一共 15 篇随笔,主要是为了记录数据分析过程中的一些小 demo,分享给其他需要的网友,更为了方便以后自己查看,15 篇随笔,每篇内容基本都是以一句说明加一段代码的方式, 保持简单小巧,看起来也清晰 ,一共可以划分为三个大部分:
第一部分简单介绍数据分析,以一个小例子简单说明了什么是数据分析和 IPython 工具;
第二部分是 NumPy 的基础使用,NumPy 是 Python 包,提供科学计算功能,主要是 ndarray 数组对象;
第三部分是 pandas 的基础使用,主要是 Series 和 DataFrame 对象,这两个对象提供了处理结构化数据相关的数据结构和函数,pandas 的矢量操作对数组来说很方便,可以很轻松地完成很多对数据的处理,比如数据清洗、转换与合并。

第一部分 简单介绍

第一部分 NumPy基础

第一部分 pandas基础

其实数据分析不仅仅只有这些,还有其它几个大的方面还没有涉及,比如数据的读取存储和数据的可视化,不过我打算先去学习下数据挖掘的知识,再回过头来继续学习数据分析的知识,我觉得这样更更适合我,所以接下来我会继续记录分享一些数据采集方面的知识,对这方面感兴趣的朋友欢迎关注本博客,也欢迎大家添加评论进行讨论。

利用Python进行数据分析 基础系列随笔汇总的更多相关文章

  1. 使用Beautiful Soup编写一个爬虫 系列随笔汇总

    这几篇博文只是为了记录学习Beautiful Soup的过程,不仅方便自己以后查看,也许能帮到同样在学习这个技术的朋友.通过学习Beautiful Soup基础知识 完成了一个简单的爬虫服务:从all ...

  2. 利用Python进行数据分析(9) pandas基础: 汇总统计和计算

    pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索 ...

  3. 利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作

    一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 ...

  4. 利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并

    pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法c ...

  5. 利用Python进行数据分析(5) NumPy基础: ndarray索引和切片

    概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为a ...

  6. 利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍

    一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构 ...

  7. 利用Python进行数据分析(4) NumPy基础: ndarray简单介绍

    一.NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生.在之前的随笔里已有更加详细的介绍,这里不再赘述. 利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍 ...

  8. $《利用Python进行数据分析》学习笔记系列——IPython

    本文主要介绍IPython这样一个交互工具的基本用法. 1. 简介 IPython是<利用Python进行数据分析>一书中主要用到的Python开发环境,简单来说是对原生python交互环 ...

  9. 利用Python进行数据分析_Pandas_汇总和计算描述统计

    申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. In [1]: import numpy as np In [2]: impo ...

随机推荐

  1. 【翻译】MongoDB指南/CRUD操作(二)

    [原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作(二) 主要内容: 更新文档,删除文档,批量写操作,SQL与MongoDB映射图,读隔离(读关 ...

  2. js:给定两个数组,如何判断他们的相对应下标的元素类型是一样的

    题目: 给Array对象原型上添加一个sameStructureAs方法,该方法接收一个任意类型的参数,要求返回当前数组与传入参数数组(假定是)相对应下标的元素类型是否一致. 假设已经写好了Array ...

  3. css元素水平居中和垂直居中的方式

    关于居中的问题,一直处于疑惑不解的状态,知道的几种方法好像也不是每一次都会起到作用,所以更加迷惑.主要是不清楚该 在什么情况下采用哪种解决方法,所以,整理了一些方法,梳理一下思路,做一个总结. 1. ...

  4. 消息队列性能对比——ActiveMQ、RabbitMQ与ZeroMQ(译文)

    Dissecting Message Queues 概述: 我花了一些时间解剖各种库执行分布式消息.在这个分析中,我看了几个不同的方面,包括API特性,易于部署和维护,以及性能质量..消息队列已经被分 ...

  5. 代码的坏味道(15)——冗余类(Lazy Class)

    坏味道--冗余类(Lazy Class) 特征 理解和维护类总是费时费力的.如果一个类不值得你花费精力,它就应该被删除. 问题原因 也许一个类的初始设计是一个功能完全的类,然而随着代码的变迁,变得没什 ...

  6. PHP设计模式(八)桥接模式(Bridge For PHP)

    一.概述 桥接模式:将两个原本不相关的类结合在一起,然后利用两个类中的方法和属性,输出一份新的结果. 二.案例 1.模拟毛笔(转) 需求:现在需要准备三种粗细(大中小),并且有五种颜色的比 如果使用蜡 ...

  7. JavaScript作用域

    JavaScript作用域 JavaScript作用域一直是前端开发的难题,现在只要用五句话就可解决. 一.“JavaScript中无块级作用域” 在Java或C#中存在块级作用域,即:大括号也是一个 ...

  8. 如何区别char与varchar?

    1.varchar与char两个数据类型用于存储字符串长度小于255的字符,MySQL5.0之前是varchar支持最大255.比如向一个长度为40个字符的字段中输入一个为10个字符的数据.使用var ...

  9. 图解Spark API

    初识spark,需要对其API有熟悉的了解才能方便开发上层应用.本文用图形的方式直观表达相关API的工作特点,并提供了解新的API接口使用的方法.例子代码全部使用python实现. 1. 数据源准备 ...

  10. Web应用之LAMP源码环境部署

    一.LAMP环境的介绍 1.LAMP环境的重要性 思索许久,最终还是决定写一篇详细的LAMP的源码编译安装的实验文档,一来是为了给自己一个交代,把技术进行系统的归纳,将技术以极致的形式呈现出来,做为一 ...