[摘要]pandas是数据分析师分析数据最常用的三方库之一,结合matplotlib,非常强大. 首先我们收集一些数据. 从东方财富客户端导出券商信托板块2018年11月1日的基础行情和财务数据.分别保存为zhengquan1.csv和zhengquan2.csv,文件可以从本文附件中下载. 导入pandas和读取csv文件 import pandas as pd #解析基础行情csv df1 = pd.read_csv(u'zhengquan1.csv',sep=',', encoding='…

第1节 pandas 回顾 第2节 读写文本格式的数据 第3节 使用 HTML 和 Web API 第4节 使用数据库 第5节 合并数据集 第6节 重塑和轴向旋转 第7节 数据转换 第8节 字符串操作 第9节 绘图和可视化 pandas 回顾 一.实验简介 学习数据分析的课程,需要同学们掌握好 Python 的语言基础,和对 Numpy 与 Matplotlib 等基本库有一些了解.同学们可以参考学习实验楼的 Python 语言基础教程与 Python 科学计算的课程. pandas 是后面我们…

前言 Numpy Numpy是科学计算的基础包,对数组级的运算支持较好 pandas pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数.pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据(如SQL)灵活的数据处理能力,处理上千万的大数据易于反掌.对于金融行业的用户,pandas提供了大量适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具.DataFrame是pandas的一个对象,它是一个面向列的二维表结构,且含有行标和列标. DataFrame是pandas的…

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据…

概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前,我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的.我们尝试去理解数据的列/行.记录.数据格式.语义错误.缺失的条目以及错误的格式,这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作. 本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv (链接:https://pan.baidu.com/s/1geX8oYf 密码:odj0)的数据文件,这个数据很小,可以让我们一目了然.这个数据是 csv 格式.数据是描述…

预览数据 这次我们使用 Artworks.csv ,我们选取 100 行数据来完成本次内容.具体步骤: 导入 Pandas 读取 csv 数据到 DataFrame(要确保数据已经下载到指定路径) DataFrame 是 Pandas 内置的数据展示的结构,展示速度很快,通过 DataFrame 我们就可以快速的预览和分析数据.代码如下: import pandas as pd ​ df = pd.read_csv('../data/Artworks.csv').head(100) df.hea…

(一)python金融数据爬虫项目 爬取目标:雪球网(起始url:https://xueqiu.com/hq#exchange=CN&firstName=1&secondName=1_0&page=1) 爬取内容:雪球网深沪股市情况 使用工具:requests库实现发送请求.获取响应. json格式的动态加载数据实现数据解析.提取. pymysql进行数据存储 思路:对该网站的动态加载数据的请求方式进行控制变量的发送请求,最终得到实际有效的参数. 项目重点:使用抓包工具分析发送数据…

Edited by Markdown Refered from: John Ladd, Jessica Otis, Christopher N. Warren, and Scott Weingart, "Exploring and Analyzing Network Data with Python," The Programming Historian 6 (2017), https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-an…

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据…

手把手教你用Pandas透视表处理数据(附学习资料) 2018-01-06 数据派THU 来源:伯乐在线 -  PyPer 本文共2203字,建议阅读5分钟.本文重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析. 介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为pivot_table.虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法.所以,本文将重点解释p…

自打入门量化分析起,就有相当部分的时间在与数据打交道,从数据的获取.清洗到使用,对分析而言既是繁琐的,也是必须的.有大牛曾经说,量化分析有8成的开发时间都在处理数据. 为了节省时间,将更多精力投入到策略的开发,数据的来源和初始的质量就尤为重要. 方便的数据渠道和整洁的数据编排,可以节省大量时间. 这里我们以大A股为例,分享3种获取行情交易数据的方法,推荐程度为由低到高. 一.从行情软件手动搬运 通达信.大智慧.同花顺等行情软件都会将数据储存在本地. 1.一些比较基本的数据(如日线.分钟线等)通常…

