一开始就有一个问题摆在面前，疫情数据哪里获取。虽然国内很多网站都提供了疫情的跟踪报道，但是并没有找到提供完整历史数据的网站，所以想直接从网站爬数据的思路就暂时断掉。不过没关系，我们去GitHub上搜搜
这是一篇很难写的文章，因为我希望这篇文章能对大家有所帮助。我不会给大家介绍机器学习，数据挖掘的行业背景，也不会具体介绍逻辑回归，SVM，GBDT，神经网络等学习算法的理论依据和数学推导，本文更多的是在流程化上帮助大家快速的入门机器学习和数据建模。 本文主要分为四个部分（限于时间关系会分为上下两篇）： 上篇： 准备篇，主要涉及环境搭建以及pandas基本知识。 应用篇，我会以kaggle上的Titanic为例，从数据源获取，数据清洗，特征处理，模型选择，模型输出与运用。 下篇： 优化篇，介绍了几种优化的方法。
本文使用Python建立对数据的理解。我们会分析变量的分布，捋清特征之间的关系。最后，你会学习给样本分层，并将数据集拆分成测试集与训练集。
在互联网时代，网站数据是一种宝贵的资源，可以用来分析用户行为、市场趋势、竞争对手策略等。但是，如何从海量的网页中提取出有价值的信息呢？答案是使用网络爬虫。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
在当今信息爆炸的时代，我们面对的数据量越来越大，如何高效地处理和分析数据成为了一种迫切的需求。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的数据处理和分析库，帮助我们轻松应对这个挑战。本文将为您介绍如何在Python中实现高效的数据处理与分析，以提升工作效率和数据洞察力。
Pandas 库功能非常强大，特别有助于数据分析与处理，并为几乎所有操作提供了完整的解决方案。一种常见的Pandas函数是pandas describe。它向用户提供数据集所有特征的描述性统计摘要，尽管其比较常用，但它仍然没有提供足够详细的功能。
corr()函数默认计算的是两个变量之间的皮尔逊相关系数。该系数用于描述两个变量间线性相关性的强弱，取值范围为[-1,1]。系数为正值表示存在正相关性，为负值表示存在负相关性，为0表示不存在线性相关性。系数的绝对值越大，说明相关性越强。- 上表中第1行第2列的数值0.982321，表示的就是年销售额与年广告费投入额的皮尔逊相关系数，其余单元格中数值的含义依此类推。需要说明的是，上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1，这个1其实没有什么实际意义，因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。- 从上表可以看到，年销售额与年广告费投入额、成本费用之间的皮尔逊相关系数均接近1，而与管理费用之间的皮尔逊相关系数接近0，说明年销售额与年广告费投入额、成本费用之间均存在较强的线性正相关性，而与管理费用之间基本不存在线性相关性。前面通过直接观察法得出的结论是比较准确的。- 第2行代码中的read_excel()是pandas模块中的函数，用于读取工作簿数据。3.5.2节曾简单介绍过这个函数，这里再详细介绍一下它的语法格式和常用参数的含义。- read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None)
在第一次导入新数据集时，首先要做的是了解数据。这包括确定特定预测变量的范围，识别每个预测变量的数据类型以及计算每个预测变量的缺失值的数量或百分比等步骤。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言： 描述性统计：（针对数值型） library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
作者：笨熊 本章是使用机器学习预测天气系列教程的第一部分，使用Python和机器学习来构建模型，根据从Weather Underground收集的数据来预测天气温度。该教程将由三个不同的部分组成，涵盖的主题是： 数据收集和处理（本文） 线性回归模型（第2章） 神经网络模型（第3章） 本教程中使用的数据将从Weather Underground的免费层API服务中收集。我将使用python的requests库来调用API，得到从2015年起Lincoln, Nebraska的天气数据。 一旦收集完成，数据将需
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环，它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰，以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中，数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够，Pandas是必须要掌握的一个重点，numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够，很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等，比如：我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。
pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数，如总和、均值、最小值、最大值等，我们来具体看看这些函数：
作为每个数据科学家都非常熟悉和使用的最受欢迎和使用的工具之一，Pandas库在数据操作、分析和可视化方面非常出色
Pandas 的主要数据结构是 Series（一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。对于 R 用户，DataFrame 提供了比 R 语言 data.frame 更丰富的功能。Pandas 基于 NumPy 开发，可以与其它第三方科学计算支持库完美集成。
通过导入pandas库，并使用约定的别名pd，我们可以使用pandas库提供的丰富功能。
