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数据集 | 人口普查收入分类数据

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集预测任务是确定一个人的年收入。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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1分钟读懂人口普查数据——第七次人口普查数据可视化BI分析

5月11日,第七次全国人口普查主要数据结果正式公布,数据详实,信息量大。那么,如何才能迅速了解和读懂本次普查的关键数据和背后趋势呢? 我们基于国家统计局发布的第七次人口普查数据,制作出本次人口普查数据的可视化图表展现,让我们一起通过先进的数据可视化技术,直观地看看我国的人口情况吧: 1. (城镇人口比重持续提升) 总结 通过这些动态图表,数据从枯燥的数字变为丰富美观的图像跃然于眼前,让我们对本次人口普查数据结果有了更加清晰和全面的了解。 相信在未来,数据可视化也将从政府、大型企业逐渐深入各行各业,为“数字中国”建设发挥更大的价值。

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    第六次人口普查数据分析

    以下数据基于统计局发布的2010年第六次人口普查工作,所有数据均可在统计局网址上下载。 ? Figure_1.png 这张图片给读者的第一直观感受就是集体户口男女性别比差距如此之大。 绘制图1的代码如下: import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams 图3代码如下: import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams[' 图4代码如下: import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams[' 先简单的分析到这里,这是最简单的EDA(探索性数据分析)。通过EDA发现大致规律后就需要深层次的数据挖掘探究可能的影响因子,找到因果关系。

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    Pandas 数据对比

    语法 语法如下: pd.compare(other, align_axis=1, keep_shape=False, keep_equal=False) 其中: other:被对比的数据 align_axis a 1.0 1.0 1 a 2.0 2.0 2 b 3.0 3.0 3 b NaN 4.0 4 a 5.0 5.0 ''' 修改数据 b 3.0 3.0 3.0 4.0 3 b b NaN NaN 4.0 4.0 4 a a 5.0 5.0 5.0 5.0 ''' 数据相同 此外,还可以使用df1.equals(df2)来对比两个数据是否一致,测试两个对象是否包含相同的元素。 different_data_type ''' 1 2 0 10.0 20.0 ''' df.equals(different_data_type) # False 提一嘴,现在新版本的pandas

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    Pandaspandas的主要数据结构

    1. pandas入门篇 pandas数据分析领域的常用库,它被专门设计来处理表格和混杂数据,这样的设计让它在数据清洗和分析工作上更有优势。 1. pandas数据结构 pandas数据结构主要为: Series和DataFrame 1.1 Series Series类似一维数组,它由一组数据和一组与之相关的数据标签组成。 没有制定索引时,自动创建一个0到N-1(N:数据长度)的整数型索引。 pandas的isnull和notnull可用于检测缺失数据对于数据量庞大的DataFrame,head方法会选取前五行。

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    pandas基础:如何截取pandas数据框架

    标签:pandas,Python 有时候,我们可能想要截取一个数据框架来删除多余的数据,这可以通过调用truncate()方法来实现。 pandas truncate()语法 DataFrame.truncate(before=None, after=None, before=2表示删除索引值在2之前的行,即0和1 after=6表示删除索引值在6之后的行,即7、8和9 截取pandas中带有时间序列数据数据框架 由于truncate方法适用于索引,因此在时间序列数据上使用它非常方便 在下面的示例中,删除2022-04-25之后的所有数据行。 截取数据框架列 还可以通过设置参数axis=1来删除多余的列: 已排序的索引是必需的 使用truncate()时有一个警告,必须首先对数据框架索引进行排序。

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    Pandas数据结构Pandas数据结构

    Pandas数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构: Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的 对象,由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之对应的索引(数据标签)组成。 10 1 11 2 12 3 13 4 14 5 15 6 16 7 17 8 18 9 19 dtype: int64 <class 'pandas.core.series.Series 类似多维数组/表格数据 (如,excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型 索引包括列索引和行索引 [图片上传失败... ['A'])) print(df_obj2.A) 运行结果: 0 1.0 1 1.0 2 1.0 3 1.0 Name: A, dtype: float64 <class 'pandas.core.series.Series

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    pandas分析excel数据

    2.方案 更好的方法可以使用pandas,虽然pandas不是专门处理excel数据,但处理excel数据确实很方便。 本文使用excel的数据来自网络,数据内容如下: 2020汽车销售数据 2.1.安装 使用pip进行安装。 pip3 install pandas 导入pandas: import pandas as pd 下文使用pd进行pandas的操作。 2.2.读写文件 读取文件,比如excel,csv文件 # df是pandas.core.frame.DataFrame类型 df = pd.read_excel('. ] 2.4.数据筛选 Excel数据筛选比较实用,用pandas同样可以,并且筛选代码保存后,下次可以直接使用。