目录 金融数据 pandas-datareader TuShare 金融学图表 案例 金融数据 数据分析离不开数据的获取,这里介绍几种常用的获取金融方面数据的方法. pandas-datareader pandas-datareader 库包含了全球最著名的几家公司所整理的金融数据,这些数据库包括: 雅虎财经 谷歌财经 圣路易斯储备银行 肯尼斯·弗伦其数据库 世界银行 安装 pip install -U pandas-datareader 使用 引入库:import pandas_datarea…

第三周的课程pandas 分析数据 http://pandas.pydata.org import pandas as pd 常与numpy matplotlib 一块定义 d=pd.Series(range(20)) d.cumsum() 主要提供两个数据类型 Series DataFrame 基于上述数据类型的各类操作 很好的表示和封装 numpy         更关注数据的结构表达 数据之间构成的维度 pandas        基于numpy 实现的扩展库 建立其应用与索引之间的关系…

摘要:客户微细分模型上线华为云ModelArts,看如何以AI科技挖掘金融数据价值. 当前信息化浪潮席卷全球,新一轮的科技革命和产业革命推动金融行业发展到全新阶段.人工智能2.0时代,智慧金融方兴未艾,已经成为社会经济高质量发展的重要助推力. 面对金融科技带来的剧烈变化,“金融+科技+AI”如今已成为大部分金融公司的战略方向.金融公司不断依托自身优势从战略层面强化金融与科技的融合,构建新业务形态,变革其组织.流程.运营.技术等,建立新业务体系.因此,过去几年,金融科技企业和第三方服务公司一直在合…

1 简介 pandas虽然是个非常流行的数据分析利器,但很多朋友在使用pandas处理较大规模的数据集的时候经常会反映pandas运算"慢",且内存开销"大". 特别是很多学生党在使用自己性能一般的笔记本尝试处理大型数据集时,往往会被捉襟见肘的算力所劝退.但其实只要掌握一定的pandas使用技巧,配置一般的机器也有能力hold住大型数据集的分析. 图1 本文就将以真实数据集和运存16G的普通笔记本电脑为例,演示如何运用一系列策略实现多快好省地用pandas分析大型数…

Pandas怎样新增数据列? 在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创建新的数据列,然后进行进一步分析. 直接赋值 df.apply方法 df.assign方法 按条件选择分组分别赋值 0.读取csv数据到dataframe 1.直接赋值的方法 实例:清理温度列,变成数字类型 实例:计算温差 2.df.apply方法 Apply a function along an axis of the DataFrame. Objects passed to the function are Series…

做视频采集与处理,自然少不了要学会分析YUV数据.因为从采集的角度来说,一般的视频采集芯片输出的码流一般都是YUV数据流的形式,而从视频处理(例如H.264.MPEG视频编解码)的角度来说,也是在原始YUV码流进行编码和解析,所以,了解如何分析YUV数据流对于做视频领域的人而言,至关重要.本文就是根据我的学习和了解,简单地介绍如何分析YUV数据流. YUV,分为三个分量,“Y”表示明亮度(Luminance或Luma),也就是灰度值:而“U”和“V” 表示的则是色度(Chrominance或Ch…

很多牛逼的公司都宣称在建立数据科学部门,这个部门该如何组建,大家都在摸石头过河. O‘reilly Strata今年 六月份发布了报告 <Analyzing the Analyzers>,比较清晰的阐述了数据科学部门所需要的不同角色及其技能.重点内容翻译如下: 数据科学家的分类研究方法 自我认识 请被调查者用常用的5级标准(从完全同意到完全不同意)来回答 “我觉得自己是一个XX” 这样的问题,能够获得数据科学家的自我认识结果.调查结果将数据科学家分为以下四类:Data Businesspeop…

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6…

做视频采集与处理,自然少不了要学会分析YUV数据.因为从采集的角度来说,一般的视频采集芯片输出的码流一般都是YUV数据流的形式,而从视频处理(例如H.264.MPEG视频编解码)的角度来说,也是在原始YUV码流进行编码和解析,所以,了解如何分析YUV数据流对于做视频领域的人而言,至关重要.本文就是根据我的学习和了解,简单地介绍如何分析YUV数据流.     YUV,分为三个分量,"Y"表示明亮度(Luminance或Luma),也就是灰度值:而"U"和"V…

