利用Python进行数据分析：Pandas入门

最新推荐文章于 2022-03-30 21:20:42 发布
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100天精通Python（数据分析篇）——第67天：Pandas数据连接、合并、加入、添加、重构函数（merge、concat、join、append、stack、unstack）
努力让自己发光，对的人才能迎着光而来
12-05 12万+
一、数据连接（pd.merge） 1. left、right 2. how 3. on 4. left_on、right_on 5. sort 6. suffixes 7. left_index、right_index 二、数据合并（pd.concat） 1. index 没有重复的情况 2. index 有重复的情况 3. Data
利用Python进行数据分析：Pandas与Jupyter Notebook的完美结合
程序员Gloria的博客
05-23 2140
本文介绍了如何利用Python中的Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析，并提供了多个示例来展示它们的强大功能。我们从数据加载、清洗、分析到可视化和探索性分析，全方位地演示了如何利用这两个工具进行数据科学工作。首先，我们学习了如何使用Pandas加载数据，并进行基本的数据清洗和处理，包括处理缺失值、分组计算、数据转换等。随后，我们展示了如何在Jupyter Notebook中结合Pandas进行交互式分析，以及如何利用Matplotlib和Seaborn等库进行数据可视化。
Pandas-SalesData-Tasks：将销售数据与Pandas一起使用的数据分析任务
02-14
熊猫销售数据任务 使用Python Pandas库完成的一组现实世界数据科学任务。 设置 安装Jupyter Notebook： ://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html 安装熊猫库： : 信息： 我们使用Python Pandas和Python Matplotlib分析和回答有关12个月销售数据的业务问题。 该数据包含按月，产品类型，成本，购买地址等细分的数十万个电子商店购买。 我们首先清理数据。 本节中的任务包括： 从DataFrame删除NaN值 根据条件删除行 更改列的类型（to_numeric，to_datetime，astype） 稍微整理一下数据后，我们将移动数据浏览部分。 在本节中，我们探讨与数据相关的5个高级业务问题： 最佳销售月份是哪一天？ 该月赚了多少钱？ 哪个城市的产品销量最高？ 我们应该在
利用pandas进行简单数据分析——医院销售数据分析案例
apollo_miracle的博客
03-14 1万+
1 数据分析的目的 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，这就需要知道几个业务指标，例如：月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势。 2 数据分析基本过程 数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型...
数据分析之pandas_20题_11-15
weixin_41546513的博客
10-17 820
数据分析之pandas_20题系列文章写在前面的话pandas是什么？引入库11. 统计分析之累加计算12. 统计分析波动情况13.添加新的记录14. 分组聚合15. 数据透视表 系列文章 写在前面的话 这边笔记主要记录一些在数据分析过程中使用到的pandas模块的方法，希望可以帮到需要的人。 pandas 20题并不是简单的20个题目哟，是20中不同的需求。 pandas是什么？ pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。常用语数据分析处理 引入库 代码如下（示例）
【Pandas学习】DataFrame数据框的统计计算方法
sxl的博客
11-22 1250
参考文献 1、DataFrame的汇总计算和描述统计（2）
Python数据分析入门：Pandas库详细教程与应用
12-03
使用场景及目标：通过本教程，读者可以学会如何使用Pandas进行高效的数据预处理、清洗、转换、聚合、分组、合并与重塑，以及如何利用其强大的时间序列处理能力和高级功能进行数据分析和可视化。 阅读建议：建议读者...
精选资源
Python数据分析：活用Pandas库-数据集 pandas-for-everyone-master
12-06
Python数据分析：活用Pandas库-数据集pandas_for_everyone-master 本资源为官网提供的数据集，非电子书 ├─data ├─misc │ └─giveaway │ └─scipy18 ├─notebooks └─training Python数据分析入门书，...
利用Python进行数据分析 chapter5 pandas入门代码笔记
09-15
利用Python进行数据分析 chapter5 pandas入门代码笔记
Python数据分析实战：从入门到精通
最新发布
07-24
本书《Python数据分析实战：从入门到精通》全面介绍了如何利用Python及其相关库进行高效的数据分析。书中不仅涵盖了Python编程的基础知识，还深入讲解了NumPy、pandas、matplotlib等关键工具的应用。读者将学习到...
