value_counts() 方法返回一个序列 Series,该序列包含每个值的数量。也就是说,对于数据框中的任何列,value-counts () 方法会返回该列每个项的计数。
疫情期间,想必我们会增加网上购物,人们的生活越来越数字化。当我们消费时,无论是线上和线下都会产生大量的交易数据,对于商家来说数字化的运营方式非常必要,从大量的交易数据中进行分析得出结论以指导业务。
今天是学长带你手把手做数据分析的第一个案例,2018年的北京积分落户数据分析,通过分析在北京通过积分落户方式的落户者的数据,为指导落户申请提供决策依据。
直方图能帮助迅速了解数据的分布形态,将观测数据分组,并以柱状条表示各分组中观测数据的个数。简单而有效的可视化方法,可检测数据是否有问题,也可看出数据是否遵从某种已知分布。
本贴继续使用上贴的数据,回顾一下是 2018 年的销售数据。接下来用 info(), head(), tail() 几个函数来看看数据集的大小、行标签和列标签。
当处理连续数值型数据时,将其分箱 (binarize) 成几个组对之后的数据分析是很有用的。本贴介绍的 qcut 就能做到这件事情。首先引入要用到的工具包:
版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/52291677
北京积分落户制度已经实行两年了,2018年申报积分落户的124657名申请人中6019位落户人员取得落户资格。
本文的Pandas知识点包括: 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式,这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式,在pandas中,这种合并使用merge以及join函数实现。 先来看下面的例子: df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':range(7)}) df2 = pd.Dat
导读:北京积分落户制度已经实行两年了,2018年申报积分落户的124657名申请人中6019位落户人员取得落户资格。
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。
Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。市面上有很多关于Pandas的经典教程,但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧,我相信这些会对你有所帮助。
原题 | 10 Python Pandas tricks that make your work more efficient
pandas是基于numpy构建的,使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧,学会了分分钟通关变大神!
本文从拉勾网爬取深圳市数据分析的职位信息,并以CSV格式保存至电脑,之后进行数据清洗,生成词云,进行描述统计和回归分析,最终得出结论。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息,介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。 包括如何导入数据集以及浏览,选择,清理,索引,合并和导出数据等常用操作的函数使用,这是一个很好的快速入门指南,如果你已经学习过pandas,那么这将是一个不错的复习。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云