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如何用 Python 据?

好文享第25篇0. 序言本片主要给大家介绍一下如何利用Python据。假设你的客户(可能是你的领导,也可能就是你自己),给你发来一份销售据,他希望你析,看看如何提高销量。 你的析观点往往来自于你的析思维,所以正确地运用好析思维是非常重要的。参考《析的 8 种思维》,首先,我们可以运用对比思维,对据进行有效的对比,这是析工作的核心方法之一。 处理据假设经过整理后的销售据如下表: 我们用 Python 进行读取并预览据。 为了搞清楚这个问题产生的原因,你可以先进行探索性的析。在 Python 中,有一个很实用的包:pandas-profiling,号称用 1 行代码就能生成析报告。 小结 本文介绍了据、解决问题的一种思路。首先,明确业务的具体目标。其次,应用析思维来理解业务的实际情况。再次,用 Python据进行汇总处理。

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Python析—据建立

再比如信贷领域,可以通过析申请人的征信据,建模计算出申请人逾期的可能性大小,决定是否放贷,从而提高公司资金的使用价值。在析越来越热门的今天,学会析,就是你升职加薪的重要砝码。 从今天开始,本公众号会出一系列析和建模的免费教程。帮助大家快速入门析,领悟python的魅力。 本文是析的第一课,教大家如何在python中手动建立据框,这个是析的基础,也是据测试常用的一个工具。 2 要建立的据框我们要在python中手动建立的据格式如下:?每行代表一个学生,各列别表示如下:ID表示学号,name表示姓名,gender表示性别,age表示年龄,height表示身高。 3 建立以上据框的python代码把以上表格用python中的字典表示出来,并用pd.DataFrame函把该字典转成据框。

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    Python析—据选择

    比如通过对某些用户的淘宝浏览记录据进行析,可以发现这些客户的潜在消费点,通过类定点投放广告,增加商品的销售。 再比如信贷领域,可以通过析申请人的征信据,建模计算出申请人逾期的可能性大小,决定是否放贷,从而提高公司资金的使用价值。在析越来越热门的今天,学会析,就是你升职加薪的重要砝码。 本文是析的第二课,教大家如何在python中进行据选择。 本文目录 选择据框中的某一列选择据框中的多列 选择据框中的某一行选择据框中的多行选择子据框选择带条件的据框 注意:本文沿用析第一课【Python析—据建立】里的据框date_frame 至此,在python中进行据选择的基本操作已经完成啦,大家可以动手练习一下,思考一下还有没有别的据选择的更好方法

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    Python析—据更新

    在对海量据进行析的过程中,可能需要增加行和列,也可能会删除一些行和列。今天介绍析的第五课,教大家如何在python中对据框进行一些更新操作。 本文目录 在据框最后追加一行在据框中插入一列删除据框中的行删除据框中的列删除满足某种条件的行 注意:本文沿用析第一课【Python析—据建立】里的据框date_frame:? 比如我想在据框的第一列插入新的列,可以在python中运行如下语句: date_frame.insert(0, calss, )得到结果如下:? 5 删除满足某种条件的行假设要删除所有年龄大于18岁的记录,可以在python中输入如下语句:date_frame.drop(index = (date_frame.loc.index))得到结果如下: 至此,在python中对据框进行更改操作已介绍完毕,大家可以动手练习一下,思考一下还可不可以对据框进行别的操作

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    Python析—据排序

    在对海量据进行析的过程中,可能需要对据进行排序操作。本节教大家如何在python中对据框进行一些排序操作。 本文目录 总结sort_values函的用法按年龄对行进行升序排列按年龄对行进行降序排列按年龄升序身高降序排列据框对列进行排序 注意:本文沿用析第一课【Python析—据建立】里的据框 1 总结sort_values函的用法 python中默认按行索引号进行排序,如果要自定义据框的排序,可以用sort_values函进行重定义排序。 4 按年龄升序身高降序排列据框 若想按年龄升序身高降序排列据框,可在python中输入如下语句:date_frame.sort_values(by = , ascending = )得到结果如下:? 至此,在python中对据框进行排序操作已介绍完毕,大家可以动手练习一下,思考一下还可不可以对据框进行别的操作?。

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    Python析-据探索下

    主题 据探索接着上一节的内容~二、据特征析5. 相关性析(1)直接描述散点图从散点图可以比较直观地看书两个变量的相关性。 (一般为完全正线性相关、完全负线性相关、非线性相关、正线性相关、负线性相关、不相关)(2)绘制散点图矩阵可对多个变量同时进行相关关系的考察(3)计算相关系这里的相关系有很多,如Pearson相关系 、spearman相关系、判定系等等三、python主要据探索函python中用于据探索的库主要是pandas和matplotlib,而pandas提供大量的函,也作为重点来进行介绍1. 基本统计特征函(均属pandas)(1)sum(),计算据样本的总和(按列计算)(2)mean(),计算算平均(3)var(),计算方差(4)std(),计算标准差(5)corr(),计算Pearson 相关系(6)cov(),计算协方差矩阵(7)skew(),计算偏度(8)kurt(),计算峰度(9)describe(),给出样本的基本描述2.