第1章 Pandas基础操作（使用pandas进行数据分析，从小白逆袭大神，你会了吗？）
youif的博客
04-21 1735
文章目录第1章 Pandas基础查看Pandas版本一、文件读取与写入1. 读取（a）csv格式（b）txt格式（c）xls或xlsx格式2. 写入（a）csv格式（b）xls或xlsx格式二、基本数据结构1. Series（a）创建一个Series对于一个Series，其中最常用的属性为值（values），索引（index），名字（name），类型（dtype）（b）访问Series属性（c）取...
使用Pandas对销售数据进行分析
cy364328541的博客
03-30 4443
现在我们获得了一个连续数据的数据集data.txt，该数据集由年，月份，和AB两地某商品的销售数据组成，我们希望发现这两地销售数据之间是否有关联。
数据挖掘一些面试题总结（Data　Mining）
Blog of Benley
07-14 2万+
Data-Mining试题 2011Alibaba数据分析师（实习）试题解析 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’ test（是以Frank E.Grubbs命名的），又叫maximumnormed
数据分析真题日刷 | 京东2018秋招数据分析工程师笔试题
是圣洁呀✨
07-11 4万+
今日真题 京东2018秋招数据分析工程师笔试题（来源：牛客网） 题型 客观题：单选18道,不定项选择12道 主观题：编程2道 完成时间 120分钟 牛客网评估难度系数 3颗星 写到「数据分析真题日刷」第七套真题，博客喜迎粉丝啦，开心，我的博文被人发现啦～ 1. 有一个文件user.txt，每行一条user记录，共若干行，下面哪个命令可以实现“统计出现次数最多的前3个user及其次数”？ A. ...
机器学习实战篇：使用贝叶斯模型对鸢尾花数据集分类
人工智能讲师团
03-11 8265
1、简介 本文主要讲解朴素贝叶斯及其推理，并实现鸢尾花数据的分类问题 2、算法解释 朴素贝叶斯最初来源于统计科学领域。根据朴素贝叶斯公式： 由于类似然涉及到多个特征的组合求解较为困难。所以为了简化运算，降低计算复杂度，我们假设每个特征具备统计独立性，即特征间不存在关联性。这样就可以简化上述贝叶斯公式为： 上述公式即为朴素贝叶斯通用公式，我们进一步化简去除无关证据项得： 根据...
Python习题
qq_43615815的博客
12-18 9277
1.查看python当前工作目录，以下哪个代码是正确的？A、 os.getcwd()  B、 import os   os.getcwd()C、import os   os.chdir()D、os.chdir()2以只读方式打开d:\myfile.txt文件，以下代码正确的是（  ）？A、f=open("d:\\myfile.txt","r")B、f=open("d:\myfile.txt","r")C、f=open("d:\\myfile.txt
python的程序题（来自南16同学的力量）
star_and_sun的博客
06-23 5285
1. 已知data目录下由xls文件electricity_data.xls，其内容如下图： 试在data并列的目录code中写出Python代码，计算出线损率，并对数据进行编号，并将结果写入到并列tmp目录下的electricity_data.xls中，使其内容如下图： import numpy as np import pandas as pd dd = pd.read_excel(“C:/v.xlsx”) dd.insert(0,“序号”,range(1,6),allow_duplicates=T
Python机器学习数据预处理：读取txt数据文件并切分为训练和测试数据集
日进一步
04-04 1万+
背景信息在使用Python进行机器学习时，经常需要自己完成数据的预处理，本节主要实现对txt文本数据的读取，该文本满足如下要求：每行为一条样本数据，包括特征值与标签，标签在最后样本数据的特征值之间以及标签之间使用,分割文本末尾无空行（在人为编辑过程中很容易在末尾加入空行，要检查并删除）本文先给出实现代码，最后以Iris数据集为例说明如何使用。代码实现# 引入所需包 import numpy as ...
python积累--pandas---使用pandas-datareader获取股票信息进行分析
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直到世界的尽头
04-16 4万+
pandas-datareader介绍 Pandas库提供了专门从财经网站获取金融数据的API接口，可作为量化交易股票数据获取的另一种途径，该接口在urllib3库基础上实现了以客户端身份访问网站的股票数据。需要注意的是目前模块已经迁徙到pandas-datareader包中，因此导入模块时需要由import pandas.io.data as web更改为import pandas_datare...
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