编程小透明的博客

股票市场数据分析实战数据获取工具：pandas_datareaderimport pandas_datareader as pdralibaba = pdr.get_data_yahoo('BABA')建议使用anaconda navigator 在Env中直接搜索安装。历史趋势分析风险评估还是采用了<iframe>的形式引入了 ipynb文件。引入...

5. 绘图可视化之Seaborn [ Powerful Matplotlib Extension ]与matplotlib相比，Seaborn的优势在哪里？Matplotlib是最基础的可视化库。Seaborn是基于Matplotlib的高级可视化效果库。Seaborn可以简介的代码去绘制描述更多维度数据的可视化效果图。间接调用matplotlib：sns.plt.plot()直...

4. 绘图可视化之Matplotlib写在开头，matplotlib 是 可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter，Web应用程序の可视化 2D绘图库。Matplotlib Architecture(架构简述)Backend：图表显示位置的控制Artist：图表显示样式Scripting：pyplot等语法API进行绘图主要方法：pl...

Apply进行数据预处理案例 Demo# 数据读入df = pd.read_csv('J:/csv/apply_demo.csv')# 采用Series为DataFrame添加新列 'A's1 = Series(['a'] * 7978)df['A'] = s1----------------------------------------- time ...

3. Pandas玩转数据Series、DataFrame的简单数学运算Series：index所对应的值运算DataFrame简单运算：index、columns所对应的值运算内置运算方法：df3 = DataFrame([[1,2,3],[4,5,np.nan],[7,8,9]], index=['A','B','C'], colum...

2. PandasSeries 序列创建一个Serieslist创建s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])----------------------------0 11 22 33 4dtype: int64array创建s2 = pd.Series(np.arange(10))-----------------...

Python3数据科学入门与实战写在开头，关于Python，我所了解的只是基础语法和一些简单类库的使用，此次开篇教程学习目的是为了去了解关于数据分析、相关类库的学习使用。多说一句，关于使用Python进行数据分析是不是需要对Python编程语法非常精通的问题。我想说：精通Python语法编程固然是好事，但是刚需是使用它做数据分析，而数据分析只需要对相关数据分析库上手学习即可，像Numpy、Pa...