数据说明:MovieLens数据集,它包含来自于943个用户以及精选的1682部电影的100K个电影打分.每个用户至少为20部电影打分,数据类型user id | item id | rating | timestamp. 地址:https://grouplens.org/datasets/movielens/ 1.引入pandas,numpy包 2.读取数据:首先,文件如果不在默认路径下,需要更改路径,使用下面两行命令,另外要注意正反斜杠的应用. os.getcwd() os.chdir("新

回顾2018,中国电影市场收获颇丰.先是凭借春节档<红海行动>.<唐人街探案>双双实现30亿票房突破,而后暑期档火力全开,<我不是药神>.<西虹市首富>均实现口碑票房双丰收,现实题材.情景喜剧.军事题材均取得了成功. 2018年度电影票房突破400亿共用时217天,比2017年整整提前了29天,仅2018年春节档(2月16日--2月21日)就创下了近57亿的票房,较2017年的33.4亿增长了70%,成为了内地史上最强贺岁档! 葡萄城ActiveReport

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.

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

消失的人们会回来吗,奇异博士所说的1400万分之一可能性究竟是什么,还会有谁逝去? 4月24日零时,随着万众期待的<复仇者联盟4>(以下简称<复联4>)正式上映,一切谜底都将揭晓.当然,与之相伴的,还有电影市场对于<复联4>票房的期待.根据猫眼专业版票房平台数据统计,<复联4>从预售以来,在电影市场上的火爆程度已超出不少业内人士的预期.截至4月23日22时,<复联4>点映及预售票房已经达到7.37亿元,突破历史记录,成为中国影史上首部预售票房超过

“C++很不错,PHP是世界上最好的语言,所以我选Java …” 在全球软件开发者群体中,关于最优语言与最优框架的争论从未停止. 本次 ActiveReports 大数据分析报告,将借助权威数据,为您呈现在人工智能.机器学习.区块链.物联网等新技术不断涌现的时代,最为流行的开发技能.编程语言以及市场最前沿趋势.通过软件工程的热门工作排行.薪酬待遇排行.最受雇主欢迎的编程语言排行.开发者最喜欢的编程语言排行.技术人才市场需求变化等维度,为您揭示 2019 软件开发者真实现状. 近日,美国知名互联网

下载数据包 链接:https://grouplens.org/datasets/movielens/1m/ 解压: 四个文件分别是数据介绍,电影数据表,电影评分表,用户表 进行电影数据分析 进入ipython,新建一个项目 从用户表读取用户信息 警告原因,C语言实现的引擎不支持某些特性,最终用Python引擎实现 打印列表长度,共有6040条记录 查看前五条记录   其中age对应的年龄段在readme表中有对应说明 同样方法,导入电影数据表,电影评分表 查看导入数据数量,评分表为1000209

以此记录阅读和学习<利用Python进行数据分析>这本书中的觉得重要的点! 第一章:准备工作 1.一组新闻文章可以被处理为一张词频表,这张词频表可以用于情感分析. 2.大多数软件是由两部分代码组成:少量需要占用大部分执行时间的代码,以及大量不经常执行的“粘合剂代码”. cython已经成为python领域中创建编译型扩展以及对接c/c++代码的一大途径. 3.在那些要求延迟性非常小的应用程序中(例如高频交易系统),为了尽最大可能地优化性能,耗费时间使用诸如C++这样更低级.更低生产率的语言进行

提高Python数据分析速度的八个小技巧 01 使用Pandas Profiling预览数据 这个神器我们在之前的文章中就详细讲过,使用Pandas Profiling可以在进行数据分析之前对数据进行快速预览,拿我们使用过很多次的NBA数据集来说,导入数据集之后 一行代码就生成丰富的交互式数据EDA报告 可以看到,除了之前我们需要的一些描述性统计数据,该报告还包含以下信息: 类型推断:检测数据帧中列的数据类型. 要点:类型,唯一值,缺失值 分位数统计信息,例如最小值,Q1,中位数,Q3,最大值,

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

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--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