则、验证猜想、进行预测1.2数据分析的流程明确目的(提出问题)->准备数据->数据解析->分析数据->获得结论->成果可视化1.3 为什么要学习数据分析1.有岗位需要 2.是机器学习的基础 3.数据科学的基础1.4 环境部署 1.4.1 认识jupyter1.基于web的在线编辑器 2...
数据探索：数据质量分析&数据特征分析 数据质量分析：主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据。 脏数据：缺失值，异常值，不一致的值，重复数据及含有特殊符号的数据。 数据特征分析：
Matplotlib——Python可视化包 折线图绘制 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较，主要是用于反映数据的发展趋势变化情况。 ## 采用失业率的数据集进行绘制import numpy as np from numpy import arange import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt dataSet = pd.read_csv("unrate.csv") # print(dataSet) dataSet['DATE'] = pd.to_datetime(dataSet['DATE']) print(dataSet.head(10))## 绘制折线图 pl...
在学习了Numpy后，进行数据科学计算，为何还要使用Pandas呢？其实原因就是效率高，那为何Pandas效率比numpy要高呢？其实Pandas和Numpy还是有着很大的关系的，Pandas本身是依赖numpy的，而ndarray在内存里占据这一段连续的内存空间，任何改变ndarray长度的操作都势必让所有value改变内存中的位置因此在某种程度上，Numpy操作效率还是比较慢的。但是Pandas并不是处理所有的数据都是效率很高的，那么一般情况下处理以下的数据比较友好...
Seaborn 既然有了matplotlib,那为啥还需要seaborn呢？其实seaborn是在matplotlib基础上进行封装，Seaborn就是让困难的东西更加简单。用Matplotlib最大的困难是其默认的各种参数，而Seaborn则完全避免了这一问题。seaborn是针对统计绘图的，一般来说，seaborn能满足数据分析90%的绘图需求，复杂的自定义图形，还是要Matplotlib。Seaborn旨在使可视化成为探索和理解数据的核心部分。其面向数据集的绘图功能对包含整个数据集的数据框和...
Numpy特点 Numpy作为使用Python进行科学计算的常用库，有着如下特点：提供了N维数组（矩阵），快速高效，矢量数学运算； 高效的Index，不需要循环，因为底层实现采用了C语言开发。常见的数组和矩阵的方法 数组和矩阵的创建与维度信息numpy.array() ## 数组的创建 vector = numpy.array([1,2,3,4])## 矩阵的创建 matrix = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ]) shape ## 打印数组的维度信息 vector.shape() ——》(4,) # 数组中...
最近，朋友圈和微博被动画《哪吒之魔童降世》刷屏了。对哪吒的记忆还停留在小时候看的动画片：是他，是他，就是他，我们的小朋友小哪吒。上映 14 天，累计票房 31.9 亿，在中国电影票房史上排在第 8 名，不出意外最终能进入排行榜前五名为了能让大家有个更加直观的感受，所以我用 Python 爬取并分析了电影相关的数据数据来源地址：http://piaofang.baidu.com/贴代码了@classmethoddef spider(cls): cls.session.get("https://pi...
最近，朋友圈和微博被动画《哪吒之魔童降世》刷屏了。 对哪吒的记忆还停留在小时候看的动画片，是他，是他，就是他，我们的小朋友小哪吒。穿个红色肚兜，扎两个小辫子，让小时候的我一度怀疑这是男是女？？？ 然后我看到这部片子的宣传海报，这尼玛这是什么妖魔？直到我走出电影院之后 啪啪啪打脸，真香。 电影上映之后，无论是票房还是口碑一路炸裂上映 14 天，累计票房 31.9 亿，在中国电影票房史上第 8 名，不出意外能入进前五名...
导读 针对爬取的北京市数据分析师岗位数据进行数据分析，如岗位分布的地区情况、工作经验要求、公司融资情况、学历要求及薪资水平。数据中存在着实习岗位，如果不想将其算在数据分析里可以将他们删除。 数据： 链接：https://pan.baidu.com/s/1dMTPlCLT0CcbOQFCHLv37Q 提取码：ct01 df.drop(df[df[职位名称].str.contains(实习)].index, inplace=True) #剔除实习岗位 print(df.describe()) 岗位分布地区情况 #北京市数据分析岗...
第一篇：Anaconda安装和使用 第二篇：Jupyter norebook使用 第三篇：pandas教程 第四篇：numpy教程 第五篇：Matplotlib教程 第六篇：实战项目
和很多同学接触过程中，我发现自学 Python 数据分析 的一个难点是资料繁多，过于复杂。大部分网上的资料总是从Python语法教起，夹杂着大量Python开发的知识点，花了很多时间却始终云里雾里，不知道哪些知识才是真正有用的。本来以为上手就能写爬虫出图，却在看基础的过程中消耗了一周又一周， 以至于很多励志学习Python的小伙伴牺牲在了入门的前一步。 Python资源共享群：484031800 于是，我总结了以下一篇干货，来帮助大家理清思路...
import pandas as pdpd.DataFrame({Yes: [50, 21], No: [131, 2]})pd.DataFrame({Bob: [I liked it., It was awful.], Sue: [Pretty good., Bland.]})pd.DataFrame({Bob: [I liked it., It was awful.], Sue: [Pretty good., Bland.]},index=[Product A, Product B])pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])pd.Series([30, 35, 40], index=[2015 Sales, 2016 Sales, 2017 Sales], name=Product A)wine_reviews = pd.read_csv("F:\\kaggleDataSe...
3-1: import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") #print(type(food_info)) print(food_info.dtypes)print("------------------------") #first_rows = food_info.head() #print first_rows #print(food_info.head(3)) #print food_info.columns print(food_info.shape)print("------------------------") #pandas uses zero-indexing #Series object representing the row at index 0. #print food_info.loc[0]#...
全文共3915字，预计学习时长8分钟有时，在编程领域的一个小技巧、一个小的快捷方式或附加组件能极大地提高生产力。下文中的建议和技巧有些可能很常见，有些则较新颖，相信你在将来处理数据分析项目时会派上用场。分析pandas数据框Profiling是帮助理解数据的过程，而Pandas Profiling 是帮助理解数据的python包，能简单快速地对Pandas数据框进行探索性数据分析。Pandas中 df.describe()和df.info()函数通常作为EDA（电子设计自动化）...
Python 数据可视化进阶Python数据可视化教程:基于 plotly 动态可视化绘图 https://edu.51cto.com/sd/4bff8 Python数据可视化教程 Seaborn https://edu.51cto.com/sd/19627Python 数据分析实战 视频课程https://edu.51cto.com/sd/63225Python数据可视化： pyecharts实战 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，为了与 Python 进行...