Python利用pandas处理Excel数据的应用   最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理E…

import numpy as np import pandas as pd 数据加载 首先,我们需要将收集的数据加载到内存中,才能进行进一步的操作.pandas提供了非常多的读取数据的函数,分别应用在各种数据源环境中,我们常用的函数为: read_csv read_table read_sql q 1.1 加载csv数据 header 表标题,可以使用整形和或者整形列表来指定标题在哪一行,None是无标题,默认infer首行 sep 控制数据之间的分隔符号.read_csv方法,默认为逗号(,…

参考:https://www.cnblogs.com/liulinghua90/p/9935642.html 一.安装第三方库xlrd和pandas 1:pandas依赖处理Excel的xlrd模块,所以我们需要提前安装这个,安装命令是:pip install xlrd 2:步骤1准备好了之后,我们就可以开始安装pandas了,安装命令是:pip install pandas 数据准备,有一个Excel文件:格式为 xls 或 xlsx 或 xlt,表单名分别为:学生信息,人员信息,采购信息 其…

Python3 Pandas的DataFrame数据的增.删.改.查 一.DataFrame数据准备 增.删.改.查的方法有很多很多种,这里只展示出常用的几种. 参数inplace默认为False,只能在生成的新数据块中实现编辑效果.当inplace=True时执行内部编辑,不返回任何值,原数据发生改变. import numpy as np import pandas as pd #测试数据. df = pd.DataFrame(data = [[']],index = [1,2,3],col…

Tushare金融大数据开放社区 免费提供各类金融数据和区块链数据 , 助力智能投资与创新型投资. 详见 https://tushare.pro/…

背景: 上一篇博文DICOM:DICOM万能编辑工具之Sante DICOM Editor介绍了DICOM万能编辑工具,在日常使用过程中发现,“只要Sante DICOM Editor打不开的数据,基本可以判定此DICOM文件格式错误(准确率达99.9999%^_^)”.在感叹Sante DICOM Editor神器牛掰的同时,想了解一下其底层是如何实现的.通过日常使用以及阅读软件帮助手册推断其底层依赖库很可能是dcmtk,就如同本人使用dcmtk.fo-dicom.dcm4che3等诸多DIC…

Python读写excel的工具库很多,比如最耳熟能详的xlrd.xlwt,xlutils,openpyxl等.其中xlrd和xlwt库通常配合使用,一个用于读,一个用于写excel.xlutils结合xlrd可以达到修改excel文件目的.openpyxl可以对excel文件同时进行读写操作. 而说到数据预处理,pandas就体现除了它的强大之处,并且它还支持可读写多种文档格式,其中就包括对excel的读写.本文重点就是介绍pandas对excel数据集的预处理. 机器学习常用的模型对数据输入…

R语言分析朝阳医院数据 本次实践通过分析朝阳医院2016年销售数据,得出“月均消费次数”.“月均消费金额”.“客单价”.“消费趋势”等结果,并据此作出可视化图形. 一.读取数据: library(openxlsx) #1.读取目标数据 salesData <-read.xlsx("D:/test/朝阳医院2016年销售数据.xlsx,sheet=1") 二.对数据进行预处理: 1.列名重命名:打开excel表格发现列名都是中文名称,所以这里要对列名进行修改. names(sale…

关于数据块.副本的介绍,请参考文章<HDFS源码分析之数据块Block.副本Replica>. 一.数据块状态BlockUCState 数据块状态用枚举类BlockUCState来表示,代码如下: /** * States, which a block can go through while it is under construction. * 状态,一个数据块在under construction(即构建)过程中所应有的状态 */ static public enum BlockUCSt…

接着前天的豆瓣书单信息爬取,这一篇文章看一下利用pandas完成对数据的存储. 回想一下我们当时在最后得到了六个列表:img_urls, titles, ratings, authors, details. 我们如何对这些数据进行存储:让每一本书的每一个元素可以一一对应起来,形成第一本书的书名.作者等等在一起,下一本书的书名.作者在一起. 这里我们接触一个新的数据存储形式:pandas库里的DataFrame. pandas.DataFrame() DataFrame是一个表格型的数据结构,它含…