金灰的博客

本次数据条数为: 51101。

本章主要对数据进行处理,分析,得出高潜用户.(用户需要,比如淘宝第一买个键盘,浏览了一大些,没有确定下来,第二天没有浏览.但是第三天又浏览了键盘,--->说明其有购买键盘的需求,等等案例.称之为高潜用户.)像点大数据推送(万物互联+手机号,个人信息)高潜用户分析:* 必须有购买行为(下单)* 最后的购买时间与最早的交互时间电商平台的漏斗原理:(不唯一)本次演示案例的条数为: 13199934 (由于数据太多,代码中我们会用到一种方法,防止内存撑暴)

本次案例演示数据条数为:28010。

这个听说公司里的boss常用,其实没用...

读取文件:查看对象大体结构,数据:data.info()1.每个岗位在行业当中的占比双图示例(柱+折线):

简单写一下,快速出图...

-嵌套js代码,修改颜色.##js代码看if条件."""Bar()# .add_yaxis("淘宝",Faker.values(),itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="blue")).add_yaxis("淘宝",Faker.values(),itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode(color_function)))

Echarts是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts诞生了。Echarts是用JS来写的，而我们使用pyecharts则可以使用Python来调用里面的API。

types = df_data.groupby("product").revenue.mean().sort_values(ascending=False) #.sort_values(ascending=False)进行排序.(默认是True,升序)plt.bar(types.index,types.values,color=["red","orange","green","yellow"]) #指定柱状图(bar)的颜色.(随机.)

plt.xticks(ticks=np.arange(0,11,2),labels=['鸡哥','凡哥','坤哥','吴哥','东阿','建个'], fontsize=20,color="blue",ha="left")plt.bar(x,df_data["语文"],width=width,label="语文",color="red")y = ["湖南","湖北","陕西","甘肃","浙江","江西","广东","四川"]index = ["张三","李四","王五","赵六","坤哥","凡哥"],

Matplotlib 是一款用于数据可视化的 Python 软件包，支持跨平台运行，它能够根据 NumPy ndarray 数组来绘制 2D 图像，它使用简单、代码清晰易懂，深受广大技术爱好者喜爱。分析（Analysis）：数据分析的目的是获取有用的信息，这个过程主要涉及对数据的清洗、检查、转换以及对数据的建模；美工层是结构中的第二层，它提供了绘制图形的元素时的给各种功能，例如，绘制标题、轴标签、坐标刻度等。图表为更好地探索、分析数据提供了一种直观的方法，它对最终分析结果的展示具有重要的作用。

slice(2, 9, 3)#从索引2开始到索引9停止，步长为2通过冒号来分割切片参数.从[1:]索引处开始切割返回数组的第二行[0,1,2]代表行索引;[0,1,0]代表列索引# 行索引 width_data = np.array([[0, 0], [3, 3]]) # 列索引 height_data = np.array([[0, 2], [0, 2]]) new_data = arr_data[width_data, height_data]

box() 常用于统计分数.​ddd = pd.DataFrame(np.random.randint(65,90,size=(5,4)),columns=['语文','数学','英语','历史'])​。

自定义空值类型.--->NaN。

在 CSV 文件中指定了一个列，然后使用index_col可以实现自定义索引。print(df)

在划分出来的组（group）上应用一些统计函数，从而达到数据分析的目的，比如对分组数据进行聚合、转换，或者过滤。使用数据库时，我们利用查询操作对各列或各行中的数据进行分组，可以针对其中的每一组数据进行各种不同的操作。df_data.loc[df_data.index[[0,2,4]],["语文","数学","英语"]]columns=["语文","数学","英语","政治","历史","地理"]index=["张三","李四","王五","赵六","坤哥","凡哥"],

any表示只要该行（列）出现空值就删除整行（列），all表示整行（列）都出现空值才会删除整行（列）axis：默认为0，表示删除行还是列，也可以用“index”和“columns”表示。df["身高"].fillna(df["身高"].mean())"姓名":["张三","李四","王五","赵六"],"性别":["男",np.nan,"男","男"],"身高":[180,175,178,np.nan],subset：列表类型，表示哪些列里有空值才删除行或列。#mean()求均值---对每一列求均值。

print(df.rename(columns={'Name': '姓名', 'Age': '年龄', "height": "身高"}, index={0: 'first', 1: 'second', 2: 'third'}))dict_data = {'Name': pd.Series(['张三', '李四', '王五', '赵六', '老赵', '小曹', '小陈','老李', '老王', '小冯', '小何', '老张']),----------从大到小(ascending=False)

--如有侵权，请即使联系。

​arr_str = np.array(['张三', '李四', '王五', '赵六'])# 自定义索引标签（即显示索引）

NumPy 内置函数 slice() 可以用来构造切片对象，该函数需要传递三个参数值分别是 start（起始索引）、stop（终止索引） 和 step（步长） ，通过它可以实现从原数组的上切割出一个新数组。在 NumPy 中，如果想要访问，或修改数组中的元素，您可以采用索引或切片的方式，比如使用从 0 开始的索引依次访问数组中的元素，这与 Python 的 list 列表是相同的。获取了 4*3 数组中的四个角上元素，它们对应的行索引是 [0,0] 和 [3,3]，列索引是 [0,2] 和 [0,2]。

1、数据分析师利用数学，统计学理论与实践相结合的科学统计分析方法，对Excel数据，数据库中的数据，网页抓取的数据进行分析，从中提取有价值的信息，并形成结论进行展示得到过程。2、数据分析实际就是通过总结数据的规律来解决业务问题，以帮助在实际工作中的管理者做出判断和决策3、数据分析包括以下几个主要内容：现状分析：分析已经发生了什么原因分析：分析为什么会发生这种状况预测分析：预测未来可能发生什么。