背景说明 本文主要是利用Python提取并分析相关数据，看下当前基金市场上存在哪些类型的基金，作为新手如何判断一支基金是否值得购买。...() writer.close() 1.3数据概览 1.3.1查看前几行数据 1.3.2查看各类型基金分布及可视化展示 # 按照类型进行分组 分组数量=基金信息.groupby('类型').agg...2.对某支基金进行分析 背景: 通常在购买某支基金前,需要对其历史净值信息、历史涨跌等信息进行充分了解再决定是否购买，以下通过简单的分析看下当下某支基金是否值得购买。...，扣除节假日，数据量基本是对的，后续可通过查看某年或某月的数据进行验证。...说明：这里只是利用python做一个简单的数据分析，具体选择基金的时候还需要注意到其他方面的问题。
---- 第1章 准备工作 1.1 本书的内容 本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。...我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。...1.2 为什么要使用Python进行数据分析 许许多多的人（包括我自己）都很容易爱上Python这门语言。...在数据分析、交互式计算以及数据可视化方面，Python将不可避免地与其他开源和商业的领域特定编程语言/工具进行对比，如R、MATLAB、SAS、Stata等。...Python使用得越熟练，越容易准备新数据集以进行分析。 最好在IPython和Jupyter中亲自尝试本书中使用的工具。
说在前面 即将自学《利用Python进行数据分析》这本书，为了督促自己思考并总结，遂将学习内容连载在此。以便大家参考，和自己回顾。...Python的不足： Python作为解释型编程语言，大部分代码速度上不可避免的要比编译型语言（JAVA，C++）要慢。...另外一方面，因为GIL的存在，所以Python对高并发，多线程的应用程序不是很友好。...（单个Python进程不能执行多线程代码 ） 常用库： NumPy：存储和处理大型矩阵，强大的MatLab系统，算法之间传递数据（由低级语言比如c和Fortran编写的库可直接操作Numpy数组中的数据...2、扁平结构要比嵌套结构好 总结 看了两天，前面是对本书目录的一个了解，此书主要是对涉及的几个模块（非常常用）的介绍和初步使用，其次是数据分析从获取到清理到分析到可视化的处理。
申明：本系列文章是自己在学习《利用Python进行数据分析》这本书的过程中，为了方便后期自己巩固知识而整理。 ...1 读取excel数据 import pandas as pd import numpy as np file = 'D:\example.xls' df = pd.DataFrame(pd.read_excel...3 滤除缺失数据 3.1 滤除所有包含缺失值的行 df.dropna() ? 3.2 查看不含缺失值的所有行、列 df.dropna(thresh=4) ?...4 填充缺失数据 DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None
pd.DataFrame(raw_data_1) data2 = pd.DataFrame(raw_data_2) data3 = pd.DataFrame(raw_data_3) 将Data1和data2两个数据框按照行的维度来进行合并...all_data = pd.concat([data1,data2]) print(all_data) 将data1和data2两个数据框按照列的维度进行合并 all_data_col = pd.concat...合并之后的所有匹配结果 print(pd.merge(data1,data2,on='subject_id',how='outer')) 本文由 所长 创作，采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可
这个数据明显错误，创建函数处理该问题 def fix_century(x): year = x.year - 100 if x.year > 1989 else x.year return...Yr_Mo_Dy') print(data.head(5)) 对应每一个location 一共有多少个缺失值 print(data.isnull().sum()) 对应每一个location ,一共由多少完整的数据值...shape[0]获取行数，shape[1]获取列数 print(data.shape[1]-data.isnull().sum()) 对于全体数据，计算风速的平均值 print(data.mean...().mean()) 创建一个名为loc_stats的数据框去计算并存储每一个location的最小值、最大值、平均值、标准差。...and day == 1')) 按月为频率取样 print(data.query('day >= 1 and day <= 5')) 本文由 所长 创作，采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可
利用Python进行数据分析-案例1-USA.gov数据 数据集特点及目标 文件中的数据为json格式，需要json包，将其转成相应的Python能够处理的数据形式 数据是关于URL和短链接的相关信息...统计的是每个用户的是否为Windows或者非Windows用户 涉及知识点 如何处理json数据和如何逐行读取数据 Python中列表解析式的应用 pandas中dropna、fillna、take等函数的使用...如何进行标准化 seaborn库的基本使用 代码实现 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib...字典形式 records[0] # 第一个字典形式数据 # 结果转成了Python能够处理的字典形式 {'a': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit...如何进行计数 def get_counts(sequence): counts = {} # 将计数值保存在字典中 for x in sequence: if x in
利用Python进行数据分析(1) 简单介绍 一、处理数据的基本内容 数据分析是指对数据进行控制、处理、整理、分析的过程。...三、与数据分析相关的 Python 库 NumPy NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它提供： 快速高效的多维数组对象 ndarray；直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数；...它专为进行严格的数字处理而产生。...主要用于交互式数据处理和利用matplotlib 对数据进行可视化处理。 SciPy SciPy 是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合。...scipy.stats: 标准连续和离散概率分布、各种统计检验方法和更好的描述统计法； scipy.weave: 利用内联 C++ 代码加速数组计算的工具。
