记录工作中用python做的数据分析,可视化,建模常用代码用法的,会持续更新,因为自己也记不住用法,逐步整理,方便日后使用,希望也能帮助到大家。 一、数据处理板块(pandas\numpy) import pandas as pd import numpy as np 1、导入与导出数据 1.1 excel数据导入、导出 df = pd.read_excel('xl.xlsx',sheet_name='Sh...
从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组,第一个值代表行数,第二个值代表列数。 如果你想在Python中对其进行索引,则行数下标为0,列数下标为1,这很像我们如何声明轴值。 Concat,Merge和Join 如果您熟悉SQL,那么这些概念对您来说可能会更容易。 无论如何,这些函数本质上就是以特定方式组合DataFrame的方式。
ML库相较MLlib库更新,它全面采用基于数据帧(Data Frame)的API进行操作,能够提供更为全面的机器学习算法,且支持静态类型分析,可以在编程过程中及时发现错误,而不需要等代码运行。 Python中除了包含上面介绍的库,还有其他一些常用库。下面分别进行介绍。 04 SciPy SciPy是一个开源算法库和数学工具包,它基于NumPy构建,并...
从输出结果可以看出,数据集共有4586行,部分列存在缺失值,如short_description、long_description、location、country、year_founded等。 3 数据清洗 为了便于后续分析,我们需要对数据进行清洗和预处理。 # 处理缺失值df['short_description'] =df['short_description'].fillna('No description')df['year_founded'] =...
数据分析是指用数学统计、运筹学方法以及计算机技术,对海量、复杂的数据进行挖掘和分析,从中提取有用的信息和知识并进行决策的过程。Python作为一种易学易用的编程语言,被广泛应用于数据分析领域。本文将介绍5个Python数据分析案例,并提供相应的代码示例。
实验报告 python数据分析报告 python数据分析报告+代码,numpy和pandas相关内容输入如下代码:importnumpyasnpa=np.arange(12)print(a)print(type(a))print(a.shape)a.shape=(3,4)print(a)print(a.strides)print(a[1])运行结果:[01234567891011]<class‘n
例如，以下代码可以计算数据的平均值、中位数和标准差：```pythondata.describe()```在进行数据分析时，我们还需要进行特征工程。特征工程是通过创建新的特征或修改现有特征来提高模型的性能。常见的特征工程方法包括特征选择、特征构造和特征转换等。例如，我们可以使用Pandas的条件函数来创建新的特征，或者使用Numpy的...
通过Pandas进行描述性统计分析,可以快速了解数据的基本特征。 python 复制代码 # 描述性统计分析 print(data.describe()) # 分组统计 grouped_data = data.groupby('category').mean() print(grouped_data) 2.2 数据可视化 Matplotlib和Seaborn是常用的数据可视化库,可以创建各种图表来帮助理解数据。