一些小的技巧在编程领域可能会非常有用，在数据科学领域同样如此。数据科学爱好者 Parul Pandey 在近日发表了一篇博文，分享了在数据科学中非常实用的 10 个小技巧 有时候，一点小小的黑客行为可以节省时间，挽救生命。一个小小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物，并且可以真正提高生产力。所以，下面是我最喜欢的一些技巧，我以本文的形式一起使用和编译它们。其中，有些可能是相当有名的，有些可能是新的，但我相信下次...
dpi = 80 #inchpath_jpg=f"F:\\kaggleDataSet\\diabeticRetinopathy\\resized_train_cropped\\18017_left.jpeg" # too many vessels? path_png=f"F:\\kaggleDataSet\\diabeticRetinopathy\\rescaled_train_896\\18017_left.png" # details are lost image = cv2.imread(path_png) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = cv2.resize(image, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))image2 = cv2.imread(path_jpg) image2 = cv2.cv...
# This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed # It is defined by the kaggle/python docker image: https://github.com/kaggle/docker-python # For example, heres several helpful packages to load in import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)# Input data files are available in the "../input/" directory. #...
一、数据分析概念： 广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。 ①狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。 ②数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过应用聚类模型、分类模型、回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。 二...
数据运算算术运算比较运算汇总运算count 非空值计数sum 求和 算术运算 df >>>Z1 Z2 C1 C2 0 36 37 1 2.2 1 47 9 3 4.6 2 28 92 5 6.4 3 9 2 7 8.9# 两列相加 df['Z1'] + df['C1'] >>> 0 37 1 50 2 33 3 16 dtype: int64#两列相减 df['Z1'] - df['C1'] >>> 0 35 1 44 2 23 3 2 dtype: int64#两列想乘 df['Z1'] * df['C1'] >>> 0 36 1 141 2 140 3 63 dtype: int64# 两列相除 df['Z1'] / ...
#每天一点点# python 空气质量AQI数据分析与预测 #四：数据分析 #1：空气质量最好/最差的5个城市 #最好的5个城市 #sort_values对列进行排序 t = data[['City','AQI']].sort_values('AQI') #只取城市和空气质量，按照空气质量排序 display(t.iloc[:5]) #取最好的前5个 sns.barplot(x = 'City',y = 'AQI',data = t.iloc[:5]) #柱状图输出结果
python数据分析与挖掘实战 pdf 张良均 资源共享 网盘下载： https://pan.baidu.com/s/1jQuthI-7NSDO5GWylu7YkQ 无提取码 永久有效
什么是数据分析? 运用不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析结果就没有太大的使用价值。 一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导；另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。能够掌握数据分析基本原理与一些有效的...
1、Pygal下载安装、查看Pyhon（Pygal模块）文档、绘制柱状图、折线图、水平柱状图、水平折线图 1）安装Pygal模块启动命令行窗口，在命令行窗口中输入：pip install pygal2）查看Python文档（Pygal文档）可通过 pydoc 来查看 Pygal 模块的文档，在命令行窗口输入：python -m pydoc -p 8899浏览器打开该网页（http://localhost:8899）即可查看python文档搜索 pygal ，点击进入即为 pygal 模块的文档其他它模块亦同3）Pygal创建柱状图...
2、Pygal绘制叠加柱状图、叠加折线图、点图与饼图 1）叠加图叠加图第二组数据会叠加在第一组数据上，可看到两组数据的累加效果，其它组数据亦同（1）叠加柱状图：Pygal.StackedBar() import pygal import random# 数据 year_data = [str(i) for i in range(2011, 2020)] banana_data = [random.randint(20,40)*1000 for i in range(1, 10)] apple_data = [random.randint(35,60)*1000 for i in range(1, 10)]garph = pygal.Stacked...
3、爬取天气数据并用Pygal绘图 需求：使用 Python 获取 2018 年太原的天气的最高气温和最低气温信息 使用 Pygal 展示天气数据步骤：下载、提取数据使用 urllib.request 向 https://m.tianqi.com/ 发送请求，获取该网站的源代码 使用 re 模块来解析网站源代码，从中提取日期、天气最高气温、天气最低气温数据数据清洗检查数据丢失和数据格式错误情况 对数据异常情况，生成报告，略过发生错误的数据，继续处理使用 Pygal 展示天气数据...
4、读取各国GDP数据的json文件并用Pygal绘图 各国 GDP 数据的 json 文件下载 步骤：读取 json 数据json 模块包含了将 json 字符串恢复成 Python 对象函数，也提供了将 Python 对象转换成 JSON 字符串的函数 json 模块的 load() 函数加载 json 数据后，读取指定字典中 key 对应的 value使用 Pygal 绘图各国 2001~2016 年的 GDP 柱状图import json, pygalwith open('gdp_json.json', 'r') as f:gdp_data = json.load(f) ...
写任何有关pandas的代码前，我们应该先导入pandas import pandas as pd 我们下面出现全部的pd都代表对pandas的引用 Series对象删除元素 我们工作中导入一些数据，往往会要删除一些行或者列来精简数据。使用drop方法可以轻松的做到。drop也可以直接修改数据而不需要生成新的对象。后面需要加参数inplace。 生成新对象 新对象=Series对象.drop( [ 索引 ] )import pandas as pd dynasty=pd.S...
1.前言 博主研究生第一年已经成为过去式了，上了课，修了学分。接下来两年就是要搞搞学术了，方向为：大数据分析与数据挖掘。从此篇开始，就将学习过程中一些问题和想法与友交流之。这里是博主在学习中看的一本书《python数据分析与挖掘实战》中基础篇的一些代码规范以及参考方法，供大家学习。 2.错误分析 由于第一章和第二章较为简单，这里就不在赘述，涉及到官方文档，大家一定多看看。 2.1第三章数据探索部分 代码3-1...
《Python从小白到大牛》纸质图书于2018年10月上市，为了答谢广大学员对智捷课堂以及关老师的支持，现购买51CTO学院(【Python数据分析师：从0基础到数据分析达人】专题课程的学员送一本《Python从小白到大牛》纸质版图书。 学员购买视频后请于购买课程后10个工作日内申请赠书，过期视为放弃。注意：苹果支付购买，以及8折(含8折)一下活动购买不赠送图书。领取说明：加qq群：51CTO-关老师付费群 523714201 验证消息：用户名+订单号即...