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有趣的Python和你

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Python数据分析师养成记

python 数据分析大数据 sql

从这周开始，罗罗攀开始更新新系列《Python数据分析师养成记》。该系列将以小白的视角出发，一步步的进阶Python数据分析。

2019-04-18

4700

Anaconda安装和使用

python 数据分析 anaconda

俗话说的好，“工欲善其事，必先利其器”。我们要运行Python代码，就需要Python的环境。本文就将详细讲解anaconda的安装和使用。

2019-04-17

1.3K0

Python有趣|数据分析三板斧

python 数据分析数据处理

天下武功中，哪个是最简单，最实用的了？那当然是程咬金的三板斧。传说中，程咬金晚上睡觉，梦见一老神仙，教了他三十六式板斧，这套功夫威力极大，而且招式简单，十分适合程咬金，但是程咬金醒来之后就只记住了三招，便有了这三板斧。就是这简单的三板斧，帮助李世民建立大唐江山。

2019-03-19

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深度学习|中文文本的分类（建模篇）

前言上回我们处理好了中文文本，具体的步骤如下：数据情况中文文本分词建立token token转换为列表统一长度那这篇文章我们就使用MLP和LSTM模型来训练我们的数据。 MLP建模模型结构嵌入层：用于转换为向量列表（NLP知识点）平坦层隐藏层输出层建立模型 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Embedding,Flatten model = Sequential()

2019-02-26

5600

简书非官方大数据（一）

昨天安稳的开始了Python数据分析的学习，向右奔跑前辈问我有没有兴趣搞下简书用户的爬取和数据分析，像我这种爱好学习（不行，让我吐一下），当然是答应了。说实话，这个实战对我来说，难度很大：

2019-02-22

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Python数据分析之糗事百科第二弹

data1为段子信息，data2为用户信息，二个表都有用户url，我们可以将其merge。

2019-02-22

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Python数据分析之糗事百科

最近一直忙着写材料，没给大家写作业的案例，第二期同学很厉害，都是抢着要作业做，哈哈，今天我就给大家写点爬虫的扩展和数据分析，让厉害的同学学起来。

2019-02-22

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用Python看我的2018

2018余额已不到两天，2018初的flag完成了几个？今天我利用Python爬虫和数据分析技术，分析我的2018年文章分享情况。

2019-01-03

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Python数据分析之猫眼电影TOP100

爬虫数据分析

如果大家经常阅读Python爬虫相关的公众号，都会是以爬虫+数据分析的形式展现的，这样很有趣，图表也很不错，今天了，我就来分享上一次在培训中的一个作品：猫眼电影爬虫及分析。通过猫眼电影TOP100榜的爬虫，然后进行可视化，让学员体会到，小数据爬虫也能玩出这样的花样来。

2018-12-26

1.1K0

python数据分析之基情的择天记

python 数据分析 java 数据结构

names用于存入小说人物和出场次数；relationships保存人物关系的有向边，该字典的键为有向边的起点，值为一个字典edge，edge的键是有向边的终点，值是有向边的权值，代表两个人物之间联系的紧密程度；linenames存入每行小说出现的人物；all_names是小说所有人物。

2018-08-28

3990

京东文胸爬虫及数据分析爬虫代码数据分析

爬虫数据分析 xml json

许久不来写文章了，最近夏令营搞的确实没时间。这次把上次直播讲的东西写成文字，带大家开波车。

2018-08-28

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超级课程表APP爬虫，大学生都这么玩

爬虫数据分析

记得读大学时，看课程信息，查分数，看美女（嘘）都会使用超级课程表APP，当时这款APP非常火爆，今天，就带领大家回到大学，看看大学生都在干嘛？该文涉及内容：

2018-08-10

6620

sklearn调包侠之PCA降维

PCA（主成分分析），它是一种维度约减算法，即把高维度数据在损失最小的情况下转换为低纬度数据的算法。

2018-08-02

6500

Python数据分析之定制化网易云音乐歌单数据情况数据分析

python 数据分析微信爬虫

最近朋友圈刷疯了的几件事：圣诞节骗我艾特微信官方戴红帽老的跟树皮似的骗我晒18岁皂片明明开挂却骗我自己玩的跳一跳网易云听歌报告告诉我最爱tfboy 支付宝关键词鄙视我太穷丢它脸

2018-07-03

2K3

Python数据分析之简书粉丝敌我差距爬虫分析及代码敌我差距

python 数据分析爬虫

最近粉丝涨的飞快，已突破3500大关，虽然比起大咖来说，是微乎其微，但看过我简书风云榜的都知道，3500粉丝也能排上前200名（虽然只爬取了20多万的数据）。但随着粉丝的增长，也担心粉丝的质量问题，我发现许多粉丝都是没有发表任何文字的，我把这些用户定义为非活跃用户（这样太过偏激），今天就已作者本人的粉丝和向右奔跑前辈的粉丝做比较，看下敌我差距~ 爬虫分析及代码简书的原因，这里只能爬取粉丝的前100页，一页就是9个粉丝，总共只能爬取900个粉丝，爬取的字段也是很简单：粉丝id 关注量粉丝量文章数（

2018-07-03

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Python爬虫小分队第四期招募帖外因内因

python 爬虫大数据数据分析

产品运营的时代到了刚开始老大准备开线上培训的时候，就说过，希望把这个培训当做一个产品好好运营，而这个事情终于在第四期开始拉开帷幕。现在有了专业的推广运营的人，有了自己的logo，当然也有我们

2018-07-03

2800

Python数据分析之merge使用

python 数据分析数据库

在现实生活中，都会存在不同的表，但表之间有相互关系，我们需要进行整理，进行连接，这种过程类似于数据库的连接。我们先构造用户和订单的dataframe： import pandas as pd import numpy as np import datetime customers = { 'CustomerID':[10,11], 'Name':['xiaomin','zhansan'], 'Address':['csuft','changsha'] } customers =

2018-07-03

3300

Python数据分析之读取文件读取CSV读取Excel读取MySQL读取MongoDB

python 数据分析云数据库 SQL Server mongodb

Python的数据分析，大部分的教程都是想讲numpy，再讲Dataframe，再讲读取文件。但我看书的时候，前面二章看的实在头晕，所以，我们还是通过读取文件来开始我们的Python数据分析吧。读取

2018-07-03

5.8K0

Python数据分析之dataframe的groupbygroupby函数highcharts绘图

python 数据分析

大家都知道数据库有groupby函数，今天给大家讲讲dataframe的groupby函数。 groupby函数还是以上文的数据为例子，进行讲解，首先读入数据，通过groupby聚合数据。（该数据为简书it互联网一段时间的文章收录信息） import pandas as pd import pymysql conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='test', port=3306, charset=

2018-07-03

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Python数据分析之groupby语法糖对分组进行迭代语法糖一：选取一个或多个列

python 数据分析 numpy

对于dataframe的groupby聚合函数来说，我们适当了解下语法糖，会对数据分析起到事半功倍的效果。对分组进行迭代首先看下各字段的类型 import numpy as np import pandas as pd import pymysql conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='test', port=3306, charset='utf8') jianshu = pd.read_sq

2018-07-03

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