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…

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[…

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/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…

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))…

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…

划重点: 其中dataset_path = ''表示在Python工作文件夹 dataset_path = '..'表示在Python工作文件夹的上级文件夹 dataset_path = '某某文件夹/'表示在Python工作文件夹的某个下级文件夹   Python 数据集的相对路径/选择上级文件夹   选取相对路径关键在于两行代码 import os dataset_path = '' datafile2 = os.path.join(dataset_path, '跨境审核辅助表.xls')…