#-*- coding: utf-8 -*- #餐饮销量数据相关性分析 计算相关系数 from __future__ import print_function import pandas as pd catering_sale = '../data/catering_sale_all.xls' #餐饮数据,含有其他属性 data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据,指定“日期”列为索引列 print("相关系数矩阵,即

用python分析数据难吗?某科技大学的教授这样说,很难,但要讲方法,主要是因为并不是掌握了基础,就能用python来做数据分析的. 所谓python的基础,也就是刚入门的python学习者,学习的基础语法,比如Python环境搭建.常量变量.运算符等等,对于大多数人来说,入门并掌握基础就已经是比较困难的了,还要用来做数据分析,到底如何才能真正学到自己想学的,并且应用呢? 第一:掌握python基础的内容 Python分析数据难吗?对于小白来说,Python在入门方面比其他语言要简单很多,即使没

对于记录的数据,如何用 Python 进行分析.或图形化呢? 本文将介绍 numpy, matplotlib, pandas, scipy 几个包,进行数据分析.与图形化. 准备环境 Python 环境建议用 Anaconda 发行版,下载地址: 官方: https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads 清华源: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ Anacond

今天我们来讲一讲有关数据探索的问题.其实这个概念还蛮容易理解的,就是我们刚拿到数据之后对数据进行的一个探索的过程,旨在了解数据的属性与分布,发现数据一些明显的规律,这样的话一方面有助于我们进行数据预处理,另一方面在进行特征工程时可以给我们一些思路.所以这样一个过程在数据挖掘中还是蛮有用的,相信大家在网上看过不少数据挖掘比赛的Kernel,一般一上来都先是个数据探索的过程.之前听过一个老师讲课,说数据探索过程其实可有可无,直接预处理猛搞,但典型的口嫌体正直,在演示一个比赛的流程时,还是先进行了汇总

1 引言 刚接触python与大数据不久,这个是学长给出的练习题目.知识积累太少,学习用了不少的时间.尽量详细的写,希望对各位的学习有所帮助. 2 背景 2.1 Kaggle 本次数据集来自于Kaggle.Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台.想要了解详细资料的小伙伴请自行百度. 2.2 泰坦尼克号 本次问题页面 请到Data页面下载数据集 数据集的各属性在Data页面下有详细介绍. 问题就是以大家熟悉的泰坦尼克号为背景展开的,本次任务的目的就是构建一个可以根据乘客个人信息推测乘客是否生

[转]Python用数据说明程序员需要掌握的技能 https://blog.csdn.net/HuangZhang_123/article/details/80497951 当下是一个大数据的时代,各个行业都离不开数据的支持.因此,网络爬虫就应运而生.网络爬虫当下最为火热的是Python,Python开发爬虫相对简单,而且功能库相当完善,力压众多开发语言. 本次教程我们爬取前程无忧的招聘信息来分析Python程序员需要掌握那些编程技术.首先在谷歌浏览器打开前程无忧的首页,按F12打开浏览器的开发

[转]Python之数据序列化(json.pickle.shelve) 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:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 如果要将一个系统内的数据通过网络传输给其它系统或客户

今日内容一些小的干货 一. id is == 二. 代码块 三. 小数据池 四. 总结 python小数据池,代码块的最详细.深入剖析   一. id is == 二. 代码块 三. 小数据池 四. 总结 一,id,is,== 在Python中,id是什么?id是内存地址,比如你利用id()内置函数去查询一个数据的内存地址: name = '太白' print(id(name)) # 1585831283968 那么 is 是什么? == 又是什么? == 是比较的两边的数值是否相等,而 is

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

Python数据挖掘——数据预处理 数据预处理 数据质量 准确性.完整性.一致性.时效性.可信性.可解释性 数据预处理的主要任务 数据清理 数据集成 数据归约 维归约 数值归约 数据变换 规范化 数据离散化 概念分层产生 数据清理(试图填充缺失的值,光滑噪声并识别离群点,纠正数据的不一致) 缺失值 忽略元组 人工填写缺失值 使用一个全局常量填充缺失值 使用属性的中心度量(均值/中位数)填充缺失值 使用与给定元组属于同一类的所有样本的均值/中位数 使用最可能的值 填充缺失值 注:某些情况,缺失值并

1.前言 最近(2018.4.1)在百忙之中开通了博客,希望能够把自己所学所想沉淀下来,这篇是我开始系统学习python,成为数据分析师和算法工程师之路的计划,望有志于为同样目标奋斗的数据猿一起交流和学习. 2.Python学习计划 2.1 学习计划 (1)找一本浅显易懂,例程比较好的教程,从头到尾看下去.不要看很多本,专注于一本. (2)去找一个实际项目练手.(参照Crossin的编程教室-Python入门,Python的练手项目) 4月~5月:廖雪峰老师的python基础课程 5月~6月:看

