大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。
计算与推断思维 一、数据科学 二、因果和实验 三、Python 编程 四、数据类型 五、表格 六、可视化 七、函数和表格 八、随机性 九、经验分布 十、假设检验 十一、估计 十二、为什么均值重要 十三、预测 十四、回归的推断 十五、分类 十六、比较两个样本 十七、更新预测 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 笔记本 第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件 第 4 章 NumPy 基础:数
选自TowardsDataScience 作者:Vihar Kurama 机器之心编译 参与:刘晓坤、许迪 R 语言是结合了 S 编程语言的计算环境,可用于实现对数据的编程;它有很强大的数值分析工具,对于处理线性代数、微分方程和随机学的问题非常有用。通过一系列内建函数和库,你可以用 R 语言学习数据可视化,特别是它还有很多图形前端。本文将简单介绍 R 语言的编程基础,带你逐步实现第一个可视化案例。 代码地址:https://github.com/aaqil/r-lang-fundamentals R 语言最
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时,可能会出现这样的情况:这些数据集的设计方式使其易于使用,并使所涉及的算法能够成功运行。然而,在现实世界中,数据是混乱的!它可能有错误的值、不正确的标签,并且可能会丢失部分内容。
近几年来,Python在数据科学界受到大量关注,我们在这里为数据科学界的科学家和工程师列举出了最顶尖的Python库。(文末更多往期译文推荐) 因为这里提到的所有的库都是开源的,所以我们还备注了每个库的贡献资料数量、贡献者人数以及其他指数,可对每个Python库的受欢迎程度加以辅助说明。 1. NumPy (资料数量:15980; 贡献者:522) 在最开始接触Python的时候,我们不可避免的都需要寻求Python的SciPy Stack的帮助,SciPy Stack是一款专为Python中科学计算而设
很多我们课程的学员或者书籍打卡圈子里的同学,都在问我有没有Upset图(UpSet Plot)的绘制方法?。确实,无论是书籍还是对应的可视化课程,Upset图都被我忘记了···,感觉补上。
数据可视化本来是一个非常复杂的过程,但随着Pandas数据帧plot()函数的出现,使得创建可视化图形变得很容易。
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。
布丰投针是几何概率领域中最古老的问题之一。它最早是在1777年提出的。它将针头掷到有平行线的纸上,并确定针和其中一条平行线相交的可能性。令人惊讶的结果是概率与pi的值直接相关。
作者|Melissa Bierly 选文|Aileen 翻译|冯琛 校对|Elaine琏 数据可视化专家Andy Kirk说过,数据可视化分为两类:探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。 另一方面,探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件的互动,它们帮助用户探索数据,让他们发掘自己的观点:发现他们自己认为相关的或者感兴趣的事物。 通常,探索性可视化图表是交互式的。尽管现在有许多Python绘图库,但只有少数可以创建能够使你
有个人可能会问 NumPy-Pandas-SciPy 不都是免费资源吗,为什么还要花钱来上课?没错,我也是参考了大量书籍、优质博客和付费课程中汲取众多精华,才打磨出来的前七节课。
每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA, Exploratory Data Analysis) 是必要的,这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
这两款工具的使用方法截然不同。使用Excel时,可以通过鼠标点击完成大部分工作,你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此Excel非常便于使用(熟能生巧),但是用Excel处理数据非常费时,而且如果接
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大,迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库,你可以用它做各种变换,可以处理各种类型的数据,例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要,我的经理给我一堆数据,我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel,因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前,我开始接触到 R,一开始因为功
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包(如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow)都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
