python进行数据分析----线性回归

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线性回归分析: 方法: import statsmodels.api as sm import pandas as pd from patsy.highlevel import dmatrices ----2.7里面是 from patsy import dmatrices hg ='D:/hg.csv' df=pd.read_csv(hg) vars=['rkzzl','zrs','rjgdp'] df=df[vars] y,X=dmatrices(' rkzzl ~ zrs + rjgdp…

python进行数据分析

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利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l…

利用Python进行数据分析(5) NumPy基础: ndarray索引和切片

概念理解索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组一维数组的索引一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组二维数组的索引当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在…

利用Python进行数据分析(9) pandas基础: 汇总统计和计算

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法. 例如,sum() 方法,进行列小计: sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计: idxmax() 获取最大值对应的索引: 还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值: value_counts() 方法用于统计各值出现的频率: isin() 方法用于判断成员资格: 安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt…

利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作

一.reindex() 方法:重新索引针对 Series 重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如: fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame 重新…

利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie…