一.数据读取 1.读写数据库数据 读取函数: pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, columns=None) pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True) pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True

Python数据分析基础教程(第2版)(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1_FsReTBCaL_PzKhM0o6l0g 提取码:nkhw 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · NumPy是一个优秀的科学计算库,提供了很多实用的数学函数.强大的多维数组对象和优异的计算性能,不仅可以取代Matlab和Mathematica的许多功能,而且业已成为Python科学计算生态系统的重要组成部分.但与这些商业产

Python数据分析基础(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1ImzS7Sy8TLlTshxcB8RhdA 提取码:6xeu 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · 想深入应用手中的数据?还是想在上千份文件上重复同样的分析过程?没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析? 来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题

//2019.07.10python数据分析基础——numpy(数据结构基础) import numpy as np: 1.python数据分析主要的功能实现模块包含以下六个方面:(1)numpy——数据结构基础(2)Scipy——强大的数据计算(矩阵计算.信号处理.数理分析等)(3)matplotlib——可视化图形功能模块,实现数据的图形可视化)(4)pandas——基础数据分析方法(5)scikit-learn——强大的数据分析建模库,主要用于数据挖掘(6)Keras——人工神经网络,实现

---恢复内容开始--- Python数据分析基础(1) //2019.07.09python数据分析基础总结1.python数据分析主要使用IDE是Pycharm和Anaconda,最为常用和方便的是Anaconda.2.python字符串常用操作:(1)用三引号实现字符串的多行输入:(2)字符串的特征分割:可以利用split函数来进行实现,例如s是定义的字符串,那么s.split("分割特征q")则可以实现字符串s以分割特征q为隔离点分成几块:(3)字符串的长度可以用len函数,l

安装Python基础的几个数据分析库: pip install pandas pip install numpy pip install scipy pip install scikit-surprise 值得注意的是,在安装scikit-surprise库的时候需要提前安装Microsoft Visual C++ 14.0 百度网盘链接在下面: 链接: https://pan.baidu.com/s/1grxdx_7TH40fiLfeV1McHg 提取码: md8b 2018.12.8更新 今

2.2筛选特定的行: 行中的值满足某个条件 行中的值属于某个集合 行中的值匹配于某个模式(即:正则表达式) 2.2.1:行中的值满足于某个条件: 基础python版: #!/usr/bin/env python3 import csv import sys input_file = sys.argv[1] output_file = sys.argv[2] with open(input_file, 'r', newline = '') as csv_in_file: with open(out

1.基础python代码: #!/usr/bin/env python3 # 可以使脚本在不同的操作系统之间具有可移植性 import sys # 导入python的内置sys模块,使得在命令行中向脚本发送附加的输入 # sys模块的argv参数,传递给python脚本的命令行参数列表,也就是我们运行的脚本的输入文件和写入csv格式的输出文件 # 用命令行读取CSV的输入文件和写入CSV格式的输出的文件 # 用命令行输入: python script_name.py "C:\path\to\in

numpy库是python的一个著名的科学计算库,本文是一个quickstart. 引入:计算BMI BMI = 体重(kg)/身高(m)^2假如有如下几组体重和身高数据,让求每组数据的BMI值: weight = [65.4,59.2,63.6,88.4,68.7] height = [1.73,1.68,1.71,1.89,1.79] print weight / height ** 2 执行上面代码,报错:TypeError: unsupported operand type(s) for

参考link  https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html 基础 Numpy主要用于处理多维数组,数组中元素通常是数字,索引值为自然数 在Numpy中,维度被称为axes,axes的总数为rank (秩) (关于矩阵秩的概念,可以参考https://www.zhihu.com/question/21605094 与 https://www.applysquare.com/topic-cn/78QfWkiPt/) Numpy的

numpy库是python的一个著名的科学计算库,本文是一个quickstart. 引入:计算BMI BMI = 体重(kg)/身高(m)^2 假如有如下几组体重和身高数据,让求每组数据的BMI值: weight = [65.4,59.2,63.6,88.4,68.7] height = [1.73,1.68,1.71,1.89,1.79] print weight / height ** 2 执行上面代码,报错:TypeError: unsupported operand type(s) fo

参考pandas官方文档: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html#min 1.pandas中的数据类型 Series 带有索引标记的一维数组,可以存储任何数据类型 #基本方法 >>s =pd.Series(data, index=index) >>import pandas as pd >>import numpy as np # 使用ndarray创建 >>indexs = ['a',

基本用法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 年份 year = [1950,1970,1990,2010] # 全球总人口(单位:10亿) pop = [2.519,3.692,5.263,6.972] # 画折线图 plt.plot(year,pop) # year:x轴,pop:y轴 # 显示出折线图 plt.show() # 画散点图 plt.scatter(year,pop) plt.show() 画直方图 # 数据

一.Numpy的ndarray:一种多维数组 ndarray是一个通用的同构多维数据容器,其所有元素必须是相同的类型.每个数组都有一个shape(一个表示各维度的元组)和dtype(一个用于说明数据数据类型的对象). 创建ndarray 使用array函数: 接受一切序列型对象,然后产生一个新的包含有传入数据的Numpy数组,嵌套序列将会被转化为一个多维数组 import numpy as np data = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]] arr2 = n

1. python数据分析基础 2. numpy 3. Scikit-Learn 4. Bokeh 5. Scipy 6. Pandas   转载于:http://www.jianshu.com/p/7f4945b5d29c

Numpy (Numerical Python) 高性能科学计算和数据分析的基础包: ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速.节省空间: 矩阵运算,无需循环,可以完成类似Matlab中的矢量运算: 线性代数.随机送生成: ndarray ,N维数组对象(矩阵) 所有元素必须是相同类型 ndim属性,维度个数 shape属性,各维度大小 dtype属性,数据类型 代码示例: import numpy # 生成指定维度的随机多维数据(两行三列) data = numpy.rando

1 例子1 from pandas import read_csv; df = read_csv('H://pythonCode//4.1//1.csv') df 截图 1.1 修改表的内容编码 df = read_csv('D://PA//4.1//1.csv', encoding='UTF-8') 2 去掉重复行 (1)读取一个csv from pandas import read_csv; df = read_csv('H:\\python数据分析基础与实践 VIP教程\\章节4数据处理\

Python数据分析概述 数据分析的含义与目标 统计分析方法 提取有用信息 研究.概括.总结 Python与数据分析 Python: Guido Van Rossum Christmas Holiday, 1989 特点:简介 开发效率搞 运算速度慢(相对于C++和Java) 胶水特性(集成C语言) 数据分析:numpy.scipy.matplotlib.pandas.scikit-learn.keras Python数据分析大家族 numpy(Numeric Python): 数据结构基础.是

第1节 pandas 回顾 第2节 读写文本格式的数据 第3节 使用 HTML 和 Web API 第4节 使用数据库 第5节 合并数据集 第6节 重塑和轴向旋转 第7节 数据转换 第8节 字符串操作 第9节 绘图和可视化 pandas 回顾 一.实验简介 学习数据分析的课程,需要同学们掌握好 Python 的语言基础,和对 Numpy 与 Matplotlib 等基本库有一些了解.同学们可以参考学习实验楼的 Python 语言基础教程与 Python 科学计算的课程. pandas 是后面我们

第2章 Python语法基础,IPython和Jupyter Notebooks 当我在2011年和2012年写作本书的第一版时,可用的学习Python数据分析的资源很少.这部分上是一个鸡和蛋的问题:我们现在使用的库,比如pandas.scikit-learn和statsmodels,那时相对来说并不成熟.2017年,数据科学.数据分析和机器学习的资源已经很多,原来通用的科学计算拓展到了计算机科学家.物理学家和其它研究领域的工作人员.学习Python和成为软件工程师的优秀书籍也有了. 因为这本书