python数据分析学习目录 Anaconda的安装和更新 矩阵NumPy pandas数据表 matplotlib-2D绘图库学习目录                      …

目录 二:pandas数据结构介绍   下面继续讲解pandas的第二个工具DataFrame. 二:pandas数据结构介绍 2.DataFarme   DataFarme表示的是矩阵的数据表,包含已排序的列集合,是一个二维数据工具.每一列可以是不同的数据类型值.它既有行索引又有列索引,可以看作是一组共享相同索引的Series对象.DataFarme的数组方法有很多,比如用index.name获取某列的值,用values获取行的值.这里先介绍一些常用的知识.   (1)构建DataFrame…

1.1数组对象基础 .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .tab…

转摘:https://segmentfault.com/a/1190000015613967 本篇将继续上一篇数据分析之后进行数据挖掘建模预测,这两部分构成了一个简单的完整项目.结合两篇文章通过数据分析和挖掘的方法可以达到二手房屋价格预测的效果. 下面从特征工程开始讲述. 二.特征工程 特征工程包括的内容很多,有特征清洗,预处理,监控等,而预处理根据单一特征或多特征又分很多种方法,如归一化,降维,特征选择,特征筛选等等.这么多的方法,为的是什么呢?其目的是让这些特征更友好的作为模型的输入,处理数…

转摘:https://segmentfault.com/a/1190000015440560 一.数据初探 首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from IPython.display i…

目录 一:pandas数据结构介绍   python是数据分析的主要工具,它包含的数据结构和数据处理工具的设计让python在数据分析领域变得十分快捷.它以NumPy为基础,并对于需要类似 for循环 的大量数据处理的问题有非常快捷的数组处理函数.   但是pandas最擅长的领域还是在处理表格型二维以上不同数据类型数据.   基本导入语法: import pandas as pd    pandas标记缺失值或NA值为NaN.   有关python语法,数据分析简介,ipython,jupyt…

正则表达式 为高级的文本模式匹配.抽取.与/或文本形式的搜索和替换功能提供了基础.简单地说,正则表达式(简称为 regex)是一些由字符和特殊符号组成的字符串,它们描述了模式的重复或者表述多个字符,于是正则表达式能按照某种模式匹配一系列有相似特征的字符串.换句话说,它们能够匹配多个字符串--一种只能匹配一个字符串的正则表达式模式是很乏味并且毫无作用的,不是吗?Python 通过标准库中的 re 模块来支持正则表达式 正则表达式的特殊字符列表 '.' 匹配所有字符串,除\n以外 '-' 表示范围[…

import sys from datetime import datetime import numpy as np def numpysum(n): a = np.arange(n) ** 2 b = np.arange(n) ** 3 c = a + b return c def pythonsum(n): a = list(range(n)) b = list(range(n)) c = [] for i in range(len(a)): a[i] = i ** 2 b[i] = i…

Numpy的简单操作 import numpy #导入numpy包 file = numpy.genfromtxt("文件路径",delimiter=" ",dtype=str) # 从文件中读取数据 print(type(file)) #打印数据类型,你会发现是numpy.ndarray类型(这个也是numpy中最重要的数据类型) print(file) #当你遇见不会的东西时 #可以使用帮助文档 print(help(file))…

Python 数据分析(二) 本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算,时间序列,金融与经济数据应用等相关知识 第1节 groupby 技术 第2节 数据聚合 第3节 分组级运算和转换 第4节 透视表和交叉表 第5节 时间序列 第6节 日期的规范.频率以及移动 第7节 时区处理 第8节 时期及算术运算 第9节 重采样及频率转换 第10节 时间序列绘图 groupby 技术 一.实验简介 Python 数据分析(二)需要同学们先行学完 Python 数据分析(一)的课程. 对数据集进行分…

python -- 数据可视化 一.Matplotlib 绘图 1.图形对象(图形窗口) mp.figure(窗口名称, figsize=窗口大小, dpi=分辨率, facecolor=颜色) 如果"窗口名称"是第一次出现,那么就创建一个新窗口,其标题栏显示该名称,如果"窗口名称"已经出现过,那么不再创建新窗口,而只是将与该名称相对应的窗口设置为当前窗口.所谓当前窗口,就是接受后续绘图操作的窗口. mp.title(标题文本, fontsize=字体大小) mp.…