数据框(Dataframe)作为一种十分标准的数据结构,是数据分析中最常用的数据结构,在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作. Python 本文涉及Python数据框,为了更好的视觉效果,使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中,下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明: 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i i

今天学习Python的matplotlib,书上的一道例题感觉写的很好(黄红梅的Python数据分析与应用),就是 利用matplotlib的各种图来对2000-2017年季度生产总值进行分析,这道题确实是学习用图分析数据的一道经典 题,于是我根据书上的代码和自己的理解在jupyter上敲了一下,并做了总结,贴在下面,方便后序的学习和使用 1 首先把数据文件导进来,然后大概了解数据文件里面有啥内容,这是文件的链接,有需要的朋友可以下载来学习使用 https://files.cnblogs.com

Python之数据聚合与分组运算 1. 关系型数据库方便对数据进行连接.过滤.转换和聚合. 2. Hadley Wickham创建了用于表示分组运算术语"split-apply-combine"(拆分-应用-合并). 3. GroupBy的size方法,它可以返回一个含有分组大小的Series. 4. gorupby对分组进行迭代,可以产生一组二元元组(由分组名和数据块组成). 5. 选取一个或以组列 对于由GroupBy对象,如果用一个(单个字符串)或一组(字符串数组)列名对其进行索

Python之数据规整化:清理.转换.合并.重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来. pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值. 2. 数据风格的DataFrame合并操作 2.1 数据集的合并(merge)或连接(jion)运算时通过一个或多个键将行链接起来的.如果没有指定,merge就会将重叠列的列名当做键

学习量化交易推荐学习国内关于Python大数据与量化交易的原创图书<零起点Python大数据与量化交易>. 配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习,是一套完整的大数据分析.量化交易的学习教材,可直接用于实盘交易.有三大特色:第一,以实盘个案分析为主,全程配有Python代码:第二,包含大量的图文案例和Python源码,无须专业编程基础,懂Excel即可开始学习:第三,配有专业的zwPython集成开发平台.zwQuant量化软件和zwDat数据包. 学习推荐: <零

到现在为止,我们的淘宝教程已经写到了第四篇,前三篇分别是: 第一篇:Python模拟登录淘宝,详细讲解如何使用requests库登录淘宝pc端. 第二篇:淘宝自动登录2.0,新增Cookies序列化,教大家如何将cookies保存起来. 第三篇:Python爬取淘宝商品避孕套,教大家如何爬取淘宝pc端商品信息. 今天,我们来看看淘宝系列的第四篇 我们在上一篇的时候已经将淘宝数据爬取下来了,但是并没有做数据分析.所以今天这篇文章就是教大家如何去分析数据,得出一些有用的结论! Python语言相比其

注:本人参考“裸睡的猪”公众号同名文章,学习使用. 一.目标 使用Python分析出国庆哪些旅游景点:好玩.便宜.人还少的地方,不然拍照都要抢着拍! 二.获取数据 爬取出行网站的旅游景点售票数据,反映出旅游景点的热度.这里选择爬取“去哪儿”网. 1.爬取单页数据 我们可以在哪去儿的门票页(http://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=)搜索:**国庆旅游景点**,就可以看到推荐的景点的一些信息,如:名称.地区.热度.销量.价格.等级.地理信息等等,信

零起点Python大数据与量化交易 第1章 从故事开始学量化 1 1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.1 案例1-1:亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.2 案例分析:Python图表 5 1.1.3 matplotlib绘图模块库 7 1.1.4 案例分析:style绘图风格 10 1.1.5 案例分析:colormap颜色表 12 1.1.6 案例分析:颜色表关键词 14 1.1.7 深入浅出 17 1.2 股市“一月效应” 18 1.2.1 案例1-2:股市“一月效应” 18 1.

python小数据池,代码块的最详细.深入剖析   一. id is == 二. 代码块 三. 小数据池 四. 总结 一,id,is,== 在Python中,id是什么?id是内存地址,那就有人问了,什么是内存地址呢? 你只要创建一个数据(对象)那么都会在内存中开辟一个空间,将这个数据临时加在到内存中,那么这个空间是有一个唯一标识的,就好比是身份证号,标识这个空间的叫做内存地址,也就是这个数据(对象)的id,那么你可以利用id()去获取这个数据的内存地址: name = '太白' print(i