import numpy #(数组、能高速处理函数) import scipy #（真正的矩阵，半个matlab，可以求解方程等） import matplotlib #（输出各种图像） import pandas #（最强大的数据分析和探索工具（目前）） import statsmodels #（注重数据的统计建模分析） import sklearn#（机器学习相关的库） import kerans #（人工神经网络）
经过10多个月的努力，《从零开始学Python--数据分析与挖掘》的新书上市啦，在此感谢清华大学出版社对本书提出的宝贵建议，也感谢广大网友及粉丝对我的期待。本书一共包含16章的内容，涉及四大模块，分别是Python基础储备、Python数据运算与整理、Python数据可视化和Python数据挖掘理论与实战。 在招聘平台上搜索数据分析或挖掘岗时，绝大多数的招聘方都要求应聘者掌握Python、R语言、SAS或SPSS等统计分析工具，尤其是开源的Pyth...
1. python基础知识 2. 重点工具掌握：数据解析核心技巧 - Numpy| Pandas| Matplotlib 3. 数据特征分析：分布| 对比| 统计| 帕累托| 正态| 相关性分析? 4. 数据处理：缺失值| 异常值| 数据归一| 数据连续属性离散化 5. 数学建模：监督学习（回归分析、分类分析）、非监督学习（聚类分析| Kmeans聚类）、随机数? 6. Python图表数据可视化Seaborn 7. Python交互图表可视化Bokeh? 待续。。。。
Python最近取得这样的成功，而且未来似乎还会继续下去，这有许多原因。其中包括它的语法、Python开发人员可用的科学生态系统和数据分析库、易于和几乎所有其它技术集成，以及其开源地位。——来自Yves Hilpisch的Python金融大数据分析（姚军译)。 自从1991它出现在编程场景中，比于其他编程语言，Python取得了少有的地位。面向对象，容易学习，使用语法，以及由此产生的低维护成本，是Python持续获得好评的一部分原因。开源是一个很...
《利用Python进行数据分析(第二版)》高清中文版PDF+英文版PDF+源代码《利用Python进行数据分析(第二版)》【中文版和英文版】【高清完整版PDF】+【配套源代码】 《利用Python进行数据分析(第二版)》中文和英文两版对比学习， 高清完整版PDF，带书签，可复制粘贴； 还有配套源代码；讲解详细并配有源代码。 仅用于学习交流，支持正版书籍。 资料下载：https://pan.baidu.com/s/1K3DjJ9S1S3AxpacEElNF9Q 一块儿学习,交流
加vx;tanzhouyiwan或qq群813622576免费领取学习资料 加vx：tanzhouyiwan或qq群813622576免费领取学习资料
Pandas数据读取、索引与计算 Pandas数据结构为DataFrame，里面可以同时是int、float、object（string类型时）、datatime、bool数据类型import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") #读取与本python文件同一目录下的food_info.csv文件 print(type(food_info)) #打印该food_info类型为DataFrame类型 food_info.head(6) #表格形式读取前6条数据，默认为5条 food_info.tail(4) #表格形式读取尾4条数据 food_info.colu...
1.过程 连续属性的离散化就是在数值的取值范围内设定若干点离散的划分点，划分区间，然后用不同的符号去表示落在每个子区间的数据值。 离散化涉及两个任务，确定分类数以及将连续属性值映射到这些分类值。 2.方法 （1）等宽法 将属性的值域分成具有相同宽度的区间； （2）等频法 将相同数量的记录放进每个区间 等宽法对离群点比较敏感，等频法则可能将相同的数值分到不同的区间。 （3）基于聚类分析的方法 一维聚类的方法包括两个步...
raw_data=pd.read_table("E:/data/book/python_book/chapter6/products_sales.txt",delimiter=",") 1.查看数据样例，raw_data.tail(2)) 或者 head 2.查看数据概况 print(raw_data.describe().round(1).T) T 应该是转换行列的方法count 统计有值的数量 可以看到那些列存在空值 mean 求列均值 std 标准差 min 最小值 25% 50% 75% 猜想应该和四分位数相关（后续确定） max 最大值
笔记内容整理自mooc上北京理工大学嵩天老师python系列课程数据分析与展示，本人小白一枚，如有不对，多加指正 1.python自带的图像库PIL 1.1常用API Image.open() Image.fromarray() im.save() convert(L) b.astype(uint8)(这个API用于处理后的数组改变元素的数据类型，科学计算python不同于C++等编程语言，操作之后，数据变成浮点类型了，不像后者，严格的类型限制） 1.2图像变换步骤，图像读入，变成数组，数组运...
本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法, 在此记录, 防止遗忘. Python数据分析--Pandas知识点(一) 下面将是在知识点一的基础上继续总结. 13. 简单计算 新建一个数据表df1 import pandas as pd 2 3 df = pd.DataFrame({"地区": ["A区","B区", "C区"], 4 "前半年销量": [3500, 4500,3800], 5 "后半年销量": [3000, 6000,5000], 6 "单价": [10, 18, 15]}) 7 df ...
https://www.jianshu.com/p/04d180d90a3f https://www.jianshu.com/p/04d180d90a3f https://www.jianshu.com/p/04d180d90a3f
第1章 课程介绍 本章首先介绍本课程是什么，有什么特色，能学习到什么，内容如何安排，需要什么基础，是否适合学习这门课程等。然后对数据分析进行概述，让大家对数据分析的含义和作用有一个整体的认知，让大家对自己接下来要做的事情，有一个基本的概念与了解。… 第2章 数据获取 数据从哪里来？怎么来？这一章，我们会介绍数据获取的一般手段。主要包括数据仓库、抓取、资料填写、日志、埋点、计算等手段。同时，我们也会介绍几个...
上期数组的索引和切片的知识总结通道：数组的索引和切片 数组和标量间的运算 数组之所以强大而且重要的原因，是其不需要通过循环就可以完成批量计算，也就是矢量化 import numpy as np a = [1,2,3] b=[] for i in a:b.append(i*10) bout[1]: [10, 20, 30]arr = np.array([1,2,3]) arr *10out[2]: array([10, 20, 30])相同维度的数组的算术运算都可以直接应用到元素中，也就是元素级运算 arr*arrout[3]: array([1, 4, 9])arr - arro...
第一个报错：sqlite3.OperationalError: table csv has 5 columns but 4 values were supplied 原因：没有使用与作者一致的csv数据内容 我的csv文件内容为4.1中的数据内容，进行了重复而已这个csv与作者的csv不同之处在于只有四列，作者有五列，但是在 table = """CREATE TABLE IF NOT EXISTS csv(csv_name VARCHAR(20),customer VARCHAR(20),product VARCHAR(40),amount FLOAT,date DATE);"""一开始没有进行数据拉伸，所以刚好行也...