课程简介: Python数据分析基础与实践 Python数据分析实践课程 Python视频教程----------------------课程目录------------------------------├<章节1Python概况>├<章节2Python安装>├<章节3数据准备>├<章节4数据处理>├<章节5数据可视化>├<章节6网页数据抓取>├<章节7连接MySQL>├<章节8数据分析>
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pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法。 例如，sum() 方法，进行列小计： sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总，即行小计： idxmax() 获取最大值对应的索引： 还有一种汇总是累计型的，cumsum()，比较它和 sum() 的区别：unique() 方法用于返回数据里的唯一值： value_counts() 方法用于统计各值出现的频率： isin() 方法用于判断成员资格： 安装步骤已经在首篇随笔里写过了，这里不在赘述。利用 Python 进行数据分析（一）简...
上一个章节中我们主要是介绍了pandas两种数据类型的具体属性，这个章节主要介绍操作Series和DataFrame中的数据的基本手段。重新索引 pandas对象的一个重要方法是reindex，其作用是创建一个新对象，它的数据符合新的索引：import pandas as pdobj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=[‘d‘, ‘b‘, ‘a‘, ‘c‘])
print(obj)d 4.5
b 7.2
a -5.3
c 3.6
dtype: float64
用该Series的reindex将会根据新索引进行...
一. 目标? 作为一只万年单身狗，一直很好奇女生找对象的时候都在想啥呢，这事也不好意思直接问身边的女生，不然别人还以为你要跟她表白啥的，况且工科出身的自己本来接触的女生就少，即使是挨个问遍，样本量也太少，毕竟每个人的标准都会有差异的。这时候想到婚恋网站，上面不就有现成的数据吗，刚好最近也在学习爬虫，如果能用爬虫把数据爬取下来，既练习了爬虫技术，又获得了想要的数据，一举两得。不如说干就干。? 从接触爬虫以...
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)Python数据分析--Pandas知识点(二)下面将是在知识点一, 二的基础上继续总结. 前面所介绍的都是以表格的形式中展现数据, 下面将介绍Pandas与Matplotlib配合绘制出折线图, 散点图, 饼图, 柱形图, 直方图等五大基本图形.Matplotlib是python中的一个2D图形库, 它能以各种硬拷贝的格式和跨平台的交互式环境生成高质量的图形, 比如...
1、去除网页的标签，如<br/>from bs4 import BeautifulrSoup
preData=BeautifulSoup(data,‘html.parser‘).get_text() 2、将标点符号等去掉，用正则表达式。import re#表示将data中的除了大小写字母之外的符号换成空格
preData=re.sub(r‘[^a-zA-Z]‘,‘‘,data)3、将文本中的单词小写化，并将data用空格分开words=data.lower().split()4、去掉停用词#可以自己下载停用词
#nltk.download()
words_notstop=[w for w in words if ...
1. 读写文件（基本） savetxt、loadtxti2 = np.eye(2)
print(i2)
np.savetxt(r"C:\Users\Thomas\Desktop\eye.txt",i2)c,v = np.loadtxt(r"C:\Users\Thomas\Desktop\data.csv",delimiter=‘,‘,usecols=(6,7),unpack=True)
print(c,v)
#[336.1 339.32 345.03 344.32 343.44 346.5 351.88 355.2 358.16 354.54
# 356.85 359.18 359.9 363.13 358.3 350.56 338.61 342.62 342.88 348.16
# 353.21 349.31 352.12 359.56 360. ...
python有许多可视化工具，本书主要讲解matplotlib。matplotlib是用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。原文：http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5025772.html
Basketball Reference.com 数据源地址http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/782/data.zip数据下载地址用到的三张表Team Per Game StatsOpponent Per Game StatsMiscellaneous Stats 整体思路，根据输赢按公式赋分，赢了且是主场加分第一个函数，首先初始化一下数据，去除一些无关数据并将这三个表格通过Team属性列进行连接第二个函数，获取每支队伍的Elo Score等级分，最开始给定一个初始值第三个函数，计算每支球队的Elo等级...
一、IPython基础功能 1、IPython是交互式的Python命令行2、安装与使用1#安装：pip install ipython2#使用：ipython与Python解释器的使用方法一致注：之后想学习机器学习的读者强烈建议安装Anaconda（含有numpy、pandas等等等）二、IPython高级功能 1、基本使用#- TAB键自动完成
#- ?：内省、命名空间搜索
#- !：执行系统命令
#- 丰富的快捷键 2、魔术命令：以%开始的命令# %run：执行文件代码
# %paste：执行剪贴板代码
# %timeit：...
伴随着移动互联网的飞速发展，越来越多用户被互联网连接在一起，用户所积累下来的数据越来越多，市场对数据方面人才的需求也越来越大，由此也带火了如数据分析、数据挖掘、算法等职业，而作为其中入门门槛相对较低、工资高于大多传统行业岗位的数据分析一职，则成为了许多想转行进入数据领域的同学的首要选择。那么在现在的互联网寒冬下，数据分析岗位是什么行情呢？不同城市对该岗位的需求又是怎样的？岗位的具体薪资状况咋样？有...
内容学习自:Python for Data Analysis, 2nd Edition 就是这本纯英文学的很累,对不对取决于百度翻译了前情提要:各种方法贴:https://www.cnblogs.com/baili-luoyun/p/10250177.html 本内容主要讲的是 数组和矢量的计算 一: 创建数组 传入内容(序列化对象),转化成数组 np.array() 1:单维数组 (和列表没什么两样)1单维数组
2# data1 = [6, 7, 8, 9, 10, 1, 2]3...
5、时期及其算数运算时期（period）表示的是时间区间，比如数日、数月、数季、数年等。Period类所表示的就是这种数据类型，其构造函数需要用到一个字符串或整数，以及频率。#-*- coding:utf-8 -*-import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt
from pandas import Series,DataFrame
from datetime import datetime
from dateutil.parser import parse
import time
from pandas.t...
第一章 准备工作1.3 重要的python数据库Numpy：是python科学计算的基础包，本书大部分内容都基于numpy以及构建于其上的库功能如下：-快速高效的多维数组对象ndarray。
-用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数
-用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具
-线性代数运算、傅立叶变换、以及随机数的生成
-成熟的c API，用于python插件和原生的c c++ fortran代码访问numpy的数据结构和计算工具pandas：提供了快速便捷...
pandas: powerful Python data analysis toolkit官方文档： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ 1. 导入包pandasimport pandas as pd
2. 获取文件夹下文件名称import os
filenames=[]path="C:/Users/Forrest/PycharmProjects/test"
for file in os.listdir(path):filenames.append(file)
3. 读前几行文件(.csv文件)# -*- coding: utf-8 -*-
##读前几行文件
f= open("C:/Users/Forrest/PycharmProjects/test/train.csv")...
图11-1：asfreq方法
图11-2：填充
图11-3：新的日期索引
图11-4：以区间为索引的数据进行采样
图11-5：向上采样
图11-6：Q-MAR定义的时间范围