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使用python的你，是否经历过想展示自己的代码却又没有电脑？又或者换一台电脑想使用python发现很多包不好安装？或者想在地铁上进行coding又但是手机却无法编译。那么跟着本文一起配置自己的远程jupyter notebook，随时随地Python。准备一台电脑一台配置了anaconda的服务器 （没有服务器？可以点击查看如何购买并配置）基础编程知识filezilla（没有安装？可以点击查看如何使用）开始吧首先ssh连接上自己的服务器，输入以下命令jupyt...
这是 利用Excel学习Python 系列的第8篇文章想用一个完整的案例讲解Python数据分析的整个流程和基础知识，实际上以一个数据集为例，数据集是天池上的一个短租数据集，后台回复：短租数据集，即可获得。先来想一下数据分析的流程，第一步获取数据，因此本节内容就是获取数据以及对数据的基本操作。1.数据导入1.1 导入.xlsx文件要导入一个.xlsx后缀的Excel文件，可以使用pd.read_excel(路径)方法#?导入.xlsx文件df_review?=?pd.read_e...
写在前面如果你忘记了前面的文章，可以看看加深印象：Pandas数据处理Python数据分析实战：缺失值处理Python数据分析实战：获取数据然后可以进入今天的正文一、描述性统计分析Excel里可以用【数据分析】功能里的【描述统计】功能来查看数据集常用的统计指标，但这里只能是对数值型的数据进行统计。pandas里可以用describe方法对整个数据集做一个描述性统计分析，当然这里也只是对数值型数据才可以出结果，非数值型数据不在统计范围内...
写在前面上周我们读取完了数据（Python数据分析实战：获取数据），下面就要对数据进行清洗了，首先是对缺失值的处理。缺失值也就是空值，先找出来再处理。查看缺失值可以使用isnull方法来查看空值，得到的结果是布尔值。#?查看缺失值df_list.isnull()结果：对于小的数据集来说，可以这样看，但对于大的数据集这样查看空值貌似没什么意义，没关系，还有其他方法，可以使用info方法#?查看空值df_list.info()结果：info方法可以看到字...
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理本文章来自腾讯云 作者：Python进阶者想要学习Python？有问题得不到第一时间解决？来看看这里“1039649593”满足你的需求，资料都已经上传至文件中，可以自行下载！还有海量最新2020python学习资料。点击查看01 重要的前言这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题...
第6章 数据加载、存储与文件格式（Part1） 目录 第6章 数据加载、存储与文件格式（Part1） csv文件读入 pandas中的解析函数： read_csv读入DataFrame read_table读入DataFrame read_csv函数参数 header参数 names参数 index_col参数 异形文件处理 skiprows参数 缺失值处理 na_values参数 逐块读取文本 nrows参数 chunksize参数 read_csv和read_table常用参数汇总csv文件读入 pandas中的解析函数：read_csv读入DataFrame #code file...
Day03 基础篇 文字类和图片类爬虫 1.煎蛋网爬虫 import requests from lxml import etreeurl = 'http://jandan.net/'headers = {'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36', }resp = requests.get(url,headers=headers) #print(resp.status_code) #(无headers)403 服务器拒接访问 if resp.status_code == 200:html = resp.text#print(html)dom =...
2.2 基于python的案例实战 2.2.1 数据预处理 案例是对某地区一次人口普查数据进行分析，数据共计32561条，其中变量包括年龄、受教育程度、职业等因素。需要通过已知的数据预测居民的年收入是否会超过5万。 #导入需要的包 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns #导入数据，数据放在D盘python_code文件夹下 income=pd.read_excel(r'D:\python_code\income.xlsx') #查看数据 income 执行结果为：读出的...
python（数据分析与可视化）二 本地文件读写 1.pip包管理 (1)内置库 包/库：别人写好的代码，直接引用，加快开发效率。 内置包：python解释器内置常用功能库。 – 解释器安装目录/Lib文件夹下， os time urllib等 – 文件夹里有__init__.py 就成了一个包。 ... import urllib from urllib import request response = request.urlopen('http://baidu.com') ...(2)关于HTTP模拟和HTML源代码解析 python时代： urllib urllib2 由第三方...
兄弟!毫无套路!年轻人，耗子尾汁!! ! 福利分享: 1、本套视频—共400集,本套视频共分4季第—季:Python基础。 第二季:Python深入和扩展 第三季:网络编程、多线程、扩展库 第四季:算法、Python源码、函数式编程、手工实现神经网络我现在正在发放中!(如下图)
python（数据分析与可视化）一 本地文件读写 1.读纯文本文件 重点： （1）相对路径 ： 同级./ 父级…/ （2）绝对路径 file = open('./chinase_utf8.txt',mode='r',encoding='utf-8') content = file.read() print(content) file.close()2.文本编码历史 print(‘中’.encode(encoding=‘gbk’)) -> b’\xd6\xd0’ gbk编码 ：一个汉字两个字节 为了节省流量 国内有人仍坚持gbk ‘中’.encode(encoding=‘utf-8’) 对于中文，gbk比utf...
08 数据采集：如何自动化采集数据？ 重点介绍爬虫做抓取 1.Python 爬虫 1）使用 Requests 爬取内容。我们可以使用 Requests 库来抓取网页信息。Requests 库可以说是 Python 爬虫的利器，也就是 Python 的 HTTP 库，通过这个库爬取网页中的数据，非常方便，可以帮我们节约大量的时间。 2）使用 XPath 解析内容。XPath 是 XML Path 的缩写，也就是 XML 路径语言。它是一种用来确定 XML 文档中某部分位置的语言，在开发中经常...
目录 1.读取数据 2.分析哪些类别的商品比较畅销 3.分析哪些商品比较畅销 4.分析不同门店的销售额占比 5.分析超市客流高分高峰时间段1.读取数据 数据存放在表格中，我们用pandas将其读出来 import?pandas?as?pd data=pd.read_csv('超市运营数据.csv',encoding='gbk',parse_dates=["成交时间"]) data2.分析哪些类别的商品比较畅销 首先将数据按照类别ID进行分组，然后对分组后的销量进行求和，最后用reset_index重置索引 data_group=...
切片cc=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，从这个列表中，获得[2,4,6,8,10]，并将其逆序输出cc=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]a=cc[1:10:2]print(a[::-1])使用while或for 计算1~1000 奇数和 偶数和，并分别输出我的答案：i=1a=0s=0y=0while i<=1000:i=i+2使用while画以下图形 * ** *** **** ***** ?我的答案：i=0 j=0 while i<5: while j<i+1: print("*",end="") j=j+1 j=0 i=i+1 print()s=s+ia=a+2y=y+apr...