注意,本篇内容根据我老师布置的数据分析作业展开.请勿抄袭,后果自负! 前情提要 编写这篇文章是为了记录自己是如何分析地震数据集,使用模块,克服一系列 \(bug\) 的过程.如果你是 \(python\) 小白,那么这篇文章很适合你.如果你初入数据分析,那么恭喜你,你发现了"宝藏".阅读栏目时建议不

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combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l

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array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在

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引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt

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 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新

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:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie

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 二.ndarray 是什么 ndarray 是一个多维的数组对象,具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力,并具有执行速度快和节省空间的特点. ndarray 的一个特点是同构:即其中所有元素的类型必须相同. 三.ndarray 的创建 array() 函数 最简单的方法, 使用 NumPy 提供的

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4868348.html 第一章 准备工作 今天开始码这本书--<利用python进行数据分析>.R和python都得会用才行,这是码这本书的原因.首先按照书上说的进行安装,google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi,译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy,matplotlib,Chaco,IPython.这里的pandas需要自己安装,对应版本为pandas-0.

matplotlib API入门 使用matplotlib的办法最常用的方式是pylab的ipython,pylab模式还会向ipython引入一大堆模块和函数提供一种更接近与matlab的界面,matplotlib API函数位于matplotlib.pyplot模块中,其通常的引入约定是:import matplot.pyplot as plt 1.Figure和Subplot matplotlib的图像都位于Figure对象中,你可以用plt.figure创建一个新的Figure,不能通过

利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组 对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具? 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能 用于集成C/C++等代码的工具 一.ndarry:一种多维数组对象 1.创建ndarry #一维 In [5]: data = [1,2,3] In [6]: import numpy as np In [7]:

利用Python进行数据分析--Ipython 一.Ipython一些常用命令 1.TAB自动补全 2.变量+? 显示相关信息 3.函数名+??可以获取函数的代码 4.使用通配符* np.load? 5.%run +文件名.py 可以直接执行另外一个脚本 6._和__会保存最近的两个输出结果 7._iX和_X x为行号会输出第X行的输入和输出 二.键盘快捷键 1.CTRL+P 向前命令 2.CTRL+N 向后命令 3.CTRL+R 按行搜索历史 4.CTRL+C终止程序 5.CTRL+A光标移动

利用Python进行数据分析--重要的Python库介绍 一.NumPy 用于数组执行元素级计算及直接对数组执行数学运算 线性代数运算.傅里叶运算.随机数的生成 用于C/C++等代码的集成 二.pandas 快速便捷的处理结构化数据,DataFrame是一个面向列的二维表数据 兼具NumPy的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库的数据处理功能 可以快速的重塑.切片和切块以及选取数据子集 三.SciPy 主要介绍以下包: scipy.integrate 数值积分例程和微分方程求解器 scipy.

在上一篇文章<基于Python的数据分析(1):配置安装环境>中的第四个步骤中我们在python的启动步骤中强制要求加载sitecustomize.py文件并设置其默认编码为"utf-8".本篇文章会介绍为什么要增加这个文件以及如何处理python的字符串编码的问题. 字符串变量和unicode值 字符串变量是所有编程语言里面定义多字符的一种变量类型. 在python中我们必须区分清楚字符串变量和unicode值这两个的区别.在其他的语言或者在python3.0以上的版本中

数据分析是一个历史久远的东西,但是直到近代微型计算机的普及,数据分析的价值才得到大家的重视.到了今天,数据分析已经成为企业生产运维的一个核心组成部分. 据我自己做数据分析的经验来看,目前数据分析按照使用工具可以分为大体四类: 基于Excel的数据分析,Excel自带的函数.数据透视表.宏等功能对于数据分析来说十分适用且好用:基于matlib.SAS.SPSS等专业统计软件,我自己用过一段时间的SAS,觉得功能十分全面,但是作为程序员使用又觉得限制太多不够自由:基于SQL+数据库的数据分析,这一类

最近在阅读<利用Python进行数据分析>,本篇博文作为读书笔记 ,记录一下阅读书签和实践心得. 准备工作 python环境配置好了,可以参见我之前的博文<基于Python的数据分析(1):配置安装环境>.还需要安装第三方包包括NumPy.pandas.matplotlib.IPython.SciPy.用pip安装工具下载自动安装即可,如果有网络问题,请在自行百度"host google"更新host文件. 接下来是配置IPython,初步感受了这个与之前接触的

利用Python进行数据分析--pandas入门 基于NumPy建立的 from pandas importSeries,DataFrame,import pandas as pd 一.两种数据结构 1.Series 类似于Python的字典,有索引和值 创建Series #不指定索引,默认创建0-N In [54]: obj = Series([1,2,3,4,5]) In [55]: obj Out[55]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64 #指定索引 In

<利用Python进行数据分析·第2版> 第 1 章 准备工作第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter第 3 章 Python 的数据结构.函数和文件第 4 章 NumPy 基础:数组和矢量计算第 5 章 pandas 入门第 6 章 数据加载.存储与文件格式第 7 章 数据清洗和准备第 8 章 数据规整:聚合.合并和重塑第 9 章 绘图和可视化第 10 章 数据聚合与分组运算第 11 章 时间序列第 12 章 pandas 高级应用第 13 章 Python 建

资料下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1y1C0bJPkSn7Sv6Eq9G5_Ug 提取码:vscu <利用Python进行数据分析(第二版)>高清中文版PDF+高清英文版PDF+配套源代码 高清中文版PDF,带目录和书签,能够复制粘贴:高清英文版PDF,带目录和书签,能够复制粘贴:中英文两版可以对比学习.配套源代码:经典书籍,讲解详细:其中,高清中文版如图:

Excel是数据分析中最常用的工具,本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作.在Python中pandas库用于数据处理 ,我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何通过python完成数据生成和导入,数据清洗,预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类 汇总,透视等最常见的操作. 文章内容共分为9个部分.这是第一篇,介绍前3部分内容,数据表生成,数据表查看,和数据清洗.

https://www.jb51.net/article/63216.htm 像 Excel 一样使用 python 进行数据分析 :  https://www.cnblogs.com/nxld/p/6756492.html

1.  python进行数据分析----线性回归 2. python进行数据分析------相关分析 3. python进行数据分析---python3卡方 4. 多重响应分析,多选题二分法思路 5. 交叉表思路,未发布 6. 比较均值分析思路 7. 排序题如何进行数据分析 8.python 二元Logistics Regression 回归分析(LogisticRegression) 9.python因子分析