学习笔记(39):第一章：数据科学原理与数据处理-统计与分析模块Pandas 07

最新推荐文章于 2023-12-16 22:34:07 发布
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分类专栏： 研发管理 文章标签： 数据 编程语言 Java 海量数据 数据分析
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本文介绍了使用Pandas进行数据处理的高效方法，包括列合并（merge）和行合并（concat），帮助读者掌握数据处理的核心技能。

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01.数据科学的简单介绍（概论）
sandy_star
12-14 2565
前言：文章基于人大的《数据科学概论》，主要是总结第一章—数据科学概论 的一些重点内容。里面有些比较细的概念，有心的读者可以自己去查找资料。 文章目录1.1数据科学的定义（1）数据科学1.2数据科学和统计学、人工智能机器学习、数据挖掘、数据库与数据处理、大数据分析、基于数据的决策 的关系(1)数据科学跨学科的特点(2)数据科学与数据库、大数据分析的关系(3)数据科学与基于数据的决策的关系1.3数据科学家1.4数据科学的基本原则（1）原则1：数据分析可以划分成一系列明确的阶段（2）原则2：描述性分析与预测性.
数据科学家从初级、中级到高级，这三个阶段，都需要学习哪些基本知识？
04-01 610
新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。可能这个计划会相对宽泛，大家可以根据自己的需求去调整和补充。 根据数据科学家一生的三个发展阶段，我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现...
学习数据科学的7个步骤
CDA数据分析师
05-07 601
1.熟悉基础的数据科学术语 在你开始学习之前，第一步是什么，肯定是理解什么是数据科学！ 让我们花点时间回答这个问题，看一下数据科学中的不同角色，并熟悉这个领域的常用术语。 首先最重要的是要知道你将要做的是什么，那么我们首先回答这个问题 - 为什么你想从事数据科学工作？是因为你喜欢编程，数学，统计和他们提供工作的机会吗？或者是你正在顺应潮流，因为'数据科学'和'机器学...
学一两门课程可搞不定数据科学，你得经过这五个阶段
weixin_38754337的博客
06-10 230
▼更多精彩推荐，请关注我们▼大数据文摘出品来源：medium编译：Fisher很多人认为学习数据科学是一个线性过程。事实上，它是个有些凌乱的发展过程，更像是一系列平台期构成的。普遍以为的...
学习笔记(37):第一章：数据科学原理与数据处理-统计与分析模块Pandas 05
wj1408421029的博客
02-08 157
 通过本章课程的学习，以项目角度出发，从数据采集、特征提取、算法选择、参数调优一步一步的完成真实企业中海量数据挖掘项目实战，帮助学员走向高级数据分析工程师岗位。...
【高能笔记】数据处理与应用——大数据处理之Pandas
最新发布
Handsome_Dragon的博客
12-16 222
【高能笔记】一篇文章秒了Pandas
Datawhale---动手学数据分析---第一章：数据载入及初步观察(泰坦尼克的任务)
m0_64222985的博客
07-12 795
数据集下载 Titanic - Machine Learning from Disaster | Kaggle 1.1.2 任务二：载入数据 (1) 使用相对路径载入数据 (2) 使用绝对路径载入数据 【提示】相对路径载入报错时，尝试使用os.getcwd()查看当前工作目录。 【思考】知道数据加载的方法后，试试pd.read_csv()和pd.read_table()的不同，如果想让他们效果一样，需要怎么做？了解一下'.tsv'和'.csv'的不同，如何加载这两个数据集？注意：r
一日一技：Python + Excel——飞速处理数据分析与处理
nnn0245的博客
08-24 911
这本书架起了连接这两个世界的桥梁。书中解释了你应该如何将 Python 集成到 Excel 中，以及如何从躲都躲不掉的巨型工作簿、上千个公式、奇形怪状的 VBA 代码中解脱。这本书可能是我读过的关于 Excel 的书之中最有用的一本，并且是每一位高级 Excel 用户的必读书目。强烈推荐！
数据分析（numpy--matplotlib--pandas）基础笔记
longgecxl的博客
09-21 2016
第1章 python数据分析的概述 由于数据量比较大，已经远远超过了人力所能处理的范畴。那么管理和使用这些数据，就成为一个全新的研究课题 1.1 认识数据分析 数据分析技能，成为数据从业人员需要具备的技能之一。 明确数据分析概念、分析流程、和分析方法等相关知识，成为迈出数据分析的第1步 1.1.1 数据分析的概念 数据分析：就是用适当的方法，对收集来的数据进行分析，提取有用的信息和形成结论。以此帮助企业管理层做出决策 广义的数据分析：狭义数据分析...