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder #数据预处理二元化OneHotEncoder模型 def test_OneHotEncoder(): X=[[1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1], [3,3,3,3,3,], [1,1,1,1,1]] print("before transform:",X) encoder=OneHotEncoder(sparse=False) encoder.fit(X) print(&quo…

from sklearn.preprocessing import Binarizer #数据预处理二元化Binarizer模型 def test_Binarizer(): X=[[1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1], [3,3,3,3,3,], [1,1,1,1,1]] print("before transform:",X) binarizer=Binarizer(threshold=2.5) print("after transform:",bin…

一,基本语法 Python标识符 在python里,标识符有字母.数字.下划线组成. 在python中,所有标识符可以包括英文.数字以及下划线(_),但不能以数字开头. python中的标识符是区分大小写的. 以下划线开头的标识符是有特殊意义的.以单下划线开头(_foo)的代表不能直接访问的类属性,需通过类提供的接口进行访问,不能用"from xxx import *"而导入: 以双下划线开头的(__foo)代表类的私有成员:以双下划线开头和结尾的(__foo__)代表python里特…

Python 基础语法(二) --------------------------------------------接 Python 基础语法(一) -------------------------------------------- 2. 元组 tuple和list十分相似,但是tuple是不可变的,即不能修改tuple,元组通过圆括号中用逗号分割的项定义:支持索引和切片操作:可以使用 in 查看一个元素是否在tuple中.空元组():只含有一个元素的元组("a",) #需要加…

Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图 2017-12-27 作者:淡水化合物 Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合Python IDE使用比如PyCharm,matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量…

一.List(列表) List(列表) 是 Python 中使用最频繁的数据类型. 列表可以完成大多数集合类的数据结构实现.列表中元素的类型可以不相同,它支持数字,字符串甚至可以包含列表(所谓嵌套). 列表是写在方括号([])之间.用逗号分隔开的元素列表. 和字符串一样,列表同样可以被索引和截取,列表被截取后返回一个包含所需元素的新列表. 列表截取的语法格式如下: 变量[头下标:尾下标] 索引值以 0 为开始值,-1 为从末尾的开始位置. 加号(+)是列表连接运算符,星号(*)是重复操作.如下实…

Python/MySQL(二.表操作以及连接) mysql表操作: 主键:一个表只能有一个主键.主键可以由多列组成. 外键 :可以进行联合外键,操作. mysql> create table yuan(id int auto_increment,yuangongname int,bumen_id int, primary key(id,yuangongname))engine=innodb default charset=utf8; Query OK, 0 rows affected (0.43…

python下实现二叉堆以及堆排序 堆是一种特殊的树形结构, 堆中的数据存储满足一定的堆序.堆排序是一种选择排序, 其算法复杂度, 时间复杂度相对于其他的排序算法都有很大的优势. 堆分为大头堆和小头堆, 正如其名, 大头堆的第一个元素是最大的, 每个有子结点的父结点, 其数据值都比其子结点的值要大.小头堆则相反. 我大概讲解下建一个树形堆的算法过程:找到N/2 位置的数组数据, 从这个位置开始, 找到该节点的左子结点的索引, 先比较这个结点的下的子结点, 找到最大的那个, 将最大的子结点的索引赋…

前两篇博客分别对拉勾中关于 python 数据分析有关的信息进行获取(https://www.cnblogs.com/lyuzt/p/10636501.html)和对获取的数据进行可视化分析(https://www.cnblogs.com/lyuzt/p/10643941.html),这次我们就用 sklearn 对不同学历和工作经验的 python 数据分析师做一个简单的工资预测.由于在前面两篇博客中已经了解了数据集的大概,就直接进入正题. 一.对薪资进行转换 在这之前先导入模块并读入文件,不…

一.引入 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 二.配置 1.画图接口 Matplotlib 有两种画图接口: (1)一个是便捷的 MATLAB 风格接口 (2)功能更强大的面向对象接口[推荐,下文都以这个为例] 在面向对象接口中,画图函数不再受到当前"活动"图形或坐标轴的限制,而变成了显式的 Figure 和 Axes 的方法(一个Figure画布下可以有多个Axes子图). 2.静态 or 交互 %matp…

