利用Python进行数据分析需熟练掌握pandas、matplotlib、seaborn等Python库，还要具备编程和数据分析基本技能。...
数据分析的流程:1、提出问题-->2、理解数据-->3、数据清洗--> 4、构建模型-->5、数据可视化 1、提出问题:①、月均消费次数 ②、月均消费金额 ③、客架单 ④、消费趋势 2、理解数据: #读取数据 fileNameStr='F:\数据分析(中级)(Python)\第3关:数据分析的基本过程/朝阳医院2018年销售数据.xlsx' xls=p...
《Python数据分析从入门到精通(第2版)》从数据分析初学者角度出发,以通俗易懂的语言、丰富多彩的实例,详细介绍了使用Python进行数据分析程序开发应掌握的各方面技术。全书共分21章,包括数据分析基础、搭建数据分析开发环境、NumPy模块之数组计算、Pandas模块基础、Pandas模块之数据的读取、Pandas模块之数据的处理、Pandas模...
1. 转置:转置是重塑的一种特殊形式,它返回的是源数据的视图(不会进行任何复制操作)。 2. arr.T 3. 高维数组:在进行矩阵计算时,经常需要用到该操作,比如利用np.dot计算矩阵内积:np.dot(arr.T,arr) 4.arr=np.arange(16).reshape((2,2,4)) arr.transpose((1,0,2)): 第一个轴被换成了第二个,第...
时隔5年,《利用Python进行数据分析》在2022年9月20日推出了最新的第3版。在此次新版“鼹鼠书”中,Wes亲自讲解了最新的1.4版的Pandas。这次,很高兴能受邀翻译第3版的《利用Python进行数据分析》,22年11月底翻译好了本书,还有不到一个月,这本书应该就快能付梓啦。
利用Python进行数据分析_Pandas_数据规整 数据规整 1.时间序列以及截面对齐 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame import warnings warnings.filterwarnings("ignore") # 设置一个日期范围 date_range = pd.date_range(start="2023-01-01", end="2023-01-10", freq="...
《利用Python进行数据分析》一书的主角是pandas。从技术上讲,Pandas承接了原始数据,将其规整、清洗后成为高质量的结构化数据,再将高质量的数据进行可视化或训练模型。从业务上讲,Pandas上承爬虫,下启机器学习,Pandas的两个重要的数据结构Series和DataFrame已成为机器学习中重要的基础数据结构。
《利用Python进行数据分析·第3版》中文新版上市《利用Python进行数据分析》这本书并不是以学习Python编程为主,所以只是用了两章的篇幅简单介绍了Python的基础知识,但对知识的梳理很好。如果想完整学习Python,入门Python的书有不少,推荐这几本《Python编程:从入门到实践》(这本书读前10章就够了)、《Python Cookbook...
数据清洗和预处理是数据分析的重要步骤，确保数据的质量和模型的准确性。以下是详细的步骤和方法：数据读取首先，需要将数据从文件或数据库中读取到Python环境中。通常可以使用Pandas库来完成这一任务。例如：import pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv')处理缺失值缺失值是数据清洗中的常见问题之一。可以通过...