学习笔记(34):第一章：数据科学原理与数据处理-统计与分析模块Pandas 02
wj1408421029的博客
02-08 131
 通过本章课程的学习，以项目角度出发，从数据采集、特征提取、算法选择、参数调优一步一步的完成真实企业中海量数据挖掘项目实战，帮助学员走向高级数据分析工程师岗位。...
数据科学工作流程
小宁的博客
03-20 2040
愚见，下面的信息，是需要首先明晰的。 数据分析、人工智能等与数据相关的工作，其工作流程是什么？ “数据可视化”，在数据科学中占有什么位置？ 为了学会数据可视化的各种技能，都需要哪些前置知识和能力？ 拙作《跟老齐学 Python：数据分析》一书中，列出了数据科学的发展简史，从中能体会到人类对数据的研究和应用。随着技术的发展，本质上是社会生产力的发展，数据驱动决策的观念越来越深入人心（此处推荐观看...
常用数据科学方法总结梳理笔记
Together_CZ的博客
05-10 9495
常用数据科学方法 【未经允许，不得转载】 ...
数据科学的七个工作流程
BLUE BOX
05-26 8760
工作流程（workflow stages） 问题的定义 获取训练和测试数据数据准备、清洗分析，识别模式和探索数据模型，预测和解决问题可视化，报告，和呈现问题解决步骤和找到解决方案提供或提交结果 这个工作流程提供了每个阶段的下一个步骤。但是没什么东西是绝对的。 我们可以结合各个工作流程步骤，我们可以通过可视化分析数据。把有些步骤先执行，我们可以先分析数据然后再进行数据
Pandas数据处理（一）
EmithFla的博客
09-07 1509
Pandas 是非常著名的开源数据处理库，我们可以通过它完成对数据集进行快速读取、转换、过滤、分析等一系列操作。除此之外，Pandas 拥有强大的缺失数据处理与数据透视功能，可谓是数据预处理中的必备利器。 特有的数据结构是 Pandas 的优势和核心。我们可以将任意格式的数据转换为 Pandas 的数据类型，并使用 Pandas 提供的一系列方法进行转换、操作，最终得到我们期望的结果。 数据读取 df = pd.read_csv("文件名.csv") df Pandas 提供了 head() 和 ta.
学习笔记(70):第二章：海量数据的处理与挖掘-关联规则挖掘01
wj1408421029的博客
02-27 493
技能掌握 1. 分布式软件框架 2. Map Reduce 原理与使用 3. Hive持久化 4. 海量数据解决方案
学习笔记(72):第一章：推荐系统架构与机器学习基础理论-信息熵与基尼指数衡量覆盖率...
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03-06 427
 推荐系统的架构组成，新算法上线的过程，长尾效应以及推荐结果的衡量标准
学习笔记(57):第一章：机器学习-机器学习知识体系介绍03
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02-21 410
1. 介绍机器学习知识体系和学习路线 2. 机器学习的方向分析和介绍 3. 机器学习面临的核心问题，数据量，质量，特征，过拟合和欠拟合 4. 主要介绍二元分类使用，通过手写数字数据集 5. 分类问题性能考核，精度和召回，ROC曲线 6. 多分类和多标签分类器 7. 错误分析 8. MINST手写数字...
学习笔记(73):第一章 Python语言家族-认识你的新朋友Python家族
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本周课程主要讲解Python语言基础、编程技巧，帮助学员实现编程思维从无到有。
学习笔记(62):第一章：机器学习-机器学习关键问题01
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1. 介绍机器学习知识体系和学习路线 2. 机器学习的方向分析和介绍 3. 机器学习面临的核心问题，数据量，质量，特征，过拟合和欠拟合 4. 主要介绍二元分类使用，通过手写数字数据集 5. 分类问题性能考核，精度和召回，ROC曲线 6. 多分类和多标签分类器 7. 错误分析 8. MINST手写数字...
《python数据分析与挖掘实战》读书笔记代码精解
- **数据分析库**：重点介绍Pandas、NumPy等数据分析常用的库，以及它们在数据处理中的应用。 - **数据可视化**：可能还会涉及Matplotlib、Seaborn等可视化工具的使用，帮助用户将数据分析结果以图表形式展示出来...
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