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RSS订阅原创 数据可视化入门
文章目录一、一个最简单的绘图例子二、两种绘图接口一、一个最简单的绘图例子Matplotlib的图像是画在figure（如windows，jupyter窗体）上的，每一个figure又包含了一个或多个axes（一个可以指定坐标系的子区域）。最简单的创建figure以及axes的方式是通过pyplot.subplots命令，创建axes以后，可以使用Axes.plot绘制最简易的折线图。import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfig, ax
2021-07-19 23:16:24
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原创 数据重构之聚合运算
如有错误，请指正~文章目录一、groupby()1. 使用说明2. 举个例子：任务一： 计算男性与女性的平均票价任务二： 统计沉船中男女的存活人数任务三： 将任务一和任务二中的数据合并在一起二、agg()1. 基本操作2. 继续举例任务四：统计在不同等级的票中的不同年龄的船票花费的平均值总结一、groupby()1. 使用说明想要实现分组操作，必须明确三个要素：分组依据\color{#FF0000}{分组依据}分组依据、数据来源\color{green}{数据来源}数据来源、操作及其返回结果\co
2021-07-17 16:48:29
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原创 数据清洗常用函数说明
文章目录一、缺失值观察与处理1. 缺失值观察2. 缺失值处理（1）删除（2）填充二、重复值观察与处理1. 重复值的观察2. 重复值的处理--删除三、特征观察与处理1. 特征观察2. 特征处理（1）数值型：“分箱”（2）文本型一、缺失值观察与处理#加载所需的库import numpy as npimport pandas as pd#加载数据train.csvdf = pd.read_csv('train.csv')1. 缺失值观察df.info() #按列读取数据的详细信息，包括列名
2021-07-15 19:53:51
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原创 Pandas中的连接函数汇总
Pandas中的连接函数汇总 如有错误欢迎指正~文章目录Pandas中的连接函数汇总前言一、concat()1. 参数详解2. 举例说明二、append()1. 参数详解2. 举例说明三、 join()1. 参数详解2. 举例说明四、merge()1. 参数详解2. 举例说明总结前言 在数据分析的过程中数据的重构是非常重要的，本篇文章将详细讲解pandas中四个重要的连接函数：concat(), merge(), join(), append()#我们先来导入pandas和numpyim
2021-07-13 11:34:15
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原创 2021-07-03
动手学数据分析Task01——DataWhale暑期组队学习文章目录动手学数据分析Task011. 相对路径 v.s. 绝对路径2. read_csv() v.s. read_table()3. 更改表头4. 查看数据的基本信息5. Series v.s. DataFrame6. 删除DataFrame数据列方法一：用del直接删除方法二：drop（)7. iloc v.s. loc8. 两种排序：sort_values v.s. sort_index9. describe()函数查看数
2021-07-11 23:54:29
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空空如也
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