本文是【统计师的Python日记】第5天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型； 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4天初步了解了Pandas这个库 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 【第4天：欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 今天将带来第5天的学习日记。 目录如下： 前言 一、描述性统计 1. 加总 2
Python 是开源的，它很棒，但是也无法避免开源的一些固有问题：很多包都在做（或者在尝试做）同样的事情。如果你是 Python 新手，那么你很难知道某个特定任务的最佳包是哪个，你需要有经验的人告诉你。有一个用于数据科学的包绝对是必需的，它就是 pandas。
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。
小安前言 随着网络安全信息数据大规模的增长，应用数据分析技术进行网络安全分析成为业界研究热点，小安在这次小讲堂中带大家用Python工具对风险数据作简单分析，主要是分析蜜罐日志数据，来看看一般大家都使
我们知道机器学习的关键是数据和算法，提到数据，我们必须要有在这个大数据时代挑选我们需要的，优质的数据来训练我们的模型，这里分享几个数据获取平台
许多组织都在尝试收集和利用尽可能多的数据，以改善其经营方式，增加收入和提升影响力。因此，数据科学家面对50GB甚至500GB大小的数据集情况变得越来越普遍。
==值得注意的是，drop函数不会修改原数据，如果想直接对原数据进行修改的话，可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
本次为大家整理了一个pandas骚操作操作的大集合，共20个功能，个个短小精悍，一次让你爱个够。
寄语：本文对Pandas基础内容进行了梳理，从文件读取与写入、Series及DataFrame基本数据结构、常用基本函数及排序四个模块快速入门。同时，文末给出了问题及练习，以便更好地实践。
大家好，我是东哥啊。 本次为大家整理了一个pandas骚操作操作的大集合，共20个功能，个个短小精悍，一次让你爱个够。系列内容，请看?「pandas100个骚操作」话题。 另外，最近收到出版社送的一本
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库：https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes
本文介绍一个数据探索库——pandas profiling，有点像pandas中的.describe()方法，但更好。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它基于Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。它是Python下用于数据工作的一个强有力的工具，数据分析、机器学习、金融、统计等很多领域都有着广泛应用。想要涉足这些领域的同学，Pandas建议一定要学一学。
Polar的标志 表列数据是任何数据科学家的面包和主食。几乎所有的数据湖和仓库都使用数据表格来处理数据，并提取关键特征进行处理。最常用的数据制表方法之一是Dataframes。它们在收集和清理来自限定文本文件、电子表格和数据库查询的数据方面提供了灵活性。最常用的数据框架是Pandas，这是一个python包，对于有限的数据来说，它的表现足够好。然而，如果数据太大，Pandas无法处理，但对Spark等分布式文件管理系统来说又太小，怎么办？Polars试图弥补这一差距。 Polars是用Rust编写的，以获得
pandas提供了很多方便简洁的方法，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。
Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上，并提供了一套全面的向量化字符串操作，它们成为处理（阅读“清理”部分）实际数据时所需的重要部分。在本节中，我们将介绍一些 Pandas 字符串操作，然后使用它们来部分清理从互联网收集的，非常混乱的食谱数据集。
玩转Pandas系列已经连续推送5篇，尽量贴近Pandas的本质原理，结合工作实践，按照使用Pandas的逻辑步骤，系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能，已经推送的5篇文章：
之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数，主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍，全文较长，建议先收藏。
Python中有很多常用的数据分析函数，可以帮助我们对样本有一个初步的认识，比如describe()函数，可以很方便地生成每个变量的最大值、最小值、分位数等。
这篇笔记适合机器学习初学者，我是加入了一个DC算法竞赛的一个小组，故开始入门机器学习，希望能够以此正式进入机器学习领域。 在网上我也找了很多入门机器学习的教程，但都不让人满意，是因为没有一个以竞赛的形式来进行教授机器学习的课程，但我在DC学院上看到了这门课程，而课程的内容设计也是涵盖了大部分机器学习的内容，虽然不是很详细，但能够系统的学习，窥探机器学习的“真身”。 学完这个我想市面上的AI算法竞赛都知道该怎么入手了，也就进入了门槛，但要想取得不错的成绩，那还需努力，这篇仅是作为入门课已是足够。虽然带有点高数的内容，但不要害怕，都是基础内容，不要对数学产生恐慌，因为正是数学造就了今天的繁荣昌盛。
之前分享过python调用过ppt和word，作为一家人的excel当然要整整齐齐的安排上
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！
导读：Pandas是Python数据分析的利器，也是各种数据建模的标准工具。本文带大家入门Pandas，将介绍Python语言、Python数据生态和Pandas的一些基本功能。
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