导读:数据清洗是数据分析的必备环节,在进行分析过程中,会有很多不符合分析要求的数据,例如重复、错误、缺失、异常类数据。
一般在数据分析的过程中,拿到数据不会去直接去建模,而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握,很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。
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摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习应该从哪些角度做特征工程?从哪些角度做数据清洗,如何对特征进行增删,如何使用PCA降维技术等。
在本文中,数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数,这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。最后,读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。
数据分箱技术在Pandas官方给出的定义:Bin values into discrete intervals,是指将值划分到离散区间。好比不同大小的苹果归类到几个事先布置的箱子中;不同年龄的人划分到几个年龄段中。
上周的一天,在谷歌上搜索“ Python的统计数据 ”,结果有些没有用。大多数文献,教程和文章都侧重于使用R进行统计,因为R是一种专门用于统计的语言,并且具有比Python更多的统计分析功能。
导读:数据工作者经常会遇到各种状况,比如你收集到的数据并不像你期待的那样完整、干净。此前我们讲解了用OpenRefine搞定数据清洗,本文进一步探讨用pandas和NumPy插补缺失数据并将数据规范化、标准化。
统计分析是数据分析的重要组成部分,它几乎贯穿整个数据分析的流程。运用统计方法,将定量与定性结合,进行的研究活动叫做统计分析。而pandas是统计分析的重要库。
所谓机器学习和深度学习, 背后的逻辑都是数学, 所以数学基础在这个领域非常关键, 而统计学又是重中之重, 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
引言:在数据分析时,对大量信息进行归纳是最基本的任务,而这就需要用到描述统计方法。
在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我(毛利)展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
容大教育人工智能班数据分析阶段实战项目:人工智能相关职位数据分析 小组成员:雷坤、韦民童、李波、陶宇 项目周期5天,数据分析为第2天的需求。
直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具,直观易于理解,并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib,seaborn 等高级封装的库包,类似以下这样的绘图。
今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。 因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。 比如年龄段、性别、职位、爱好,星座等。 之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解,除了其在数据结构中的特殊地位之外,在数据可视化和数据分析与建模过程中,因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用,其意义非同寻常,无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模,都不容忽视。 通常意义上,按照其所描述的维度实际意义,因子变量一般又可细分为无序因
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame score_list = np.random.randint(25, 100, size=20)
对于股票的研究我想,无论是专业人士还是非专业人士都对其垂涎已久,因为我们都有赌徒的心态,我们都希望不花太多的时间但是能赚足够的钱,而股票绝对是一个好的选择,本人也不例外对股票垂涎已久,不管你是否承认股票是一个来钱快的地方,但是伴随着的当然是巨大的风险,毕竟这么多炒股,并不是每个人都赚到了钱,下面的内容也不一定保证你一定能赚到钱,反正都是“猜”,不如让“猜”看起来更加专业一些。 原文章参考:http://nbviewer.ipython.org/github/jmportilla/Udemy-notes/bl
前言:对于股票的研究我想,无论是专业人士还是非专业人士都对其垂涎已久,因为我们都有赌徒的心态,我们都希望不花太多的时间但是能赚足够的钱,而股票绝对是一个好的选择,本人也不例外对股票垂涎已久,不管你是否承认股票是一个来钱快的地方,但是伴随着的当然是巨大的风险,毕竟这么多炒股,并不是每个人都赚到了钱,下面的内容也不一定保证你一定能赚到钱,反正都是“猜”,不如让“猜”看起来更加专业一些。 原文章参考:http://nbviewer.ipython.org/github/jmportilla/Udemy-notes
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