一. 数据的合并数据合并主要包括下面两种操作：? 轴向连接（concatenation）：pd.concat()可以沿一个轴将多个DataFrame对象连接在一起，形成一个新的DataFrame对象。? 融合（merging）：pd.merge()方法可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。 pd.concat(objs, axis=0, join=outer)objs: series、dataframe或者是panel构成的序列list。axis： 需要合并链接的轴，0是行，1是列，默认是0。join：连接的方式 inner...
文章目录引言Numpy库数组创建数组的计算数组的索引与切片pandas库SeriesDataFramePLE库相关使用的函数Matplotlib库基本使用作业 引言 第三天的培训主要讲了和数据挖掘和深度学习领域有关的四剑客：Numpy、pandas、Matplotlib、PIL库。由于课程时间有限，人美心善代码6的文姐姐只给我们讲了这些库的常见用法，小编觉得吧，要想深入这个领域还是要靠自己自学这些库，多使用，熟能生巧嘛，哈哈哈。下面的小编将分别介绍这四个库。Nump...
（给npy ppt展示用的） 恒洁网点分布(可以多找几个汇总在一起）–市场层面百度检索对比也可以得出发展的规律 --总体的宏观发展截止到2020/4/21 统计结果 71,900,000个 2016-2020/4/21区间统计百度搜索结果43,200,000 个百度搜索区间 搜索条目总个数2016 - 2017 2,900,0002017 - 2018 5,050,0002018 - 2019 6,860,0002019 - 2020/1/1 33.800,0002020/1/1 - 2020/4/21 23,340,000京东3843条卫浴商品...
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定...
随着数据爆炸式增长，为处理大量数据，MapReduce、Storm、Spark和Flink应运而生，而传统的机器学习方法对GPU的利用很少，浪费了很多的资源和探索的可能，RAPIDS正在被设计为数据处理的下一个发展阶段。由于其Apache Arrow的内存格式，与Spark内存处理相比，RAPIDS可以提高50倍左右的速度，此外，还可以从一个扩展到多个GPU。 RAPIDS所有库都是基于Python的，并且都设计了类似于Pandas和Sklearn的接口，RAPIDS提供三个模块处理数据：...
概述： 数据分析主要使用一些工具对一堆数据做处理，然后整理成相关图表，最后得出分析结论。数据分析工具很多，比如：Excel、python、还有一些商业BI工具等。Excel操作简单，可视化操作。如果处理的数量比较大时，处理起来就很麻烦，加载很慢。本次我们简单介绍些Python在数据分析方面的应用。 Python是一门动态脚本语言，语法简单，入门快。这门语言的应用很广泛，在最近几年开发语言排行榜靠前，仅次于Java、C。用...
推荐用Jupyter 不需要导包 爬取二手车之家的部分数据 # 爬取二手车网站的数据 from bs4 import BeautifulSoup # 用于网络请求的库 import urllib.request import csv #指定编码 import codecs# 目标网址 url = 'http://www.che168.com/china/a0_0msdgscncgpi1lto8cspexx0/#pvareaid=106289' # 发送请求 f=urllib.request.urlopen(url) resp=f.read() # print(resp) # 203 # 网页源代码 (文本显示) # print(resp.text) # 用Beautif...
python数据分析个人学习读书笔记-目录索引 唐宇迪，计算机专业博士，网易云课堂人工智能认证行家，51CTO学院讲师，CSDN博客专家、讲师。拥有多年人工智能领域培训经验，带领课程研发团队累计开发AI课程60余门，覆盖当下人工智能热门领域 该书结合了机器学习、数据分析和 Python 语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。 全书共 20 章，大致分为 4 个部分。第一部分介绍了 Python 的工具包，包括科学计算...
一、概要 在学习了python爬虫（requests,bs4）以及numpy、pandas、matplotlib库之后，就想试个小项目磨磨刀。之前只会单方面的使用，比如爬取一个网站相关数据 或者 对已经给了的数据进行分析。这个项目将这几个部分串起来了。学过这几个库的人就知道，这个项目很简单嘛。确实不难，但是自己完整的做完还是会出很多意想不到的bug。另：如果有同学只想做数据分析和可视化展示，这也没问题。以下百度网盘链接也提供了已经使用爬...
python数据分析个人学习读书笔记-目录索引 第4章统计学与线性代数统计学和线性代数为探索性数据分析奠定了基础。无论是描述性还是推论性的统计方法，都有助于从原始数据中获得见解和进行推断。比如，通过数据求出变量的算术平均值和标准差，并由此推出该变量的取值范围和期望值后，我们就可以利用统计检验来评估所得结论的可信度了。线性代数关注的是解线性方程组，而NumPy和SciPy的linalg程序包可以帮我们轻松地解决这个问题。线...
大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用。没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。 今天，小芯将分享12个很棒的Pandas和NumPy函数，这些函数将会让生活更便捷，让分析事半功倍。 在本文结尾，读者可以找到文中提到的代码的JupyterNotebook。从NumPy开始： NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包。它包含以下内容：强大的N维数组对象 复杂的(广播broadcasting)功能 集成C...
一、正则表达式与模式匹配 一个正则表达式的例子，从字符串string中找字符“the”出现的次数，不区分大小写：#!/usr/bin/env python3 #正则表达式与模式匹配import re string="The quick brown fox jumps over the lazy dog." string_list=string.split() pattern=re.compile(r"The",re.I) #re.compile函数将文本形式的模式编译成编译后的正则表达式（即正则表达式的编译）。 #r不是必须的，但是在正则表达式中使用原始字符串是一个...
2.1 ndarray多维数组2.1.1 创建ndarray数组通过NumPy库的array函数，即可轻松地创建ndarray数组。NumPy库能将数据（列表，元组，数组，或其他序列类型）转换为ndarray数组第一步先要引入NumPy库：import numpy as nparray函数 语法;np.array(data) 参数说明：data为需要转换为ndarray数组的序列通常来说，ndarray是一个通用的同结构数据容器，即其中的所有元素都需要是相同的类型，当创建好一个ndarray数组时，同时会在内存中储存...
1.创建ndarray数组：Numpy库能将序列数据（列表，元组，数组等其他数据类型）转换为ndarray数组需要引入numpy库：import numpy as np语法：np.array(data)参数说明：data为需要转换为ndarray数组的序列Numpy库还有一些函数可以创建一些特殊的数组：arr=np.array()arange： 类似内置的range函数，用于创建数组ones： 创建指定长度或形状的全1数组ones_like： 以令一个数组为参考...
人生苦短，我用 Python前文传送门： 小白学 Python 数据分析（1）：数据分析基础 小白学 Python 数据分析（2）：Pandas （一）概述 小白学 Python 数据分析（3）：Pandas （二）数据结构 Series 小白学 Python 数据分析（4）：Pandas （三）数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析（5）：Pandas （四）基础操作（1）查看数据 小白学 Python 数据分析（6）：Pandas （五）基础操作（2）数据选择 小白学 Python 数据分析（7）：P...