
python数据分析
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彩色的泡沫
作者很懒,什么都写了(*^_^*)(~_~;)
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Python数据分析12——Pyecharts使用文档
简介 - pyecharts - A Python Echarts Plotting Library built with love.https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro原创 2022-06-27 11:11:35 · 882 阅读 · 1 评论 -
Python数据分析11——Seaborn绘图
目录Seaborn介绍Seaborn安装官方文档Seaborn绘图风格sns.axes_stylesns.set_style()sns.setsns.despineSeaborn颜色风格Seaborn在Axes绘图Seaborn绘图关系型绘图seaborn.relplot()基本使用hun参数 添加col和row参数 绘制折线图 分类绘图分类散点图分类分布图 分类统计图条形图柱形图点线图分布绘图单变量分布二变量分布 pairplot 线性回归绘图补充热力图和EDA探索性分析 Seaborn 是一个基于 ma原创 2022-06-23 00:43:12 · 8529 阅读 · 0 评论 -
Python数据分析10——使用Matplotlib绘制3D图
绘制三维图像主要通过 mplot3d 模块实现。3D绘图与2D绘图使用的方法基本一致,不同的是,操作的对象变为了 Axes3D() 对象。原创 2022-06-18 17:08:25 · 2378 阅读 · 0 评论 -
Python数据分析9——Matplotlib配置项
目录一.Figure容器和子图对象Figure容器子图对象SubplotAxes绘制双y轴删除一个子图对象获取一个子图对象进行操作二.Axis容器与多图布局Axis容器 Axis介绍设置x轴和y轴label的位置设置刻度上的刻度格式设置刻度对象,刻度标签对象,刻度线多图布局调整子图间距自定义布局Matplotlib所绘制的图位于图片(Figure)对象中,我们可以通过 plt.figure() 生成一个新的图片:可以通过参数 figsize 来设置画布的大小比例:实例:(1)plt.subplot(#原创 2022-06-18 16:51:16 · 1036 阅读 · 0 评论 -
Python数据分析8——Matplotlib基本绘图
Matplotlib绘制基本图形,解决:12: UserWarning: Matplotlib is currently using agg, which is a non-GUI backend, so cannot show the figure. plt.show()的错误原创 2022-06-16 12:33:58 · 5675 阅读 · 0 评论 -
Python数据分析7——pandas时间序列
pandas时间序列的使用原创 2022-06-10 23:21:07 · 1290 阅读 · 0 评论 -
Python数据分析6——数据规整
数据的规整,合并,分组和聚合原创 2022-06-09 14:11:39 · 761 阅读 · 0 评论 -
Python数据分析5——数据清洗
目录Python数据清洗数据清洗介绍处理缺失值判断数据是否为NaN过滤缺失值补全缺失值异常值处理重复数据判断重复值删除重复值离散化向量化字符串函数数据清洗实际上也是数据质量分析,检查原始数据中是否存在脏数据(不符合要求,或者不能直接进行分析的数据),并且处理脏数据。常见情况如下Pandas使用浮点值NaN(not a Number)表示缺失值,并且缺失值在数据中时常出现。那么Pandas的目的之一就是"无痛地"处理缺失值。注意脏数据也包含不符合要求的数据,那么对这块数据处理不能直接使用fillna填充。使用原创 2022-06-04 14:07:01 · 1929 阅读 · 0 评论 -
Python数据分析4——数据读取存储
Python使用pandas进行数据读取存储,与数据库的交互。原创 2022-06-04 13:33:44 · 414 阅读 · 0 评论 -
Python数据分析3——Pandas的介绍与基础数据结构
目录Pandas介绍与安装为什么会有Pandas?Pandas是什么?Pandas涉及内容Pandas安装Pandas基础数据结构SeriesSeries介绍Series创建series的索引与值Series索引与切片Series运算DataFrameDataFrame介绍DataFrame创建重置索引DataFrame基础操作DataFrame查数据(索引与切片)使用loc及iloc查询数据DataFrame修改数据Dat原创 2022-05-25 22:55:53 · 869 阅读 · 0 评论 -
Python数据分析2——Numpy基本操作
Numpy基本操作创建N-维数组对象生成数组最简单的方式就是使用array函数。array函数接收任意的序列型对象,生成一个新的包含传递数据的Numpy数组。numpy.array(object)import numpy as npli = [1,2,3,4]arr = np.array(li)arr numpy.arange([start,] stop[, step,])import numpy as nparr = np.arange(1,5)arr注意n.原创 2022-05-21 11:30:30 · 2337 阅读 · 0 评论 -
Python数据分析1——数据分析介绍及工具使用
目录数据分析介绍数据分析基本概括数据分析的流程数据分析工具数据分析和数据挖掘的相似之处数据分析与数据挖掘的区别Jupyter介绍Jupyter Notebook 是什么?Jupyter Notebook特点Jupyter安装如何安装 Jupyter Notebook?Jupyter使用如何运行Jupyter Notebook?基础使用Jupyter Notebook创建 python file快捷键使用文件读写操作文件操作文件操..原创 2022-05-14 14:48:27 · 1168 阅读 · 0 评论