Python数据分析实战基础 | 清洗常用4板斧 ☞500g+超全学习资源免费领取 这是Python数据分析实战基础的第三篇内容,主要对前两篇进行补充,把实际数据清洗场景下常用但零散的方法,按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类,以减少记忆成本,提升学习和使用效率。 首先,导入案例数据集。因为案例数据存放在同一个Excel表的...
Python中的聚合函数可以对一组任意形式的序列值做统计;Pandas中的聚合函数只能对Series和DataFrame做统计;NumPy中的聚合函数可以对数组、Series和DataFrame做统计,Pandas和NumPy中的聚合函数在对二维数据统计时可以指定聚合方向。 字符串清洗 正则 如果需要重复使用一个正则表达式对象,可将正则表达式预编译成正则表达式对象,提...
train.columns,columns=['importance']).sort_values('importance', ascending=False)print(feature_importances)这个完整的数据分析项目实战案例涵盖了从数据收集到结果解释与应用的全流程，旨在帮助开发者更好地理解和掌握数据分析的基本步骤和方法。#python数据分析笔记# 想了解更多精彩内容，快来关注懒人编程 ...
('数据驱动', 4), ('管饭+零食', 4), ('技术控', 4), ('期权任性发', 4), ('反欺诈', 4), ('平台大', 4), ('丰盛三餐', 4), ('带薪年假 ', 4), ('半年调薪', 4), ('金融狂人聚集', 4), ('代码改变世界', 4), ('高质量妹子多', 4), ('补充公积金', 4), ('不...
代码+数据: 1.1 数据预处理 1.1.1 异常值检测 ①将支付时间转为标准时间的过程中发生错误,经排查错误数据为‘2017/2/29’,后将其修改为‘2017/2/27’。 ②经检测发现部分订单应付金额与实付金额都为0,抹去这部分异常数据。 ③在检测过程中发现部分订单中商品金额异常,但由于不确定是否进行了调价或促销,所以...
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...
03、数据分析及可视化 # 各国家的客户数data.groupby(data['Country'])['CustomerID'].nunique().sort_values(ascending=False) 输出结果: CountryUnitedKingdom3921Germany94France87Spain30Belgium25Switzerland21Portugal19Italy14Finland12Austria11Norway10ChannelIslands9Denmark9Australia9Netherlands9Cyprus8Japan8Sweden...
spark.stop()# 其他数据存储和大数据平台的使用示例,如HBase的数据存取、Kafka的数据流处理等 结论: 本文介绍了使用Python进行大数据分析的实战技术,包括数据清洗、数据探索、数据可视化和机器学习模型训练等方面。通过掌握这些技术,您可以更好地处理和分析大数据,并从中获取有价值的信息。使用Python的丰富生态系统和易用...
Python是一种高级编程语言,拥有简单易用的语法和强大的数据分析能力,因此被广泛应用于数据科学、机器学习和人工智能等领域。本文将介绍Python数据分析的实战教程,适合初学者和有一定编程基础的读者进行学习和实践。 一、Python数据分析环境搭建 在进行Python数据分析之前,需要先搭建好Python开发环境。以下是Python开发环境搭建...