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    Python析-据预处理

    缺失值处理主要为3类:删除记录、据插补、不处理据插补的办法:1)均值/中位/众插补2)使用固定值:将缺失的值用一个常表示3)最近临插补:在记录中找到与缺失样本最接近的样本来进行插补4)回归方法 实体识别1)同名异义据源A中的属性ID和据源B中的属性ID 别描述的是菜品编号和订单编号,即描述不同的实体。 冗余属性识别1)同一属性多次出现2)同一属性命名不一致导致重复三、据变换1. 简单函变换常用的变换包括平方、开方、取对、差运算等2. 小波变换这个也不清楚,就是提取特征变量的一种方法四、据规约对于大据集的处理十耗时,所以大多时候需要对据进行规约,提高析挖掘的速度。1. 1)直方图箱近似布2)聚类3)抽样4)参回归五、python常用据预处理函1)interpolate一维、多维据插值2)unique去除据中的重复元素3)isnull判断是否空值4)notnull

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    Python析之据清洗

    good data decides good analyse 据清洗,是析中不可缺少的一个环节,其处理的好坏在很大程度上影响着析的结果。 而且以前听老师说过据清洗占整个的析的一半时间以上(汗。。。据清洗也是一个大学问啊)。 我们可以看出有一个nan,李四的学成绩也是不符合常理的。我们通过isnull函查看据的空缺值:test.isnull()? 通过下面命令计算每列据的空缺值:test.isnull().sum()? 过滤缺失值test1.学?去掉缺失值test1.dropna()?test1.dropna(how=all)?加入all参的意思:行全为nan才会drop掉。

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    Python

    Python析 工欲善其事,必先利其器“,Python是目前为止做析最常用的编程语言,我们可以站在巨人的肩膀上,高效完成析。 从Python的受欢迎程度上看,一直呈上升趋势?我们现在要使用Python来做析,主要从两个方面来考虑问题:第一:选择什么开发工具。第二:学习哪些知识来解决析的问题。 本公众号中有详细的anaconda的安装流程,文章链接如下:anaconda安装流程大斌哥,公众号:据山谷Python之Anaconda安装析使用Python中的知识点和常见的科学计算库也需要给大家列举出来 Python析主要是解决据清洗及据可视化的问题,掌握Python基本的语法规则,会调用第三方模块对于提高析能力非常重要。 而NumPy和Pandas就是据清洗最好用的工具,Matplotlib和Seaborn是解决据可视化的工具包。我们可以从实用的角度来学习Python,提高析的能力和效率。

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    Python|

    今天小编再来享一种算法---二法。想象一下你眼前用十个字,别是从1到10,如果要你一秒找出字6,肯定觉得很简单吧,因为你的眼睛能一眼就看出来。但是如果要计算机去找字6,它的眼睛是什么呢? 所以当面对一大堆据时,计算机就可以用二法,查找想要的目标元素。 解决方案 第一步:计算机会先找到这组有序列的头和尾,然后从中间把成两部,也就是从33开。第二步:它会将6与中间字33进行比较,发现6<33,然后只需要继续锁定33的左边,直接放弃右边。 所以二法的步骤就是:先找出中间字,然后目标字与中间字比较,如果与目标字匹配,则直接结束。否则确定下一步的方向,然后继续重复步骤,与中间字比较,直到找到自己目标字。 2.如果某一次比较的过程中,发现组为空,则无法找出目标元素。结语 好啦,这就是今天小编想与大家享的二法。

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    Python析之据探索析(EDA)

    ----本期Python析实战将详细介绍日常工作中所常用的据探索析方法与技巧,将从据质量析和据特征析两大方面进行刨析。 接下来利用Python进行析时,需要根据所获得据的具体特征,选用合适的据读取方法和工具,据获取三大招将帮助读者快速理解并选择合适并适合的方法,便于后续据探索工作。 没有任何限制下要求,真实直观地表现布的本来面貌;箱形图判断异常值的标准以四和四位距为基础,四具有一定的鲁棒性:多达25% 的据可以任意元而不会扰动四,所以异常值不能对这个标准施加影响 结构相对将同一总体内的部值与全部值进行对比求得比重——产品合格率说明事物的性质、结构或质量部总体比例相对将同一总体内的不同部值进行对比——人口性别比例、投资表明总体内各部的比例关系一部另一部比较相对同一时期两个性质相同的指标值进行对比 四(Quartile)----是统计学中的一种,即把所有值由小到大排列,然后按照总成四等份,即每份中的值的量相同,处于三个割点位置的值就是四

