《利用Python进行数据分析》这本可以说是数据分析中非常经典的书籍了,但是国内的中文版是基于Wes McKinney在2013年出版的《Python for Data Analysis》(Wes… 利用python进行数据分析哪本书好点? 王几行XING 北京大学 计算机技术硕士 【这是一个耗时两个多月整理出来的书单———里面提到的书籍,大部分我都认真...
Exploratory Data Analysis with Pandas 和 Data munging with Pandas 中的内容。 额外资源: 如果你需要一本关于Pandas和Numpy的书,建议Wes McKinney写的“Python for Data Analysis”。 在Pandas的文档中,也有很多Pandas教程,你可以在这里查看。 任务:尝试解决哈佛CS109课程的这个任务。 步骤5:有用的数据可视化 参加C...
最近挤出时间,用python在kaggle上试了几个project,有点体会,记录下。 Step1: Exploratory Data Analysis EDA,也就是对数据进行探索性的分析,一般就用到pandas和matplotlib就够了。EDA一般包括: 每个feature的意义,feature的类型,比较有用的代码如下 df.describe() df['Category'].unique() 看是否存在missing value ...
如果某个特征有好几万个取值,那么用dummy variable就并不现实了,这时候可以用Count-Based Learning. (更新)近期在kaggle成功的案例中发现,对于类别特征,在模型中加入tf-idf总是有效果的。 还有个方法叫“Leave-one-out” encoding,也可以处理类别特征种类过多的问题,实测效果不错。 Step 3: Feature Engineering 理...
最近挤出时间,用python在kaggle上试了几个project,有点体会,记录下。 Step1: Exploratory Data Analysis EDA,也就是对数据进行探索性的分析,一般就用到pandas和matplotlib就够了。EDA一般包括: 每个feature的意义,feature的类型,比较有用的代码如下 df.describe() ...
Python for Data Analysis 05. Python 基礎、IPython 與 Jupyter Notebooks-3 (recorded o 1:20:28 Python for Data Analysis 06. Built-in Data Structures, etc.-1_ 內建資料結構、函數與檔案-1 (r 49:29 Python for Data Analysis 07. Built-in Data Structures, etc.-2_ 內建資料結構、函數與檔案-...
- "书籍"：如《利用 Python 进行数据分析》（Python for Data Analysis）和《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）等。- "在线课程"：如 Coursera、edX、DataCamp、Kaggle 等平台提供的数据分析和机器学习课程。- "开源项目"：GitHub 上的开源数据分析项目和教程。- "博客和社区"：关注数据科学...
Python for Data Analysis的创作者· ··· Wes McKinney作者 作者简介· ··· Wes McKinney 资深数据分析专家,对各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)等都有深入研究,并在大量的实践中积累了丰富的经验。撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章,被各大技术社区争相转载,是Python和开源技术社...
对我来说,这个教程最大的好处,是知道了Kaggle,可以瞻仰一下真正大牛们是怎样用Data Science来解决问题的 3. 不从0开始学Python语言 剩下的,就没有什么教程了。也就是开头说了,目前还比较缺乏系统性的教程。只是,再次强调一点,不学什么 —— 不从0开始学Python语言。 为什么?简单的If, For loop这些,其实大家...
Kaggle 公开数据集,或者在源码包中 pandas > data > data_analysis.csv 中查找。 df = pd.read_csv("data/data_analysis.csv") print(df.head()) 二 获取某日数据 print("日期列表摘取:", df["Date"][:4]) print("日期->索引转换:\n", df[df["Date"] == "2020-02-03"])...