创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验
要求根据文件中的数据统计最受欢迎的前3位演员及其主演电影数量，也就是主演电影数量最多的3位演员。
复联系列被人津津乐道的，永远是里边性格和能力各异的超级英雄，正因为如此，复联才能讨好几乎所有观众，因为每个观众都能找到自己喜欢的英雄。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 姚佳灵，蒋晔，杨捷 前言 网页上的数据和信息正在呈指数级增长。如今我们都使用谷歌作为知识的首要来源——无论是寻找对某地的评论还是了解新的术语。所有这些信息都已经可以从网上轻而易举地获得。 网络中可用数据的增多为数据科学家开辟了可能性的新天地。我非常相信网页爬取是任何一个数据科学家的必备技能。在如今的世界里，我们所需的数据都在互联网上，使用它们唯一受限的是我们对数据的获取能力。有了本文的帮助，您定会克服这个困难。 网上大多数的可用数据并不容易获取。它们以非结构化的形
我们会发现电影评价数和电影的投票数是极强相关的，pearsonr系数达到了0.9：
今天，我们使用 Netflix 电影和电视节目数据集，来进行数据可视化，当然这是一个有趣的实战过程哦！
导读：随着疫情的转好，在经历了178天的冰封后，电影院终于在7月20日复工了。那么影院复工后，哪些影片最受欢迎？今天我们就用数据说话。公众号后台对话框回复关键字票房获取完整数据。
---- 新智元编译 来源：blog.bigml.com 编译：肖琴 【新智元导读】自去年成功预测第89届奥斯卡8项大奖后，机器学习和数据分析平台BigML再次公布今年的大奖预测结果。今年，利用新的Deepnet模型，BigML预测奥斯卡金像奖的最佳影片、最佳导演、最佳男主角、最佳女主角、最佳女配角和最佳男配角六大奖项，全部预测正确！ 今年《水形物语》（The Shape of Water）获得13项提名，显然是最受欢迎的影片，但我们也看到一系列高质量的独立作品与大作之间的激烈竞争。不过，机器
作为高级编程语言，Python的受欢迎程度近几年一直在往上涨。每年，Python官方都会针对开发者社区做一次年度报告，统计当年的发展情况，并发布调研报告。
python是一门优秀的编程语言，而是python成为数据分析软件的是因为python强大的扩展模块。也就是这些python的扩展包让python可以做数据分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等诸多强大的模块，在结合上ipython交互工具 ，以及python强大的爬虫数据获取能力，字符串处理能力，让python成为完整的数据分析工具。
我们许多人将推荐系统视为似乎知道我们思想的神秘实体。试想一下Netflix的建议电影的推荐引擎，或者是建议我们应该购买什么产品的亚马逊。自他们成立以来，这些工具经过改进和完善来不断提升用户体验。虽然其中很多是非常复杂的系统，但其背后的基本思想仍然非常简单。
Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。
本次报告的主要任务是：根据历史电影数据，分析哪种电影收益能力更好，未来电影的流行趋势，以及为电影拍摄提供建议。细化为以下几个小问题：
需要明确的是，这并不是介绍最热门的语言，然后抛出各种名称和流行语。而是根据2018年IT行业现状、趋势和客观的预测。
广泛被应用的数据分析 谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单…… 数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，交通网络数据…… 如何从海量数据中获得别人看不见的知识，如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策，数据分析可以将数据的价值最大化。 数据分析人才热度也是高居
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是Numpy，用于数据挖掘和数据分析，同时也具有数据清洗功能。
奈何烂片层出不穷，电影荒就成了常事，不如回归经典，看一看电影历史上票房排行位于前端的一些电影，票房高的电影不一定精彩，但烂片票房低则是必然
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？
Streamlit 是一款可以在 Python 上使用的 Web 应用创建工具。Python 是目前最受欢迎的编程语言之一，由于其直观的操作性和适用于广泛领域的特点，也受到初学者的喜爱。特别是在人工智能 (AI) 和数据科学等主要开发工具方面，近年来非常受欢迎。
过去 10 年 Stack Overflow 的年度开发人员调查成为了对全球开发者最大规模的调查报告。今年Stack Overflow 更加聚焦于调查报告的多样性。需要强调的一点是报告调查在今年 2 月左右进行,当时疫情影响了世界上每个国家。在查看诸如工作和薪水数据之类的信息时，要考虑到这点。
你们可能曾经花上几分钟甚至几个小时去选择一部电影单独看或者和家人一起看，不幸的是没有成功？你希望有人在这种时候替你做决定，这正是推荐系统的作用。