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    Python析》2nd

    Python析》(Python for Data Analysis, 2nd Edition)第二版出了,目前还没有中文版,这版的代码适用于Python 3.6 。? s=books&ie=UTF8&qid=1510283884&sr=1-1&keywords=pandas旧版是Python 2.7的,有的代码已经不能运行。 后记:CSDN享链接失效可能性太高了,以后都用GitHub吧。。。

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    python split割次

    split()从左向右寻找,以某个元素为中心将左右割成两个元素并放入列表中rsplit()从右向左寻找,以某个元素为中心将左右割成两个元素并放入列表中splitlines()根据换行符(n)割并将元素放入列表中举个例子 :1 a = dlrblist 2 a1 = a.split(l, 1) 3 print(a1) 输出结果: 从左向右寻找,以寻找到的第一个l为中心将左右割成两个元素并放入列表中1 b = dlrblist 2 b1 = b.rsplit(l, 1) 3 print(b1) 输出结果: 从右向左寻找,以寻找到的第一个l为中心将左右割成两个元素并放入列表中1 c = hellonworldndlrb 2

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    Python析(1)

    ----写在前面 因为学校组织参加大据比赛,自己析的学习计划要提前了,刚好借着这段时间进行突击学习,今天主要介绍各种和析相关的python库。 ?(图片来源于网络) 1 Numpy ? NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度组与矩阵运算,此外也针对组运算提供大量的学函库。 以上三个库可以称为析的三剑客,学好以上三个库可以解决大部问题。 4 Scipy scipy包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。它的不同子模块相应于不同的应用。 像插值,积,优化,图像处理,统计,特殊函等等。 scipy可以与其它标准科学计算程序库进行比较,比如GSL(GNU C或C++科学计算库),或者Matlab工具箱。 5 Statsmodels statsmodels是一个Python模块,它提供对许多不同统计模型估计的类和函,并且可以进行统计测试和统计据的探索。

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    Python析Matplotlib

    本文将介绍 Python 的绘图库 Matplotlib, 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 (x) # 使用plt.plot()函别传入参x,C绘制正弦图,传入参x,S绘制正余弦图,使用plt.show()函显示图像plt.plot(x,C)plt.plot(x,S)plt.show 1.9.4 为X轴或Y轴别添加“X”、“Y”标签通过 plt.xlabe l函和 plt.ylabel 函为 X 轴或 Y 轴别添加 “X”、“Y” 标签。 1.9.8 显示被曲线挡住的部添加一个白色的半透明底色,把坐标轴上的记号标签被曲线挡住的部显示出来。 生成1000个范围在-6π至6π之间的等间距组x,将组x映射到np中的sin、cos函别生成组y,zx = np.linspace(-6 * np.pi, 6 * np.pi, 1000)y

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    Python析—据框的简单操作

    本文是析的第三课,教大家如何在python中对据框进行简单操作,包括更改列名、显示某列中的部字符、对某列的值型据进行取整等。 本文目录 更改列名显示某列中的部字符 抽取某列的部字符,加别的字符构成新列对值型的列取四舍五入 注意:本文沿用析第一课【Python析—据建立】里的据框date_frame:? 2 显示某列中的部字符 假设我要取班上所有同学的姓,可以在jupyter中运行如下语句:date_frame.name.str得到结果如下:? 同样的办法大家可以试试取学号的前几位,看看下面这个语句在jupyter中会得到什么结果:date_frame.ID.str 3 抽取某列的部字符,加别的字符构成新列 假设我要把对应列中的姓+’同学‘两个字符构成据框的新列 至此,在python中对据框进行简单操作已经完成,大家可以动手练习一下,思考一下还有没有别的据框操作的方法

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    Python|划组为连续字的集合

    问题描述给你一个整组 nums 和一个正整 k,请你判断是否可以把这个组划成一些由 k 个连续字组成的集合。如果可以,请返回 True;否则,返回 False。 示例 1:输入:nums = , k = 4输出:true解释:组可以成 和 。解决方案这道题根据标准解答的答案来说其实是一道很简单的题,只需要通过贪心算法便可以解决。 还有便是只要列表内字信号与k个,直接跳出不符合。然后我们一个一个遍历,从第一个字开始,通过循环k-1次判断这个后面的三个满足自己比前一个的大于一,如果满足,就符合,就将其装入我们另一个结果列表。 最后如果循环完也没有发现满足的字,那么就直接“false”Python代码:def isPossibleDivide(nums,k): nums = sorted(nums) while len(nums

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    python组里面重复的元素

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    python比较大小

    python是无法识别百比的,估计你的百比是string,所以需要转成int# ! usrbinpython3.4# -*- coding: utf-8 -*- # 百转为intdef percent_to_int(string): if % in string: newint = int(string.strip(%)) 100 return newint else: print(你输入的不是百比!)

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    Python实现序列求和

    usrbinenv python# coding:UTF-8 @version: python3.x@author:曹新健@contact: 617349013@qq.com@software: PyCharm @file: 1223.py@time: 20181223 20:56 有一序列:21,32,53,85,138,2113...求出这个列的前20项之和。

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