摘要: 本文讲述了热图.二维密度图.蜘蛛图.树形图这四种Python数据可视化方法. 数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分.人们常常会从探索数据分析(EDA)开始,来深入了解数据,并且创建可视化确实有助于让问题更清晰和更容易理解,尤其是对于那些较大的高维度数据集.在项目结束的时候,能够以清晰的.简洁的和令人信服的方式呈现最终结果,这是非常重要的,让你的用户能够理解和明白. 你可能已经看过了我之前的文章<5种快速和简单的Python数据可视化方法(含代码)>(5 Quick…

python --数据可视化 一.python -- pyecharts库的使用 pyecharts--> 生成Echarts图标的类库 1.安装: pip install pyecharts pip install pyecharts_snapshot 2.入门test 首先,测试绘制个图表 from pyecharts import Bar bar = Bar("我的第一个图表", "这里是副标题") bar.add("服装", [&q…

上一节我们介绍了正则表达式,它的内容其实还是蛮多的,如果一个正则匹配稍有差池,那可能程序就处在永久的循环之中,而且有的小伙伴们也对写正则表达式的写法用得不熟练,没关系,我们还有一个更强大的工具,叫Beautiful Soup,有了它我们可以很方便地提取出HTML或XML标签中的内容,实在是方便,这一节就让我们一起来感受一下Beautiful Soup的强大吧. 1. Beautiful Soup的简介 简单来说,Beautiful Soup是python的一个库,最主要的功能是从网页抓取数据.官…

本来要查一下json系列化自定义对象的一个问题,然后发现这篇博客(https://www.cnblogs.com/yyds/p/6563608.html)很全面,感谢作者,关于python序列化的知识点我也学的七七八八了,里面提到了一些我之前感到模糊的地方,看完后觉得云雾慢慢散开了,然后就转载了这篇博客来做个总结. 本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如…

1.什么是爬虫 爬虫,即网络爬虫,大家可以理解为在网络上爬行的一直蜘蛛,互联网就比作一张大网,而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛咯,如果它遇到资源,那么它就会抓取下来.想抓取什么?这个由你来控制它咯. 比如它在抓取一个网页,在这个网中他发现了一条道路,其实就是指向网页的超链接,那么它就可以爬到另一张网上来获取数据.这样,整个连在一起的大网对这之蜘蛛来说触手可及,分分钟爬下来不是事儿. 2.浏览网页的过程 在用户浏览网页的过程中,我们可能会看到许多好看的图片,比如 http://image.bai…

最近有一个需求,在现有生产系统上的人员库中增加一个此人员关键信息的二维码,支持文字版和跳转版两种方式,与报表工具关联,可打印.以windows服务方式,定时检查,只要发现某人员没有此二维码信息,就生成并写入人员库. 决定使用Python. 在此之前,没有用Python实现过其中的任何一个工作.对于习惯于微软开发环境下的程序员,使用开源系统,几乎一步一个坎,不过确实挺简单的. 整体设想,主要工作有以下几个步骤: 1.生成二维码 2.建立连接,读取数据 3.根据读取的数据生成二维码 4.二维码写入数…

Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析.数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些. 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距.matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn,  pyga, folium 和networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有…

大家好,上次我们实验了爬取了糗事百科的段子,那么这次我们来尝试一下爬取百度贴吧的帖子.与上一篇不同的是,这次我们需要用到文件的相关操作. 前言 亲爱的们,教程比较旧了,百度贴吧页面可能改版,可能代码不好使,八成是正则表达式那儿匹配不到了,请更改一下正则,当然最主要的还是帮助大家理解思路. 2016/12/2 本篇目标 1.对百度贴吧的任意帖子进行抓取 2.指定是否只抓取楼主发帖内容 3.将抓取到的内容分析并保存到文件 1.URL格式的确定 首先,我们先观察一下百度贴吧的任意一个帖子. 比如:ht…

1.什么是爬虫 爬虫,即网络爬虫,大家可以理解为在网络上爬行的一直蜘蛛,互联网就比作一张大网,而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛咯,如果它遇到资源,那么它就会抓取下来.想抓取什么?这个由你来控制它咯. 比如它在抓取一个网页,在这个网中他发现了一条道路,其实就是指向网页的超链接,那么它就可以爬到另一张网上来获取数据.这样,整个连在一起的大网对这之蜘蛛来说触手可及,分分钟爬下来不是事儿. 2.浏览网页的过程 在用户浏览网页的过程中,我们可能会看到许多好看的图片,比如 http://image.bai…