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...
数据分析是现代社会中不可或缺的一部分,通过对数据的统计和分析,我们可以得出有用的信息和见解,支持决策和解决问题。本文将介绍在 Python 中常见的数据统计方法,包括描述性统计、假设检验、回归分析等,并提供详细的示例代码。 更多Python学习内容:ipengtao.com 描述性统计 描述性统计是数据分析的第一步,它帮助了解...
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...
Spark支持丰富的数据源,可以契合绝大部分大数据应用场景,同时,通过Spark核心对计算资源统一调度,由于计算的数据都在内存中存储,使得计算效率大大提高。Spark原生支持的语言是Scala,但为了丰富应用场景和满足各研发人员的语言偏好,Spark同时支持Java、Python与R。 PySpark是Spark社区发布的在Spark框架中支持Python的工具包,它...
数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分,它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘,为企业提供有价值的信息,以支持企业的战略规划和日常运营。数据模型的选择和应用,直接关系到数据分析的准确性和有效性,进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时,首先要明确分析的目标和需求。不同的业务场景需...
《利用python进行数据分析.第三版》 第四章 Numpy 一、numpy的ndarray:一种多维数组对象 创建nadrray 属性: arr.nidm:维度 arr.shape:维度大小 arr.dtype:数值类型 表达规则: np.函数(列表或元祖) 1.np.array(列表或者元祖);array函数:接受一切序列型的对象: ...
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...
这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。 1 一行代码定义List 定义某种列表时,写For 循环过于麻烦,幸运的是,Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。下面是使用For循环创建列表和用一行代码...
1.分析pandas数据帧 Profiling(分析)是一个帮助我们理解数据的过程,而Pandas Profiling就是执行这一过程的python包。这是一种对Pandas Dataframe(数据帧)进行探索性数据分析的简便、快速的方法。Pandas的df.describe()和df.info()函数通常用作EDA过程的第一步。但是,它只提供了一个非常基本的数据概览,对于大型数据集...
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。