选自TowardsDataScience 作者:William Koehrsen 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路 本文介绍了如何在 Python 中利用散点图矩阵(Pairs Plots)进行数据可视化。 如何快速构建强大的探索性数据分析可视化 当你得到一个很不错的干净数据集时,下一步就是探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)。EDA 可以帮助发现数据想告诉我们什么,可用于寻找模式、关系或者异常来指导我们后续的分析。尽管在 EDA 中有很多种可以
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要,我的经理给我一堆数据,我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel,因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前,我开始接触到 R,一开始因为功能太多而坚决抵制使用。后来我开始琢磨如何使用。现在我基本不怎么使用 Excel 了。这只是我个人的观点,但是如果你要分析数据,R 更胜任这项任务。下面来说说为什么 R 更适合数据分析。 这两款工具的使用方法截然不同。使用Excel时,可以通过鼠标点击完成大部分工作,你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此
PyGWalker可以简化Jupyter笔记本的数据分析和数据可视化工作流程,方法是将panda数据帧转换为Tableau风格的用户界面进行可视化探索。
数据可视化是数据科学的重要组成部分。它对于探索和理解数据非常有用。在某些情况下,可视化在传递信息方面也比普通数字好得多。
Plotly 的 update_layout() 方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -
在使用 pandas 进行数据分析时,进行一定的数据探索性分析(EDA)是必不可少的一个步骤,例如常见统计指标计算、缺失值、重复值统计等。
预测通常被认为是报告的发展。报告可以帮助我们回答,发生了什么事?预测有助于回答下一个逻辑问题,将会发生什么?
近年来,Python 在数据科学行业扮演着越来越重要的角色。因此,我根据近来的使用体验,在本文中列出了对数据科学家、工程师们最有用的那些库。 由于这些库都开源了,我们从Github上引入了提交数,贡献
Streamlit 是一个开源的 Python 库,它允许用户仅使用几行代码就能快速创建web数据分析网页。这个库特别适合数据分析,因为它可以轻松地将数据分析转换成互动式的 Web 应用。
AI 研习社按:本文作者为 ActiveWizards 的数据顾问 Igor Bobriakov,林立宏与 Raey Li 编译。 Igor Bobriakov 近年来,Python 在数据科学行业扮
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告,包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法,该算法按照以下流程执行。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
热图是数据的矩阵表示方式,其中每个矩阵的值用一种颜色来表示。不同的颜色代表不同的级别,矩阵指数将两个对比的列或特征连接在一起。
翻译校对:丁雪 吴怡雯 程序验证修改:李小帅 “我相信马塞勒斯·华莱士,我的丈夫,你的老板吩咐你带我出门做我想做的任何事。现在,我想跳舞,我要赢,我想得到那个奖杯,把舞跳好来!” 《黑色追缉令》
今天,我们非常高兴地宣布,MapD Core数据库及其可视化库开源了。 项目的代码托管在Github上,基于Apache 2.0协议。它能够构建全功能版的MapD Core数据库,该数据库能够在多G
根据UiPath数据显示,2018年12113个岗位争夺AI人才,数据科学家需求量排名第二。
Hail是一个用于可扩展数据探索和分析的开源库,特别是基因组学,为各种规模的基因组分析提供强劲支持,云原生的基因组数据框架和批处理计算。Hail需要Python 3和Java 8 JRE[1], GNU/Linux 还需要 C 和 C++标准库(如果尚未安装)。有关库的高级用法,请参阅概述[2],有关全基因组关联研究的简单示例,请参阅GWAS 教程[3],以及安装页面[4]以开始使用 Hail。
对于Project Mosaic,我正在通过分析抽象文本和共同作者社交网络来研究UNCC在社会科学和计算机和信息学方面的出版物。
之前在做数据分析的时候,用过一个自动化生成数据探索报告的Python库:ydata_profiling
检查数据 在练习的第一部分,我们的任务是利用简单的线性回归去预测食品交易的利润。假设你是一个餐厅的CEO,最近考虑在其他城市开一家新的分店。连锁店已经在各个城市有交易,并且你有各个城市的收益和人口数据,你想知道城市的人口对一个新的食品交易的预期利润影响有多大。 首先检查“ex1data1”文件中的数据。“txt”在“我的存储库”的“数据”目录中。首先导入一些库。 import os import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyp
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