展开

关键词

如何用 Python

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。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,他希望你,看看如何提高销量。 你的观点往往来自于你的思维,所以正确地运用好思维是非常重要的。参考《的 8 种思维》,首先,我们可以运用对比思维,对进行有效的对比,这是工作的核心方法之一。 处理假设经过整理后的销售如下表: 我们用 Python 进行读取并预览。 为了搞清楚这个问题产生的原因,你可以先进行探索性的。在 Python 中,有一个很实用的包:pandas-profiling,号称用 1 行代码就能生成报告。 小结 本文介绍了、解决问题的一种思路。首先,明确业务的具体目标。其次,应用思维来理解业务的实际情况。再次,用 Python进行汇总处理。

33420

Python建立

由于互联网的快速发展,网络上存储了越来越多的信息。各大公司通过对这些进行,可以得到一些有助于决策的信息。 比如通过对某些用户的淘宝浏览记录进行,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,可以通过申请人的征信,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。在越来越热门的今天,学会,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和建模的免费教程。帮助大家快速入门,领悟python的魅力。 本文是的第一课,教大家如何在python中手动建立框,这个是的基础,也是测试常用的一个工具。

13320
  • 广告
    关闭

    最壕十一月,敢写就有奖

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Python选择

    由于互联网的快速发展,网络上存储了越来越多的信息。各大公司通过对这些进行,可以得到一些有助于决策的信息。 比如通过对某些用户的淘宝浏览记录进行,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,可以通过申请人的征信,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。在越来越热门的今天,学会,就是你升职加薪的重要砝码。 本文是的第二课,教大家如何在python中进行选择。 本文目录 选择框中的某一列选择框中的多列 选择框中的某一行选择框中的多行选择子框选择带条件的框 注意:本文沿用第一课【Python建立】里的框date_frame

    17310

    Python更新

    在对海量进行的过程中,可能需要增加行和列,也可能会删除一些行和列。今天介绍的第五课,教大家如何在python中对框进行一些更新操作。 本文目录 在框最后追加一行在框中插入一列删除框中的行删除框中的列删除满足某种条件的行 注意:本文沿用第一课【Python建立】里的框date_frame:? 2 在框中插入一列既然可以在框中加入行,那么也可以在框中加入列。可以用insert函框中任意位置加入一列。 比如我想在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:? 至此,在python中对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框进行别的操作

    7720

    Python排序

    在对海量进行的过程中,可能需要对进行排序操作。本节教大家如何在python中对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框对列进行排序 注意:本文沿用第一课【Python建立】里的框 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框 若想按年龄升序身高降序排列框,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框进行别的操作?。

    13020

    Python-探索下

    主题 探索接着上一节的内容~二、特征5. 相关性(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主要探索函python中用于探索的库主要是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 ‘-’为实线、‘--’为虚线(2)pie(),绘制饼形图,matplotlib/pandas(3)hist(),绘制二维条形直方图,matplotlib/pandas(4)boxplot(),绘制样本的箱形图

    66490

    Python-预处理

    实体识别1)同名异义源A中的属性ID和源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。 小波变换这个也不清楚,就是提取特征变量的一种方法四、规约对于大集的处理十耗时,所以大多时候需要对进行规约,提高挖掘的速度。1. 属性规约通过属性(变量)合并来创建新属性维度,或者直接删除不相关的属性,常用的办法包括:1)合并属性2)逐步向前选择3)逐步向后选择4)决策树归纳5)主成2. 1)直方图箱近似布2)聚类3)抽样4)参回归五、python常用预处理函1)interpolate一维、多维插值2)unique去除中的重复元素3)isnull判断是否空值4)notnull 判断是否非空值5)PCA对指标变量矩阵进行主成6)random生成随机矩阵—End—

    1.2K60

    Python框的简单操作

    本文是的第三课,教大家如何在python中对框进行简单操作,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:本文沿用第一课【Python建立】里的框date_frame:? 第一种方法:框的名字.columns = 新列名对应的列表。第二种方法:框的名字.rename(columns = {旧列名1:新列名1, 旧列名2:新列名2, ...}) 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‘两个字符构成框的新列 至此,在python中对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框操作的方法