新版小鼹鼠亮相，新版对初学者更友好了 第三版多了41页内容，Pandas升级为1.4.0、Python升级为3.10。第三版最大的变化是紧贴Pandas升级，主要是新增了方法和特性的内容。...第三版目录略有调整，不如第二版和第一版的变化大： 第4章NumPy基础新增了生成伪随机数； 第7章数据清洗新增了扩展数据类型和分类数据，实际是把第二版中第12章的内容放到新版第7章里了； 第11章时间序列新增了分组时间重采样
今天在kaggle上看到一个心脏病数据（数据集下载地址和源码见文末），那么借此深入分析一下。 数据集读取与简单描述 首先导入library和设置好超参数，方便后续分析。...数据集中还有很多维度可以组合分析，下边开始进行组合式探索分析 年龄-心率-患病三者关系 在这个数据集中，心率的词是‘thalach’，所以看年龄、心率、是否患病的关系。...但是数据集中是0123 ，我再kaggle里看了很多人的作品，没有合理解释这个的，所以这个数据我只可视化展示，不分析。...相关性分析 分析了很多，那么哪些和患病相关的，而数据间又有啥关系呢？...本篇分析了心脏病数据集中的部分内容，14列其实有非常多的组合方式去分析。此外本文没有用到模型，只是数据可视化的方式进行简要分析。
参考链接： Python中的多维数据分析 利用Python进行数据分析 内容简介： 还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？...《利用Python进行数据分析》含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。...·学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。 ·从pandas库的数据分析工具开始。 ·利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。...·利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。 ·利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。 ·处理各种各样的时间序列数据。...利用Python进行数据分析 目录： 前言 1 第1章 准备工作 5 本书主要内容 5 为什么要使用Python进行数据分析 6 重要的Python库 7 安装和设置 10 社区和研讨会 16 使用本书
,') 只显示Goals这一列 print(euro12["Goals"]) print(euro12.Goals) 有多少至球队参与了2012欧洲杯 print(euro12.shape[0]) 该数据集一共有多少列...print(euro12.info()) 将数据集中的列Team,Yellow Cards和Red Cards单独存为一个名叫discipline的数据框 discipline = euro12[["...Team","Yellow Cards","Red Cards"]] print(discipline) 对数据框discipline按照先Red Cards再Yellow Cards排序 print...print(euro12[euro12.Goals>6]) 选取以字母G开头的球队数据 print(euro12[euro12.Team.str.startswith("G")]) 选取前7列 print...Team.isin(["England","Italy","Russia"]),['Team',"Shooting Accuracy"]]) 本文由 所长 创作，采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可
坚持看完每一篇文章，践行自己最初想学好数据分析的目标，我们不像在学校那样，我们现在要提高效率，必须给自己定位目标以驱动型学习，这样才能学好一件事，李笑来说过，给自己正在做的事情赋予伟大的意义，这就是理想...pandas 提供了三种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： ?...实例方法combine_first()方法 合并重叠数据，例如： ? 这个方法等价与： ?
import pandas as pd import numpy as np 获取数据集 url = 'https://raw.githubusercontent.com/justmarkham.../DAT8/master/data/chipotle.tsv' 导入数据集至chipo chipo = pd.read_csv(url,sep = '\t') 设置打印宽度 pd.set_option...('display.width',1000) 查看前10行数据 print(chipo.head(10)) 了解数据集中有多少个观察值 print(chipo.info()) 了解数据集中有多少列...print(chipo.shape[1]) 打印出全部列的名称 print(chipo.columns) 输出数据集的索引 print(chipo.index) 被下单数最多的商品（...一共有多少种不同的商品被售出 print(chipo.item_name.value_counts().count()) 本文由 所长 创作，采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可
移除重复数据 DataFrame里经常会出现重复行，DataFrame提供一个duplicated()方法检测各行是否重复，另一个drop_duplicates()方法用于丢弃重复行： ?...2.利用映射进行数据转换 ? 3.DataFrame的povit方法 虽然这种存储格式对于关系型数据库是好的，不仅保持了关系完整性还提供了方便的查询支持。...但是对于数据操作可能就不那么方便了，DataFrame的数据格式才更加方便。DataFrame的pivot方法提供了这个转换，例如： ? 使用函数也能达到同样的效果： ?...对不同的值进行不同的替换： ? 5.DataFrame重命名轴索引 重命名列： ? 重命名索引： ? 6.将数据分成不同的组 ? 7.检测和过滤异常值 假设你有一组数据： ?
