前几天利用python爬取了我爱我家的租房的一些数据,就想着能不能对房租进行一波分析,于是通过书籍和博客等查阅了相关资料,进行了房租的区间分析.不得不说,用python做区间分析比我之前用sql关键字统计区间简单多了,话不多说,上代码 # coding=utf-8 import pandas as pd import pymysql import matplotlib.pyplot as plt db = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3…

利用pandas读取Excel表格,用matplotlib.pyplot绘制直方图.折线图.饼图 数据: 折线图代码: import  pandas  as pdimport  matplotlib.pyplot as plt​plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号​df = pd.read_excel('qua…

2.利用Pandas处理数据2.1 汇总计算当我们知道如何加载数据后,接下来就是如何处理数据,虽然之前的赋值计算也是一种计算,但是如果Pandas的作用就停留在此,那我们也许只是看到了它的冰山一角,它首先比较吸引人的作用是汇总计算 (1)基本的数学统计计算这里的基本计算指的是sum.mean等操作,主要是基于Series(也可能是来自DataFrame)进行统计计算.举例如下: #统计计算 sum mean等 import numpy as np import pandas as pd df=p…

利用Python进行异常值分析实例代码 异常值是指样本中的个别值,也称为离群点,其数值明显偏离其余的观测值.常用检测方法3σ原则和箱型图.其中,3σ原则只适用服从正态分布的数据.在3σ原则下,异常值被定义为观察值和平均值的偏差超过3倍标准差的值.P(|x−μ|>3σ)≤0.003,在正太分布假设下,大于3σ的值出现的概率小于0.003,属于小概率事件,故可认定其为异常值. 异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据.忽视异常值的存在是十分危险的,不加剔除地把异常值包括进数据的计算分…

10年前,说起手机,大家联想到的词大概是:电话.短信.QQ.拍照,以及贪吃蛇等有限的几个小游戏.而如今,手机毫无疑问已经成为人们生活中不可或缺的部分.这是一个神奇的东西:通讯工具,外卖神器,游戏机,移动办公,出行宝典…甚至,生活中各种交易都可以通过手机进行.这些丰富的功能都依靠APP得以装进手机,与其说手机神奇,倒不如说是移动技术成就了手机. 随着移动的热潮不断,不少传统企业也注入移动互联网思维,将自身业务与移动APP相结合,随时随地,满足用户需求.6月24日,AppCan移动开发者大会在北京国…

房产网站总结 链家: 悟空找房: 中原: 太平洋: 我爱我家: 易居: 房天下: iwjw:有较多二手房信息 链家称王 房多多领跑电商平台 近日,云房数据公布了8月上海房产中介成交数据,从排行榜来看,前五名分别为,总计占上海二手房市场份额达41%. 具体来看,老牌中介方面,链家德佑8月成交9864套遥遥领先,占据上海市场五分之一份额:互联网电商平台方面,房多多本月共成交1406套二手房,一举超越房天下,成为电商中介平台的领头羊.此外,志远本月3057套销售,升至第二名,成为本月最大黑马. TOP…

pandas是Python中开源的,高性能的用于数据分析的库.其中包含了很多可用的数据结构及功能,各种结构支持相互转换,并且支持读取.保存数据.结合matplotlib库,可以将数据已图表的形式可视化,反映出数据的各项特征. 先借用一张图来描述一下pandas的一些基本使用方法,下面会通过一些实例对这些知识点进行应用.   一.安装pandas库 pandas库不属于Python自带的库,所以需要单独下载,如果已经安装了Python,可以使用pip工具下载pandas: pip install…

利用pandas对数据进行预处理然后再使用matplotlib对处理后的数据进行数据可视化是数据分析中常用的方法. 第一组例子(星巴克咖啡店) 假如我们现在有这样一组数据:星巴克在全球的咖啡店信息,如下图所示.数据来源:starbucks_store_locations. 店铺总数排名前10的国家 # coding=utf-8 # 统计店铺数排名前10的国家 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplot…

本文转载自:https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython2.html 需要学习的地方: (1)read_html的用法 作用:快速获取在html中页面中table格式的数据 (2)to_sql的用法 将获得的DataFrame数据写入数据表中 (3)使用urlencode构造所需的url参数 摘要: 我们平常在浏览网页中会遇到一些表格型的数据信息,除了表格本身体现的内容以外,你可能想透过表格再更进一步地进行汇总.筛选.处理分析等操作从而得到更多有…

Pandas与Matplotlib基础 pandas是Python中开源的,高性能的用于数据分析的库.其中包含了很多可用的数据结构及功能,各种结构支持相互转换,并且支持读取.保存数据.结合matplotlib库,可以将数据已图表的形式可视化,反映出数据的各项特征. 先借用一张图来描述一下pandas的一些基本使用方法,下面会通过一些实例对这些知识点进行应用. 一.安装pandas库 pandas库不属于Python自带的库,所以需要单独下载,如果已经安装了Python,可以使用pip工具下载pa…