    22030

    科学计算:Python 找问题,并图形化

    对于记录的,如何用 Python 进行、或图形化呢?本文将介绍 numpy, matplotlib, pandas, scipy 几个包,进行、与图形化。 是一个用于科学计算的 Python 发行版,已经包含了众多流行的科学计算、Python 包。 前后差值、每秒个numpy 读取numpy 可用 loadtxt 直接读取 CSV ,import numpy as np # id, (data), timestampdatas = delimiter=,, skiprows=1, usecols=(1, 2)) dtype 说明可见:https:numpy.orgdevdocsreferencearrays.dtypes.htmlnumpy pandas 这儿需要读取 timestamp 列,# id, data, (timestamp)stamps = np.loadtxt(path, dtype=np.float64, delimiter

    12730

    Python清洗

    good data decides good analyse 清洗,是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的结果。 而且以前听老师说过清洗占整个的的一半时间以上(汗。。。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函查看的空缺值:test.isnull()? 通过下面命令计算每列的空缺值:test.isnull().sum()? 对于不符合常理的也可进行设置为空缺值:test1 = pd.read_excel(C:UsersluopanDesktoptest.xlsx,sheetname=Sheet1,na_values=)

    35330

    Python探索(EDA)

    ----本期Python实战将详细介绍日常工作中所常用的探索方法与技巧,将从质量特征两大方面进行刨质量在做质量之前需要正确理解业务需要,从一定的渠道正确获取适量的。 接下来利用Python进行时,需要根所获得的具体特征,选用合适的读取方法和工具,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,便于后续探索工作。 质量即检查原始中是否存在脏----缺失值、异常值、不一致的值、重复记忆含有特殊符号(如#、¥、*等)的。缺失值 缺失值主要从缺失值类型、成因、影响等方面考虑。 特征进行质量后,通过绘制图表、计算某些特征量等手段进行的特征。 从五个角度出发,利用统计指标对定量进行统计描述。

    15850

    上映4天,票房7.4亿的《海王》,用Python看大片!

    写在前面今天我要蹭个热点,我要用Python加上一些,来证明《海王》好看。 ? 在做之前,我们需要先对做清洗,将处理到最佳读取,读取的时候记住,需要把header=None然后增加names# 读取def get_data(): df = pd.read_csv (haiwang.csv,sep=,,header=None,names=,encoding=utf-8) return df 清洗查看是否有重复,采用drop_duplicates删除删除之后 图表的实现用的是pychats,官方文档在http:pyecharts.org#zh-cnprepare你可以去查阅文档,看一下详细的参设置# score情况def analysis2(): get_hour_size) data_reshape = data.pivot_table(index=startTime,columns=hour,values=count) bar = Bar(时评论

    20720

    深入Python由长格式变为宽格式

    pivotpandas使用版本0.22melt()的逆操作在Pandas中对应为 pivot(),它也是一个设计上的顶层函,工程位置如下:Pandas|pivot()它能变形长格式表为宽格式。 函原型? 主要参:index 指明哪个列变为新DataFrame的index,注意是哪个,而不是哪些;columns 指明哪个列变为columns;values 指明哪些列变为新DataFrame的域,如果不指明 总结以上就是pivot使用细节,注意到pivot函是没有聚合功能的。pandas中pivot_table()提供了聚合函,实现聚合功能。 虽然只是一个简单的函,但是却能够快速地对进行强大的。要想用透,需要多思考,尽量应用到实际场景中。

    65120

    Python之pandas选取

    Python之numpy组全解 Python之Pandas读写外部文件Python之pandas基本结构Python之利用pymysql操作库阅读目录 1 引言2 行(列)选取:df3.2 df.iloc4 单元格选取4.1 df.at5 拓展与总结1 引言 Pandas是作为Python著名的工具包,提供了多种选取的方法,方便实用。 本文主要介绍Pandas的几种选取的方法。Pandas中,主要保存为Dataframe和Series是结构,这两种结构选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍。 接下来,我们以下面的为例,别通过实例介绍这三种情况。 ,也可以自定义添加另外的索引,例如上面的labels,(为区默认索引和自定义的索引,在本文中将默认索引称为整索引,自定义索引称为标签索引)。

    35630

    Python之pandas选取

    阅读目录 1 引言2 行(列)选取:df3.2 df.iloc4 单元格选取4.1 df.at5 拓展与总结1 引言 Pandas是作为Python著名的工具包,提供了多种选取的方法,方便实用 本文主要介绍Pandas的几种选取的方法。Pandas中,主要保存为Dataframe和Series是结构,这两种结构选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍。 接下来,我们以下面的为例,别通过实例介绍这三种情况。 ,也可以自定义添加另外的索引,例如上面的labels,(为区默认索引和自定义的索引,在本文中将默认索引称为整索引,自定义索引称为标签索引)。 df.loc,df.ix只能使用标签索引,不能使用整索引,通过便签索引切边进行筛选时,前闭后闭。df.iloc既可以使用标签索引,也可以使用整索引。下面别通过实例演示这三种方法。