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    Pandas 数据结构

    一、Series 数据结构 1.是什么? Series 是一种类似于一维数组的对象,由一组数据及一组数据标签(即索引)组成。 第一列是 数据标签(索引);第二列是 具体数据。 2.为什么? 导包: import pandas as pd (1)创建一个Series:使用 Series()方法 1)传入一个列表list: 只传入一个列表不指定数据标签,那么 Series会默认使用从0开始的数作为数据标签 import pandas as pd s1 = pd.Series(['w','s','q']) print(s1) 指定索引:index 参数 只传入一个列表会使用默认索引,可通过 index import pandas as pd s2 = pd.Series(['w','s','q'],index = [1,2,3]) print(s2) 2)传入一个字典dict: 字典的key值就是数据标签 import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(['a','b','c']) df1 2)传入一个嵌套列表list: 当传入一个嵌套列表时,会根据嵌套列表数显示成多行数据

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    pandas获取数据子集

    请思考: 1 pandas数据结构有哪些? 2 pandas如何读取csv格式的数据? 3 pandas如何获取数据子集? 一 数据子集 数据子集是原始数据集的部分观察或者变量或者部分观察与变量,这是一个数据选择过程(按着业务的目标选择所需的观察和变量)。 二 pandas数据结构 pandas提供两种数据结构,一种是序列,一种是数据框。序列是一维数据集,数据框是二维数据集。 ? 三 pandas获取数据子集方法 iloc:使用观察或者列名的位置获取切片 loc:使用观察或者列明的标签获取切片 四 获取数据子集范例 1 序列子集获取 代码 1import numpy as np ,本文介绍pandas获取数据子集的方法,并且举例说明了iloc和loc的差异和使用。

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    pandas载入、存储数据

    pandas原本就用于解决现实中遇到的数据问题,其中read_csv的可选参数已经超过了50个,因此,数据的输入和输出是必不可少的。 /test.csv') data 我们可以设定分隔符sep,让数据读取更规范 data = pd.read_csv('. 可以看到默认会将数据中的第一行作为列名,如果我第一行就是数据,可以指定header参数取消列名,让pd自动分配列名 data = pd.read_csv('. ,而当names定义的长度仅比数据的列数少一个时,那么pd会推断第一列应当作为DF的索引! /test-space.csv',sep='\s+') data2 有时候,我们也许会遇到数据当中前几行存在注释或者备注,我们可以使用skiprows参数来跳过这几行,例如原始数据如下

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    pandas数据离散化

    定义:通俗的说,离散化是在不改变数据相对大小的条件下,对数据进行相应的缩小。在一些问题中,我们只关心n个数字之间的相对大小关系,而不关心它们具体是多少。 我们可以把它当做一个表示箱名的字符串数组,它在内部包含一个categories (类别)数组,它指定了不同的类别名称以及codes属性中的ages数据标签 cats.codes cats.categories labels=['young','middle','old']) pd.value_counts(cats) 上面我是已经定义好了箱子bins的分布情况,但是我们也可以传递整数个箱来代替显式的箱边,pandas 会根据数据中的最大值和最小值计算出等长的箱,示例如下 data = np.random.randn(100) pd.cut(data, 4, precision=2) pd.cut(data, 4, precision=2).value_counts() 通过对上面的cut函数的演示,我们可以看到cut通常不会使每个箱具有相同数据量的数据点,而当我们想让样本在每个箱里面的分布数量相等时

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    从第6次全国人口普查数据说起

    离2020年越来越近,届时又要开展全国第7次人口普查(日前,国务院宣布将于2020年组织第7次全国人口普查,普查标准时点2020年11月1日零时),想到这里,赶紧把第6次普查数据拿来可视化几张图,从宏观上了解一下全国人口分布的几个维度信息 另外,值得深思的是,除了北京和上海两市外,其余各地教育水平在初中及以下的占比均高于60%,说明我国多数人还仅仅停留于9年义务教育水平(当然,这只是2010年的人口普查结果,明年的第7次人口普查中,这一数据肯定会有大的改观

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    Numpy & Pandas (莫烦 Python 数据处理教程)-Pandas学习笔记(4)-Pandas处理丢失数据

    参考链接: Pandas处理丢失数据 Pandas学习笔记(4)-Pandas处理丢失数据、文件导入导出  dates = pd.date_range('20130101',periods=6) df 01-04  12  13.0  14.0  15 2013-01-05  16  17.0  18.0  19 2013-01-06  20  21.0  22.0  23 dropna处理NULL数据   print(df.dropna(axis=0,how='any'))       #去掉存在值为空的行  #how={'any','all'}   all:行或列数据全部为Nan时才丢掉 #out: 01-04  12  13.0  14.0  15 2013-01-05  16  17.0  18.0  19 2013-01-06  20  21.0  22.0  23 fillna填充NULL数据   False  False  False 2013-01-05  False  False  False  False 2013-01-06  False  False  False  False Pandas

