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RSS订阅原创 Python数据分析与程序设计(六)：综合应用
Amazon.com，Inc.是一家位于西雅图的美国跨国技术公司，专注于电子商务，云计算，数字流和人工智能。与Google，Apple和Facebook一起，它被认为是四大技术公司之一。这个数据集包含了亚马逊公司（Amazon）自1997年至2020年的股票交易信息。数据以CSV（逗号分隔值）格式组织，涵盖了每天的开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）和收盘价（Close），以及相应的成交量（Volume）和股票的调整后收盘价（Adj Close）。
2024-05-07 11:39:38
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原创 Python数据分析与程序设计(五)：Matplotlib数据可视化
在本篇博客中，我们将把焦点转向数据的另一关键方面——数据可视化。数据可视化是理解数据和传达分析结果的有效手段。通过将数据以图形的形式展现出来，我们可以更容易地识别趋势、模式和异常值。而Matplotlib正是Python中实现数据可视化的一个强大库。在接下来的文章中，我们将介绍我们如何使用Matplotlib绘制常见的图表类型，例如线图、散点图、柱状图和饼图等，让图表更加专业和个性化。
2024-04-14 20:21:45
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原创 Python数据分析与程序设计(四)：Pandas数据分析实践
上一篇系列博客中，我们介绍了Pandas库的基本概念和功能，为读者展示了Pandas在数据分析领域中的强大之处。本篇将从理论走向实践，通过具体的数据分析案例来应用Pandas库。对应数据集我会在后续上传，大家可以在我的主页中找到它是数据分析和机器学习中的一个重要步骤，它涉及将原始数据转换成适合进一步分析或模型训练的形式。预处理的目的是提高数据的质量，使其更加适合特定的分析任务；去除重复值：删除数据集中的重复记录，确保数据的唯一性。处理缺失值。
2024-04-14 17:17:16
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原创 Python数据分析与程序设计-番外：在vscode中使用Jupyter Notebook
本文介绍了有关vscode上jupyter插件的使用，希望能对你有所帮助
2024-04-14 12:32:49
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原创 Python数据分析与程序设计(三)：Pandas库基础
在Python中，pandas是基于NumPy数组构建的，使数据预处理清洗分析工作变得更快更简单。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而numpy更适合处理统一的数值数组数据。使用 Pandas，我们可以完成数据处理和分析的五个典型步骤——加载、准备、操作、建模和分析。本篇文章我们重点介绍了pandas库中最常用的两种数组结构，以及他们的属性方法；下一篇系列文章我们会将pandas库投入实践。
2024-04-14 11:57:40
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原创 Python数据分析与程序设计(二)：Numpy数据分析实践
大体的思路就是：从数据集中获取所需数值列->根据数学理论调用对应np方法->输出分析结果。
2024-04-13 22:07:31
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原创 Python数据分析与程序设计(一)：基本概念与numpy库
在文章 "Python数据分析与程序设计(一)：基本概念与numpy库" 中，我们将开启对Python数据分析的深入探索，首先聚焦于数据分析的基本概念和原理。数据分析是提取、处理、分析并解释数据以发现有用信息、提出结论和支持决策的过程。我们将讨论数据分析的重要性，以及它在现代科技和商业决策中的应用。接着，文章将重点介绍NumPy库，这是Python中进行科学计算和数据分析的核心库。通过本文，读者将建立起对Python数据分析的基础理解，并掌握使用NumPy进行有效数据处理的关键技能。（ai是这样说的）
2024-04-13 17:47:21
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