• 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...
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...
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...
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...
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...
python数据分析——数据预处理之重复值和异常值的检测和处理 一、发现重复值 在数据的采集过程中,有时会存在对同一数据进行重复采集的情况,重复值的存在会对数据分析的结果产生不良影响,因此在进行数据分析前,对数据中的重复值进行处理是十分必要的。本节主要从重复值的发现和处理两方面进行介绍。
只是想要达到“能够用python完成数据分析工作”的效果,所以整理了这个随笔。 一、数据导入 数据的导入是进行数据分析的第一步骤,一般提取的数据由文本格式(txt)、表格格式(csv/excel)及数据库文件(dmp/直连)。 (1)导入csv 因为我个人习惯了r的相关数据结构和操作,所以我用pandas导入csv数据,可以直接导入DataFrame类型...
用Python绘图(数据分析与挖掘实战) 代码1:餐饮日销额数据异常值检测(箱型图) importpandas as pdimportnumpy as np catering_sale="D:\\360MoveData\\Users\\86130\\Documents\\Tencent Files\\2268756693\\FileRecv\\catering_sale.xls"data= pd.read_excel(catering_sale,index_col='日期')#读取数据,指定...