案例一:数据清洗 在进行数据分析之前,通常需要对原始数据进行清洗,即处理缺失值、异常值、重复值等问题。下面是一个数据清洗的示例代码: importpandasaspd# 读取原始数据data=pd.read_csv('data.csv')# 处理缺失值data=data.dropna()# 处理异常值data=data[data['value']<100]# 处理重复值data=data.drop_dupli...
Python Imaging Library(PIL) 已经成为 Python 事实上的图像处理标准库了,这是由于,PIL 功能非常强大,但API却非常简单易用。但是由于PIL仅支持到 Python 2.7,再加上年久失修,于是一群志愿者在 PIL 的基础上创建了兼容的版本,名字叫 Pillow,支持最新 Python ...
1、读取数据源 import pandas as pd df = pd.read_excel('B站视频数据_老番茄.xlsx', parse_dates=['视频上传时间', '实时爬取时间']) # 读取excel数据 1. 2. 2、查看数据概况 df.head(3) # 查看前三行数据 df.shape # 查看形状,几行几列 df.info() # 查看列信息 df.describe() # 数据分析 ...
当给定数据框的特定列是特定数据类型并且需要被矫正/转换成另一种便于计算和分析的数据类型或者进行统计处理时,这个过程通常很费时。 在一个典型的数据科学工作流程当中,我们通常获取我们的原始数据,探索并加工它,使用可视化或者预测模型来获得更深的洞察,并最终使用报表来进行展示。 由于重复值、拼写错误、数据类型解析...
本文介绍了为数据分析而准备的数据清洗的另外11个Python案例及代码。 数据清洗是识别和纠正错误以及数据集不一致性的过程,以便于数据可以进行分析。在此过程中,数据专家可以更清楚地了解他们的业务中正在发生的事情,提供任何用户都可以利用的可靠分析,并帮助他们的组织运转更高效。
机器学习实战: 【python算法+代码案例】 时间序列ARIMA模型 小白快速上手数据分析共计11条视频,包括:1. 算法1-数据平稳性与差分法、2. 2-ARIMA模型、3. 3-相关函数评估方法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
多个Excel的关联查询,1行Python代码搞定 | python-office自动化办公 | 案例讲解:疫情管理、银行数据分析, 视频播放量 5601、弹幕量 35、点赞数 76、投硬币枚数 34、收藏人数 105、转发人数 29, 视频作者 Python自动化办公社区, 作者简介 0基础学习自动化办公 | 官网:www.
每个案例代码全部为书中源代码,出现错误按照每个案例下面给出的代码错误,原因,及怎样修改进行修改即可解决每个案例错误 5-1 import pandas as pd filename = 'F:/大二下合集/Python数据分析与挖掘/bankloan.xls' data = pd.read_excel(filename) x = data.iloc[:,:8].as_matrix() y = data.iloc[:,8...
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。注：想直接下载代码和数据的同学可以空降文末 看这篇文章前源数据长这样：学完后只要敲一个回车，源数据就变成了这样：是不是心动了？OK，闲话少叙，我们来开动正餐！RFM，是一种经典到头皮发麻的...
数据集中有5174名用户没流失,有1869名客户流失,数据集不均衡。 2、查看数据类型 TotalCharges表示总费用,这里为对象类型,需要转换为float类型 3、转换类型 再次查找缺失值: 这里存在11个缺失值,由于数量不多我们可以直接删除这些行 4、处理缺失值 5、数据归一化处理 ...