    30720

    Python之Pandas(结构)

    Pandas结构SeriesSeries是一维的结构。 print(ser_obj.head(3))0 101 112 12dtype: int32通过索引获取print(ser_obj) # 1010索引与的对应关系仍保持在组运算的结果中print print(ser_obj.head(3)) #通过索引获取print(ser_obj) # 10 # 索引与的对应关系仍保持在组运算的结果中print(ser_obj > 12)print( (head()不加参则显示全部)print(ser_obj2.head())2001 17.82002 20.12003 16.5dtype: float64通过索引获取print(ser_obj2 float64A 1B 2018-03-16 00:00:00C 1D 3E PythonName: 0, dtype: object A B C D E G0 1.0 2018-03-16 1.0 3 Python

    10921

    Python之Pandas(操作)

    Pandas 操作import pandas as pdSeries索引ser_obj = pd.Series(range(5), index = )ser_obj.head()a 0b 1c 2d 3e 4dtype: int32行索引# 行索引ser_obj #等同描述ser_obj0切片索引可以按照默认索引号,也可以按照实际索引值# 切片索引(按索引号)ser_obj #python索引默认是左闭右开 # 使用apply应用行或列# f = lambda x : x.max() # lambda存在意义就是对简单函的简洁表示def f(x): return x.max() df.apply(f) # 使用applymap应用到每个f2 = lambda x : %.2f % x #每个显示只保留两位小df.applymap(f2) 01230-0.94-2.49-1.81-1.131- 处理缺失生成df_data = pd.DataFrame(, , ])df_data.head() 01201.089477-0.486706-0.32228411.000000NaNNaN24.000000NaNNaN31.000000NaN2.000000

    13721

    Python

    Python 工欲善其事,必先利其器“,Python是目前为止做最常用的编程语言,我们可以站在巨人的肩膀上,高效完成。 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,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:山谷Python之Anaconda安装使用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主要是解决清洗及可视化的问题,掌握Python基本的语法规则,会调用第三方模块对于提高能力非常重要。 而NumPy和Pandas就是清洗最好用的工具,Matplotlib和Seaborn是解决可视化的工具包。我们可以从实用的角度来学习Python,提高的能力和效率。

    25110

    Python测试实践

    Python,被称为一种“胶水”语言。简单易学,快速上手,快速收益。近期因需要,又重新拾起来,并快速解决问题。特总结一下,作为工具类语言,Python 还是非常不错的,推荐使用。1. 背景说明近期在一些测试脚本产生的。这些测试脚本会执行大量SQL样本,并将结果输出到日志中。如失败,会打出错误的信息,供事后使用。但要从日志中出错误,并不容易。 一方面,日志的规模很大,还散落在各处;第二方面,不同错误输出的内容各异,格式不太统一;第三,非结构化的也很难做进一步、乃至指导后续工作。下面举例,说明下其错误的格式。 或2. 步骤:结构化要解决这一问题,首先想到的就是解决结构化的问题。毕竟散到日志文件中的,处理起来不太方便。如果能将结构化,存放到关系结构中,后续就很容易处理了。 步骤:收敛虽然我们得到的结构化,但起来仍不太容易。这主要是因为测试的是零散的。

    15920

    使用 Python 得先熟悉编程概念?这个观念要改改了​

    他们认为在开始使用 python 之前,必须熟悉编程概念。 资深师 Manu Jeevan 认为,这是一个巨大的错误,因为科学家使用 python 来对进行检索、清洗、可视化和构建模型,而不是开发软件应用程序。 如何使用 SQL 和 python 有组织地驻留在库中。因此,你需要知道如何使用 SQL 检索,并使用 python 在 Jupyter Notebook 中执行。 要了解这一点,你可以在计算机上安装 SQLite 库,并在其中存储一个 CSV 文件,然后使用 python 和 SQL 对其进行。 结论 最后一步是做一个涵盖上述所有步骤的科学项目。你可以找到你喜欢的集,然后提出有趣的业务问题,再通过来回答这些问题。但是,请不要选择像泰坦尼克号这样的通用集。

    20220

    相关产品

    • 智能数据分析

      智能数据分析

      智能数据分析( IDA)基于安全、低成本、高可靠、可弹性的云端大数据架构,帮助企业客户实现从数据采集、建模、挖掘、效果分析、用户标签画像到自动化营销等全场景的数据服务,快速实现数据驱动业务增长的目标。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券