pyaudio简介 Python有个很强大的处理音频的库pyqudio， 使用pyaudio库可以进行录音，播放，生成wav文件等等。更多介绍可以查阅官方文档。...recording 音频分析 import wave import numpy from pyaudio import PyAudio import matplotlib.pyplot as plt...str_data中，这是一个string类型的数据 str_data = wf.readframes(nframes) wf.close() # 将波形数据转换成数组 wave_data = numpy.fromstring...wave_data[1], c='g') plt.xlabel('time (seconds)') plt.show() def freq(): # 采样点数，修改采样点数和起始位置进行不同位置和长度的音频波形分析...先读取刚刚录制的wav文件，频谱分析中利用numpy包进行FFT(快速傅里叶变换)处理，最后利用matplotlib库进行绘图，依次绘制了波形图和频谱图。 波形图如下： ? 频谱图如下： ?
最近ChatGPT蛮火的，今天试着让ta写了一篇数据分析实战案例，大家来评价一下！ 数据 您的团队已经为您提供了一些游戏数据，包括玩家的行为和收入情况。...以下是数据的一些特征： user_id: 玩家ID date: 游戏日期 level: 玩家达到的游戏等级 revenue: 玩家在游戏中花费的总收入 spend: 玩家在游戏中的总支出 目标 您的目标是分析数据...解决方案 为了回答上述问题，我们可以使用Python的各种库和工具来进行数据分析和可视化。 首先，我们需要加载数据。...分析了“冒险之旅”游戏的运营数据。...我们使用了pandas库加载数据，使用了matplotlib和seaborn库进行数据可视化，回答了关于游戏DAU、用户等级分布、付费率、收入情况和付费用户的ARPU的问题。
数据不完整在数据分析的过程中很常见。 pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据。 pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况。...对于缺失数据一般处理方法为滤掉或者填充。 滤除缺失数据：dropna()函数 对于一个Series，dropna()函数返回一个包含非空数据和索引值的Series，例如： ?...对于DataFrame，dropna()函数同样会丢掉所有含有空元素的数据，例如： ? 但是可以指定how='all'，这表示只有行里的数据全部为空时才丢弃，例如： ?...填充缺失数据：fillna()函数 如果不想丢掉缺失的数据而是想用默认值填充这些空洞，可以使用fillna()函数： ? 如果不想只以某个标量填充，可以传入一个字典，对不同的列填充不同的值： ?
step1:获取数据 将json格式数据转化成python对象 import json path=r'D:\datasets\bitly_usagov\example.txt'#写自己的路径 records...=[json.loads(line) for line in open(path,encoding='utf8')] #小tips：json.load和json.loads的都是将json转换成python...#区别是：引用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/373661877 image.png step2纯python时区计数 1.获取时区+计数 time_zones=[rec...['tz'] for rec in records if 'tz' in rec]#不进行判断则会遇到中断报错 #遍历时区使用字典进行存储计数 def get_counts(sequence): counts...sequence: if x in counts: counts[x]+=1 else: counts[x]=1 return counts #利用
很多人开始朝向大数据开发以及大数据分析这两个方向发展了。 那么也许你会问，哪个方向更加值得转行呢？很多人也在这两个方向纠结，在这里我想告诉你们的是，没有什么是最优选择，你感兴趣的才是最好的选择。...这边，我选择的是大数据分析！现在让我们进入数据分析的一个环节——数据挖掘。 数据挖掘简介 数据挖掘旨在让计算机根据已有数据做出决策。决策可以是预测明年的销量，人口的数目，拦截垃圾邮件，检测网站的语言。...选择一个合适的算法才能更好的对数据进行处理；3、优化算法。每种数据挖掘算法都有参数，它们或是算法自身包含的，或是使用者添加的，这些参数会影响算法的具体决策。 亲和性分析案例 现在让我们用一个例子说明。...如前所述，支持度就是规则应验的次数： support = valid_rules #置信度的计算方法类似，遍历每条规则进行计算 confidence = defaultdict(float) for premise...以上就是我们这次所学的数据挖掘之商品亲和性分析了。 ?
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