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第三章数据分析工具Pandas 3.1.1Series 首先创建Series类对象，可以使用列表 dict字典，为该对象提供了2个属性index和values 3.1.2DataFrame 它每列的数据可以是不同的数据类型，它有index行标签columns列标签，当要获取一列数据时可以直接用它的列标签名 使用pandas提供的方法操作索引 loc标签索引 iloc位置索引 index里的axis里的0按行1按列 3.5.1常用的统计统计方法计算 mean()计算算术平均值 head()获取前多少个值 co
2021-12-18 15:00:58
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原创 2021-10-26
第三章分析工具Pandas #掌握Pandas的两种数据结构 3.1 Pandas的数据结构分析 Pandas中有两个主要的数据结构:Series和DataFrame,其中Series是一维的数据结构，DtaFrame是二维的表格型的数据结构。 3.1.1Series Series是一个类似于一维数组的对象，它能够保存任何类型的数据，比如整数字符串浮点数等，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。 ...
2021-10-26 20:47:09
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原创 2021-10-03
2.2创建Numpy数组 创建ndarray对象的方式:使用array()函数，在调用该函数时会传入一个python现有的类型即可，比如列表、元组。通过zeros()函数创建元素为全零数组。通过调用ones()函数创建元素为全一数组。通过empty()函数创建一个新的数组，新数组的值为随机数组，其根据内存原有存储数据。通过arange()函数可以创建任意的数组，它的功能类似于range(),np.arange()，这个括号里最终生成的结果数值范围是左闭右开的区间。 2.3.2转换数据类型 nd.array对
2021-10-03 20:03:27
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原创 2021-10-03
第二章科学计算库Numpy 2.1认识Numpy数组对象 Numpy中最重要一个特点就是其N维数组对象，即ndarray,别名array对象。 ndarray对象定义中的常用属性:ndarray.ndim是指维度个数，也就是数组轴的个数，比如【1，2，3】是一维数组。ndarray.shape表示数组有几行几列。ndarray.size表示数组中元素的总个数，比如【1，2，3】一共有3个元素。ndarray.dtype查看数组中元素类型的对象。ndarray.itemsize表示数组中每个元素的字节大小。
2021-10-03 16:18:46
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原创 2021-09-30
python数据分析与应用 从数据获取到可视化 第一章数据分析概述 1.)数据分析:是指使用适当的统计分析方法对数据进行提取有用信息从而形成结论加以研究总结的过程。 2.)数据分析的目的:在杂乱无章的数据信息中提炼有用的数据集，以找出所研究对象的内外规律。 3.)在统计学领域中，数据分析划分为如下三类: 描述性数据分析:从一组数据中可以摘要并描述这份数据的集中和离散情形。 探索性数据分析:从海量数据中找出规律，并产生分析模型和研究假设。 验证性数据分析:验证假设测试所需的条件能不能达到，以保证验证性分析的可
2021-09-30 21:18:40
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空空如也
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