阿里天池：Task 04：Python数据分析：从0完成一个数据分析实战（第4部分）

最新推荐文章于 2024-03-20 16:16:05 发布
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#数据分析 #python

本文通过Python数据分析，从801只宝可梦的数据集中，寻找非传说宝可梦中种族值高的选项。利用Pandas, Seaborn, Matplotlib等工具，分析数据的缺失情况、各代宝可梦数量、属性分布，以及基础值的相关性。最终，筛选出包括妙蛙花、喷火龙在内的平民神兽推荐列表。" 115521420,9975651,阿里云微服务实战：TaskManager任务管理器部署指南,"['微服务', '数据库', 'Python', '云开发']

阿里天池：Task 04：Python数据分析：从0完成一个数据分析实战（第4部分）

学习内容：Python数据分析

Python训练营内容：

题目及内容介绍部分

宝可梦数据分析-平民最强宝可梦选择方案

数据时代的到来刷新了人们探索未知的方式，从基础能源建设到航天航空工程。在关都地区真新镇大木研究所一直孜孜不倦对精灵宝可梦进行研究的大木博士也不例外，在剧中我们就常常可以看到大木博士制作的精灵图鉴一直在给探险家们提供宝可梦的简单分析，包括宝可梦的身高，体重，特性等等。但是作为从小就向往前往大木博士研究所成为宝可梦联盟最强训练师/宝可梦研究大师的我，仅仅是分析单个宝可梦的数据远远满足不了我的需求。

与其他探险家旅游挑战道馆的方式不同，我决定通过使用数据分析的方式来帮助我更好的了解宝可梦这种神奇的生物，然后再选择最经济实惠，简单好抓的宝可梦来挑战联盟。通过使用搜索引擎，我找到了一份包含着从第一代到第七代共801只宝可梦的数据集。然后由于博士的实验室并没有丰富的研究经费，我决定选择有 免费计算资源 且 预置了许多常用数据分析依赖库 的 DSW 探索者版 来帮助我完成分析的过程。 大家可以点击这里去游览整个分析的过程。

数据集下载

# 数据集下载
!wget -O pokemon_data.csv https://pai-public-data.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/pokemon/pokemon
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select1=int(input('【1】战斗------------------【2】捕捉----------------'))print('{}战败了,{}获胜,还剩{}血'.format(jenny.name, pikachu.name, pikachu.hp))print('{}战败了，{}获胜，还剩{}血'.format(pikachu.name, jenny.name, jenny.hp))print(self.name,'对',two.name,'造成',self.ad,'点伤害')
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