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    Pandas 处理丢失数据

    import pandas as pd import numpy as np dates =pd.date_range('20130101', periods = 6) df = pd.DataFrame columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) df.iloc[0, 1] = np.nan df.iloc[1, 2] = np.nan print(df) # 删除有NaN值的数据 # axis=0 表示以行删除,axis=1表示以列删除 # how='any' 表示有任何NaN就执行删除操作,how='all' 表示删除所有制都为NaN的数据 print(df.dropna(axis any', 'all'} print(df.dropna(axis = 1, how = 'any')) # 为NaN值填充value print(df.fillna(value =0)) # 判断数据是否缺失 ,会返回所有数据位为True或False print(df.isnull()) # 判断整个数据是否丢失数据,只要有一个位置丢失数据,就返回True,否则返回False print(np.any(df.isnull

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    Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas(一)

    Pandas 有很多高级的功能,但是想要掌握高级功能前,需要先掌握它的基础知识,Pandas 中的数据结构算是非常基础的知识之一了。 Pandas 常用的数据结构有两种:Series 和 DataFrame。这些数据结构构建在 Numpy 数组之上,这意味着它们效率很高。我们来分别看看这些数据结构都长什么样子吧。 ,这个时候,Pandas 会自动判断一个数据类型,并作为 Series 的类型。 你可以把它想象成一个 excel 表格或者数据库中的一张表,DataFrame 是最常用的 Pandas 对象。 numpy pandas python

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    Pandas基础:在Pandas数据框架中移动列

    标签:pandas,Python 有时候,我们需要在pandas数据框架内移动一列,shift()方法提供了一种方便的方法来实现。 在pandas数据框架中向上/向下移动列 要向下移动列,将periods设置为正数。要向上移动列,将其设置为负数。 注意,只有数据发生了移位,而索引保持不变。 数据移动了,现在有两个空行,由np.nan值自动填充。 对时间序列数据移动列 当处理时间序列数据时,可以通过包含freq参数来改变一切,包括索引和数据。 注意下面的例子,索引随着所有数据向下(向前)移动了2天。目前,如果想使用freq参数,索引必须是datetime类型的数据,否则pandas将引发NotImplementedError。 Pandas.Series shift()方法 如前所述,Series类还有一个类似的shift()方法,其工作方式完全相同,只是它对一个系列(即单个列)而不是整个数据框架进行操作。

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    初探pandas——安装和了解pandas数据结构

    安装pandas 通过python pip安装pandas pip install pandas pandas数据结构 pandas常用数据结构包括:Series和DataFrame Series Series 是一种一维的数组型对象,包含一个值序列(与numpy中的数据类型相似),数据标签(称为索引(index))。 import pandas as pd # 创建Series对象 obj=pd.Series([4,5,6,7]) print(obj) 0 4 1 5 2 6 3 7 dtype : int64 左边为索引,右边为值,默认索引从0到n-1(n为数据长度),可以通过values属性和index属性分别获得Series对象的值和索引 print(obj.values) array([ Series对象也能使用布尔值进行过滤 # 输出值大于5的元素 print(obj2[obj2>5]) d 6 e 7 dtype: int64 DataFrame DataFrame表示矩阵的数据

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    Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas(1)

    教你学会 Pandas 不是我的目的,教你轻松玩转 Pandas 才是我的目的。我会通过一系列实例来带入 Pandas 的知识点,让你在学习 Pandas 的路上不再枯燥。 Pandas 有很多高级的功能,但是想要掌握高级功能前,需要先掌握它的基础知识,Pandas 中的数据结构算是非常基础的知识之一了。 Pandas 常用的数据结构有两种:Series 和 DataFrame。这些数据结构构建在 Numpy 数组之上,这意味着它们效率很高。我们来分别看看这些数据结构都长什么样子吧。 ,这个时候,Pandas 会自动判断一个数据类型,并作为 Series 的类型。 你可以把它想象成一个 excel 表格或者数据库中的一张表,DataFrame 是最常用的 Pandas 对象。

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    Pandas文本数据处理 | 轻松玩转Pandas(4)

    # 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串,Pandas 为 Series 提供了 str 属性, >() ----> 1 user_info.city.map(lambda x: x.lower()) ~/.virtualenvs/py3/lib/python3.6/site-packages/pandas __finalize__(self) ~/.virtualenvs/py3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/base.py in _map_values /_libs/src/inference.pyx in pandas. pandas python

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