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"
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
一般在python进行数据分析/统计分析时，第一步总是对数据进行一些描述性分析、相关性分析，但是总会是有一大堆代码，那么今天就介绍一个神器pandas_profiling，一行命令就能搞定大部分描述性分析！
今天整理了几个在使用python进行数据分析的常用小技巧、命令。记得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。
所以这个教程既不是python入门，也不是机器学习入门。而是引导你从一个机器学习初级开发者，到能够基于python生态开展机器学习项目的专业开发者。
如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时，那么两个分类变量就有关系。
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
1、什么是描述性统计？ 2、统计量 1）常用统计量 2）变量的类型 3）本文章使用的相关python库 3、频率与频数 1）频率与频数的概念 2）代码演示：计算鸢尾花数据集中每个类别的频数和频率 4、集中趋势 1）均值、中位数、众数概念 2）均值、中位数、众数三者的区别 3）不同分布下，均值、中位数、众数三者之间的关系 4）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的均值、中位数、众数 5、集中趋势：分位数 1）分位数的概念 2）怎么求分位数？ 3）分位数是数组中的元素的情况 4）分位数不是数组中的元素的情况：使用分摊法求分位数 5）numpy中计算分位数的函数：quantile() 6）pandas中计算分位数的函数：describe() 6、离散程度 1）极差、方差、标准差的概念 2）极差、方差、标准差的作用 3）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的极差、方差、标准差 7、分布形状：偏度和峰度 1）偏度 2）峰度
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。
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。
如果你使用 Python 处理数据，你可能听说过 statsmodel 库。Statsmodels 是一个 Python 模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。在本文中，我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。
EDA是数据分析必须的过程，用来查看变量统计特征，可以此为基础尝试做特征工程。东哥这次分享3个EDA神器，其实之前每一个都分享过，这次把这三个工具包汇总到一起来介绍。
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟在本文中，我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。 如果你使用 Python 处理数据，你可能听说过 statsmodel 库。Statsmodels 是一个 Python 模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。在本文中，我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。 什么是 Statsmodel 库？ Statsmodels
在三年前，我们做数据竞赛或者数据建模类的项目时，前期我们会耗费较多的时间去分析数据，但现在非常多擅长数据分析的大师们已经将我们平时常看的数据方式进行了集成，开发了很多AutoEDA的工具包。可以帮助我们节省大量时间，对于刚刚学习数据分析的小伙伴可以带来非常大的帮助。
描述性统计，就是从总体数据中提取变量的主要信息(总和、均值等)，从而从总体层面上，对数据进行统计性描述。
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。
数据对于当今的每个行业都很重要，几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等，但是他们只提供了图标的功能，如果我们需要进行EDA则需要手动编写代码。在本文中将介绍3个工具，这些工具可以使我们的探索性数据分析几乎自动化。
所谓时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。在日常生产、生活中，时间序列比比皆是，时间序列分析的应用领域非常广泛。
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。
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文简单的介绍 3 个非常好用的的数据可视化和分析工具。 数据对于当今的每个行业都很重要，几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等，但是他们只提供了图标的功能，如果我们需要进行EDA则需要手动编写代码。在本文中将介绍3个工具，这些工具可以使我们的探索性数据分析几乎自动化。 1、pandas_pro
每个机器学习项目都有自己独特的形式。对于每个项目，都可以遵循一组预定义的步骤。尽管没有严格的流程，但是可以提出一个通用模板。
正式开始建模与处理数据前，对数据进行探索并有一个初步的认识非常重要，本文将围绕变量探索，展示分类、连续变量，以及两种类型变量结合的探索方法，并展示 Python Pandas 数据处理与可视化中的一些快捷常用骚操作~
Pandas是一个开源的Python库，提供了高性能、易用和灵活的数据结构，用于数据处理和分析。它建立在NumPy之上，使得处理结构化数据更加简单和高效。Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame，可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性，使得数据处理变得更加直观和方便。
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis ,EDA）是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。
读到这句话时，深有同感。迁移能力帮助我们快速了解陌生的语言，但受惯性思维的影响，容易忽视新事物的特性。所以，我的理解是：有其他语言的基础，学习新语言时，应该迁移和对比相结合。具体而言：对比着学，尽快找到感觉；注重工具之间的特性；问题导向，根据需求选择合适的工具。
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：
本系列将介绍如何在现在工作中用两种最流行的开源平台玩转数据科学。先来看一看数据分析过程中的关键步骤 – 探索性数据分析。
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。
熟悉pandas的童鞋估计都知道pandas的describe()和info()函数，用来查看数据的整体情况，比如平均值、标准差之类，就是所谓的探索性数据分析-EDA。
在数据分析行业，对数据提出的每一个问题都可以用多种潜在的语言和工具包来回答。每种语言都有其优势，它们之间也存在着不同的区别。不能否认的是，有些操作用Python执行起来要比SQL更加高效。这篇文章分享了4个能够节省时间的案例，在这几个案例中，Python在探索和分析数据集方面远远优于SQL。
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)
基本配置 import pandas as pd pd.set_option('display.width',1000) url1 = 'https://raw.githubusercontent.com/justmarkham/DAT8/master/data/u.user' url2 = 'https://raw.githubusercontent.com/justmarkham/DAT8/master/data/drinks.csv'
假如我们现在要借助用户手机的通信数据对用户价值进行分析，原始通信数据包括：入网时间、套餐价格、每月话费、每月流量、每月通话时长、欠费金额、欠费月数等7个特征，但它的“内在维度”可能只有3个：用户忠诚度、消费能力、欠费指数，这3个维度能够更加直观地对用户价值进行刻画
人工智能、机器学习和深度学习，已成为能够给我们工作、生活和思维带来变革的认知和科技。 面对海量数据，利用人工智能、机器学习和深度学习创造价值是一件既有挑战又有意义的事情。 本文探讨如何学习和应用机器学
笔者最近发现一款将pandas数据框快速转化为描述性数据分析报告的package——pandas_profiling。一行代码即可生成内容丰富的EDA内容，两行代码即可将报告以.html格式保存。笔者当初也是从数据分析做起的，所以深知这个工具对于数据分析的朋友而言极为方便，在此特地分享给大家。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
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。
统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在数据分析中起着重要的作用。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据分析领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的重要统计学概念，帮助您更好地理解和应用统计学知识。
欢迎来到《Pandas 学习手册》！ 在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。
随着信息技术的飞速发展，众筹作为一个互联网金融的子领域已经成为个人和小企业主筹集资金支持梦想的创新渠道。
Pandas是一个强大且灵活的Python数据处理和分析库。它提供了高效的数据结构和数据操作工具，使得数据分析变得更加简单和便捷。本文将详细介绍Pandas库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
到目前为止，R语言的数据操作和基础绘图部分已经讲解完毕，换句话说，大家应该已经能将数据导入R中，并运用各种函数处理数据使其成为可用的格式，然后将数据用各种基础图形展示。完成前面这些步骤之后，我们接下来要探索数据中变量的分布以及各组变量之间的关系。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
最近有很多人在问，我是如何收集网络的数据，如何进行数据处理、数据分析以及可视化呈现的。
索引是用于优化查询序列或数据帧中的值的工具。 它们很像关系数据库中的键，但是功能更强大。 它们为多组数据提供了对齐方式，还带有如何处理数据的各种任务（如重采样到不同频率）的语义。
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