• 查找异常值:df/s.describe(),可以展示df或s数据表中数值型数据的描述性统计信息。返回的统计信息分别是数值型数据的频数统计count、平均数mean、标准差std、最小数min、第一四分位数25%、中位数50%、第三四分位数75%以及最大值max。 • 布尔索引:df=df[<限定的有效数据范围>],将有效的数据范围限定...
Python数据分析基础介绍 1. 描述性统计分析 (descriptive statistics) 描述性统计是理解数据集基本特征的第一步,它包括均值、中位数、标准差等统计量。【教程领取方式在文末!!】 【教程领取方式在文末!!】 使用pandas 库来计算数据集的描述性统计量。 import p...
计算机程序可以是Excel,R,或Python编程语言。机器学习需要一个数据环境,通常称为数据集。机器学习算法通过对这些数据进行学习(称为训练)来发现数据中可能存在的规律,进而生成某种模型并在未来用这个模型对新产生的数据进行预测分析。 数据集通常为一些应用的历史数据。在一个数据集中,应当包括数据的特征与目标,即输入与...
1、Numpy:Python的拓展包,提供大量的数学函数库,实现科学计算。在机器学习中非常有用。 2、Pandas:基于numpy的数据分析工具 3、matplotlib:图形绘制库,可以用于数据的可视化。 一、一维数据分析 1、Numpy一维数组 array #导入包 import numpy #定义数组 a = numpy.array(['A','B','C','D']) #1、查询元素...
从一定程度上来说,学习Python数据分析主要就是学习使用这些分析库。 作者:刘鹏 高中强 王一凡 等 来源:大数据DT 01 NumPy 关于NumPy,本节主要介绍ndarray多维数组对象和数组属性。 1. ndarray 多维数组对象 NumPy库中的ndarray是一个多维数组对象,由两部分组成:实际的数据值和描述这些值的元数据。大部分的数组操作仅...
1. Python数据分析概述 数据分析在当今数据驱动的世界中扮演着至关重要的角色。它帮助企业和组织从海量数据中提取有价值的信息，从而做出更明智的业务决策。数据分析不仅能够揭示数据中的模式和趋势，还能预测未来事件，优化运营效率，提高竞争力。业务决策支持：通过分析销售数据，企业可以调整营销策略，提高产品定位准确性...
python数据分析——Groupby分类统计 Hadley Wickham创造了一个用于表示分组运算的术语“split-apply-combine" (拆分-应用-合并)。第一个阶段,pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。
Python是一种高级编程语言,其语法简单明了,易于学习。同时它具有相当丰富的数据分析库如NumPy、Pandas等,和强大的可视化库如Matplotlib、Seaborn。这令它在数据分析领域上较之于其他语言有显著优势。 PART 1 环境配置 1► Python的下载 在官网中直接下载安装包,安装时...
1.分析pandas数据帧 Profiling(分析)是一个帮助我们理解数据的过程,而Pandas Profiling就是执行这一过程的python包。这是一种对Pandas Dataframe(数据帧)进行探索性数据分析的简便、快速的方法。Pandas的df.describe()和df.info()函数通常用作EDA过程的第一步。但是,它只提供了一个非常基本的数据概览,对于大型数据集...