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. 最新 去掉 Chrome 新标签页的8个缩略图

    chrome的新标签页的8个缩略图实在让人不爽,网上找了一些去掉这个略缩图的方法,其中很多已经失效.不过其中一个插件虽然按照原来的方法已经不能用了,但是稍微变通一下仍然是可以用的(本方法于2017.1 ...

  2. HTML中上传与读取图片或文件（input file）----在路上（25）

    input file相关知识简例 在此介绍的input file相关知识为: 上传照片及文件,其中包括单次上传.批量上传.删除照片.增加照片.读取图片.对上传的图片或文件的判断,比如限制图片的张数.限 ...

  3. .Net多线程编程—任务Task

    1 System.Threading.Tasks.Task简介 一个Task表示一个异步操作,Task的创建和执行是独立的. 只读属性: 返回值 名称 说明 object AsyncState 表示在 ...

  4. SQL Server-聚焦计算列持久化（二十一）

    前言 上一节我们结束了Hash Match Aggregate和Stream Aggregate的讲解,本系列我们来讲讲关于SQL Server中的计算列问题,简短的内容,深入的理解,Always t ...

  5. Mac OS 使用 Vagrant 管理虚拟机（VirtualBox）

    Vagrant(官网.github)是一款构建虚拟开发环境的工具,支持 Window,Linux,Mac OS,Vagrant 中的 Boxes 概念类似于 Docker(实质是不同的),你可以把它看 ...

  6. CSS样式重置（转）

    body,h1,h2,h3,h4,h5,h6,dl,dt,dd,ul,ol,li,th,td,p,blockquote,pre,form,fieldset,legend,input,button,te ...

  7. node中的Stream－Readable和Writeable解读

    在node中,只要涉及到文件IO的场景一般都会涉及到一个类-Stream.Stream是对IO设备的抽象表示,其在JAVA中也有涉及,主要体现在四个类-InputStream.Reader.Outpu ...

  8. AI人工智能系列随笔：syntaxnet 初探（1）

    人工智能是 最近的一个比较火的名词,相信大家对于阿尔法狗都不陌生吧?其实我对人工智能以前也是非常抵触的,因为我认为机器人会取代人类,成为地球乃至宇宙的霸主,但是人工智能带给我的这种冲击,我个人感觉是欲 ...

  9. python之浅拷贝和深拷贝

    1.浅拷贝 1>赋值:从下面的例子我们可以看到赋值之后新变量的内存地址并没有发生任何变化,实际上python中的赋值操作不会开辟新的内存空间,它只是复制了新对象的引用,也就是说除了b这个名字以外 ...

  10. 我的MYSQL学习心得（四） 数据类型

    我的MYSQL学习心得(四) 数据类型 我的MYSQL学习心得(一) 简单语法 我的MYSQL学习心得(二) 数据类型宽度 我的MYSQL学习心得(三) 查看字段长度 我的MYSQL学习心得(五) 运 ...