选自The data Incubator 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天 Python 语言是数据科学中最常见、最受欢迎的工具之一。近日，Data Incubator 发布了一篇题为《15 个排名最佳的数据科学 Python 包》（Ranked: 15 Python Packages for Data Science）的报告，报告作者对数据科学有价值的 15 个 Python 包进行了一个排名，旨在以一种简单易懂的列表或排名形式帮助数据科学家排序并分析与其专业相关的大量主题。机器之心对报告全文进行了编译
近日，Stack Overflow 发布了 “2022 开发者调查报告”，此次报告重点对比了多个编程语言与开发工具，让大家能更为直观的了解近几年较火的技术趋势。
前面我们一直在讲解 pandas 数据处理的各种知识点，现在开始就应用上这些知识点来探索一下点餐数据。
马上就要五一了，这两天五一的火车票也正式开抢了，不知道各位小伙伴有没有被秒光的车票吓到呢！？
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 来源|DataCamp 编译|于婷婷 魏子敏 康欣 小小编辑| Ivy 如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语
数据预处理一直机器学习项目中最耗时间的工作，我们常常会遇到一些非数值数据，比如城市建筑物的商用类别、餐馆的菜系类别、手机中app的用途类别等等，这些数据并没有数值含义，无大小之分，仅仅是分类不同。
近十年来，Stack Overflow 的年度开发者调查一直是针对全球编码人员最大的调查。今年，他们调查了 60,000 多名软件开发人员，包括他们的工作时长、喜欢的编程语言、薪水、使用的工具和技术以及他们如何编程等，并分享了一些令人惊叹的统计数据。本文将对他们的调查结果进行详细分析。
前两天逛豆瓣，发现有些影评确实精彩，但是有些就。。。于是乎，就简单的爬了下豆瓣最受欢迎的影评，来看看受欢迎的影评都是何方大神写的。
本文主要会涉及到：读取txt文件,导出txt文件，选取top/bottom记录，描述性分析以及数据分组排序;
利用pandas进行数据分析的过程，不仅仅是计算出结果那么简单，很多初学者喜欢在计算过程中创建一堆命名「随心所欲」的中间变量，一方面使得代码读起来费劲，另一方面越多的不必要的中间变量意味着越高的内存占用，越多的计算资源消耗。
在21世纪的数据时代，数据科学家是最令人艳羡的职业之一。他们使用各种工具和技术挖掘大量数据，从而帮助组织做出数据驱动的决策。在这些工具和技术中，Python语言以其易于学习、强大的功能和广泛的应用，已经成为了数据科学家的首选。
导读：随着人工智能技术的发展与普及，Python超越了许多其他编程语言，成为了机器学习领域中最热门最常用的编程语言之一。有许多原因致使Python在众多开发者中如此受追捧，其中之一便是其拥有大量的与机器学习相关的开源框架以及工具库。
我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
之前和大家分享过一篇关于提速pandas的文章，主要是在pandas的具体操作用法上提出了一些改进，还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法
排名 Python 和 R 语言是数据科学中最常见、最受欢迎的工具之一。而且因为 Python 的简单易用，相对其他语言，我们可以使用更少的代码就能表达大多数概念。 这也就正是为什么我们希望通过给出最
很多读者，学习python的就是希望通过数据分析、AI进行求职、转行或者是科研。所以行哥这里罗列了数据科学最受欢迎的十大Python数据科学库，看看有几个是你没掌握的：
在前十名中，有四名深入研究了ChatGPT的新功能或优化功能。去年11月，OpenAI革命性的聊天机器人诞生一周年，它正在成长：它拥有由更强的GPT语言模型提供支持的新能力。
选自towardsdatascience 作者：Dasaradh S K 机器之心编译
本文中测验需要的文件夹下载链接: https://pan.baidu.com/s/1OqFM2TNY75iOST6fBlm6jw 密码: rmbt 下载压缩包后解压如下图所示：
英文 | https://codeburst.io/10-top-programming-languages-in-2019-for-developers-a2921798d652
点击关注公众号，Java干货及时送达 推荐阅读：Spring Cloud Alibaba 终于一统江湖！ 出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013） Stack Overflow 2022 开发者调查报告现已出炉。Stack Overflow 年度开发者调查是面向全球开发者进行的规模最大、最全面的调查，调查涵盖了从开发者喜爱的技术到工作偏好等内容。 2022 年是 Stack Overflow 发布年度开发者调查报告的第十二年，有来自 180 个国家 / 地区的 73000 多名开发人员参与
2019年秋天，Python软件基金会和JetBrains一起组织了第三届年度Python开发者调查。与以往的调查相同，我们致力于发现新的趋势，并探究Python开发者社区的现状。本次调查一共有2万4千名开发者参与，他们来自150个国家，这让我们得以对Python社区的全貌有一个大致的了解。
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