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数据分析 第七讲 pandas练习pandas-DataFrame练习1对于这一组电影数据，如果我们想runtime(电影时长)的分布情况，应该如何呈现数据？数据分析练习2全球食品数据分析步骤分析1.数据清洗2.获取国家列表3.对各个国家进行统计4.保存统计结果...

数据分析第六讲 pandas一、pandas介绍1.学习pandas的作用numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？numpy能够帮我们处理数值型数据，但是这还不够。很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等2.pandas是什么？pandas是基于NumPy 的一种工具,提供了高性能矩阵的运算,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提

数据分析第五讲 numpy + pandas一、numpy中的数组操作1、numpy中数值的修改t = np.arange(20).reshape(4,5)t[:,0:2] = 0# numpy中数值的修改import numpy as npt = np.arange(20)print(t)'[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]'t1 = t.reshape(4, 5)print(t1)'''

数据分析第四讲 numpy学习+numpy读取本地数据一、numpy数组1.numpy介绍numpy(numerical python)一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,也是大部分python科学计算库的基础库,多用于在大型、多维数组上执行数值运算scipy1.在numpy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程常用的库函数2.线性代数、图像处理2.numpy基础1.创建数组np.array([1,2,3,4,5,6])np.array(range(1,7))

数据分析第三讲 matplotlib常用统计图1.绘制散点图使用的方法:scatter(x,y)假设通过爬虫你获取到了长沙2018年10,11月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温和随时间变化的某种规律a = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]b = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,1

数据分析第二讲 matplotlib折线图1、matplotlib介绍Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视化图标1.能将数据进行可视化，更直观的2.使数据更加直观，更具说服力2、matplotlib简单使用假设一天中每隔两个小时的气温分别是[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]2.1 matplotlib安装：pip3 install matplotlib2.2 写

第一讲 Python语言及工作环境准备一、数据分析1 数据分析的基本概念1.用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析2.提取有用信息和形成结论3.对数据加以详细研究和概况总结目的:从数据中挖掘规则、验证猜想、进行预测2 数据分析的流程明确目的(提出问题)->准备数据->数据解析->分析数据->获得结论->成果可视化3 为什么要学习数据分析1、有岗位需要2、是机器学习的基础3、数据科学的基础4 环境部署环境部署认识jupyt