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RSS订阅原创 pandas数据可视化-CDA数据分析师
在完整的数据分析工作流程里面，除了对数据进行清洗处理分析的环节，还包括对分析结果进行可视化输出。本次文章就来简单介绍一下围绕pandas进行的数据可视化输出，主要包括表格样式和图表可视化。
2025-03-10 16:53:34
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原创 pandas文件读写-CDA数据分析师
在掌握了一些pandas的操作之后，怎样给表格数据保存下来是一个绕不开的问题。本次文章我们就来讨论pandas常见的文件读写IO。
2025-03-05 16:30:08
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原创 pandas常见数据-CDA数据分析师
表格数据的数据类型有很多种，除了之前提到过的分类数据和数值数据，常见的数据类型还有文本数据和时间数据，顾名思义文本数据的数据类型就是字符串，时间数据的数据类型就是一个日期或者更严格一点说是个时间戳，而且分类变量的字符串实质上也是文本数据。本文就从文本数据和时间数据两个方面为起点，罗列一些他们各自常用的函数和方法。
2025-03-02 16:22:13
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原创 pandas基本操作-CDA数据分析师
在经过上一次快速上手pandas之后，离实战操作数据分析已经缩小了不少差距，这次我们来了解一下本来用SQL数据库查询语言进行的一些描述性统计分析的基本操作转换到Python可以怎么用pandas实现。本文主要介绍表结构数据的数学计算，表的合并连接以及数据的分组聚合三个方面的内容。首先介绍一个方法用于描述数据表整体概况在数据表上调用.apply(function)方法能针对每列数据应用函数functiona 73b 52c 73d 73e 93。
2025-02-23 14:34:47
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原创 Python入门简介-CDA数据分析师
本文简单介绍Python编程语言的基本知识，主旨在于为往后的pandas数据分析提供知识基础，主要介绍数据类型，流程控制，函数三大部分。自定义函数在程序编写的时候非常常见，遵循Python函数的结构可以自定义一个函数return ylinear(5)14自定义函数在定义结束后需要call才能运行，所谓的call就是召唤函数并传入必须的参数，召唤函数成功之后函数将会按定义返回相应的结果（见return 语句）
2025-02-16 15:36:24
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原创 3d对象的图例
对于图例的颜色可以从get_facecolor()的返回中随意选取，由于图例与曲面实体是通过颜色标识进行连接，而Patch模块的颜色可以任意指定的，要获得良好的效果建议把图例的颜色从曲面对象中选取。本文简要介绍了在matplotlib中如何给渐变色3d对象创建图例，由于常用的legend()方法不能识别3d对象的标签，因此需要引用Patch模块创建代理标签对象传递给legend()方法，才能生成图例。然后将颜色传递给Patch的facecolor参数并指定标签文本label，便能生成对应颜色的代理对象，
2025-02-06 17:34:33
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空空如也
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