Python数据分析2------数据探索

python数据分析笔记——数据加载与整理]

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Python机器学习之数据探索可视化库yellowbrick

# 背景介绍从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维.陆续使用过plotly.seaborn,最终定格在了Bokeh,因为它可以与Flask完美的结合,数据看板的开发难度降低了很多. 前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索,今天得空打算学习一下.原本访问的是英文文档,结果发现已经有人在做汉化,虽然看起来也像是谷歌翻译的,本着拿来主义,少费点精力的精神,就半抄半学,还…

Python数据分析2------数据探索

一.数据探索数据探索的目的:及早发现数据的一些简单规律或特征数据清洗的目的:留下可靠数据,避免脏数据的干扰. 两者没有严格的先后顺序,经常在一个阶段进行. 分为: (1)数据质量分析(跟数据清洗密切联系):缺失值分析.异常值分析.一致性分析.重复数据或含有特殊符号的数据分析 (2)数据特征分析(分布.对比.周期性.相关性.常见统计量等): 二.数据探索操作查看数据前5行:dataframe.head() #查看数据的信息,包括每个字段的名称.非空数量.字段的数据类型 : data.…

Python机器学习之数据探索可视化库yellowbrick-tutorial

背景介绍从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维.陆续使用过plotly.seaborn,最终定格在了Bokeh,因为它可以与Flask完美的结合,数据看板的开发难度降低了很多. 前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索,今天得空打算学习一下.原本访问的是英文文档,结果发现已经有人在做汉化,虽然看起来也像是谷歌翻译的,本着拿来主义,少费点精力的精神,就半抄半学,还是发…

python数据挖掘之数据探索第一篇

目录数据质量分析当我们得到数据后,接下来就是要考虑样本数据集的数据和质量是否满足建模的要求?是否出现不想要的数据?能不能直接看出一些规律或趋势?每个因素之间的关系是什么? 通过检验数据集的数据质量,绘制图表,计算某些特征值等手段,对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索.数据质量检测对后面的数据预处理有很大参考作用,并有助于选择合适的建模方法. 数据探索大致分为质量探索和特征探索两方面. 数据质量分析定义:数据质量分析是数据预处理的前提,也是对数据挖掘的…

Python数据分析_Pandas01_数据框的创建和选取

主要内容: 创建数据表查看数据表数据表索引.选取部分数据通过标签选取.loc 多重索引选取位置选取.iloc 布尔索引 Object Creation 新建数据用list建series序列 In [73]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) In [74]: s Out[74]: 0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0 5 8.0 dtype: float64 用numpy array建dataframe In [75]: date…

Python数据分析--------numpy数据打乱

一.shuffle函数: import numpy.random def shuffleData(data): np.random.shufflr(data) cols=data.shape[1] X=data[:,0:cols-1] Y=data[:,cols-1:] return X,Y 二.np.random.permutation()函数这个函数的使用来随机排列一个数组的, 一维数组: 对多维数组来说,是多维随机打乱而不是1维,例如: 如果要利用次函数对输入数据X.Y进行随机排序,且要…

Python 数据分析（二本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算，时间序列，金融与经济数据应用等相关知识

Python 数据分析(二) 本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算,时间序列,金融与经济数据应用等相关知识第1节 groupby 技术第2节数据聚合第3节分组级运算和转换第4节透视表和交叉表第5节时间序列第6节日期的规范.频率以及移动第7节时区处理第8节时期及算术运算第9节重采样及频率转换第10节时间序列绘图 groupby 技术一.实验简介 Python 数据分析(二)需要同学们先行学完 Python 数据分析(一)的课程. 对数据集进行分…

数据挖掘（二）用python实现数据探索：汇总统计和可视化

今天我们来讲一讲有关数据探索的问题.其实这个概念还蛮容易理解的,就是我们刚拿到数据之后对数据进行的一个探索的过程,旨在了解数据的属性与分布,发现数据一些明显的规律,这样的话一方面有助于我们进行数据预处理,另一方面在进行特征工程时可以给我们一些思路.所以这样一个过程在数据挖掘中还是蛮有用的,相信大家在网上看过不少数据挖掘比赛的Kernel,一般一上来都先是个数据探索的过程.之前听过一个老师讲课,说数据探索过程其实可有可无,直接预处理猛搞,但典型的口嫌体正直,在演示一个比赛的流程时,还是先进行了汇总…

python数据分析之pandas数据选取：df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]

1 引言 Pandas是作为Python数据分析著名的工具包,提供了多种数据选取的方法,方便实用.本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法. Pandas中,数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构,这两种数据结构数据选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍. 在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况: 1)行(列)选取(单维度选取):df[].这种情况一次只能选取行或者列,即一次选取中,只能为行或者列设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件). 2…

利用python进行泰坦尼克生存预测——数据探索分析

最近一直断断续续的做这个泰坦尼克生存预测模型的练习,这个kaggle的竞赛题,网上有很多人都分享过,而且都很成熟,也有些写的非常详细,我主要是在牛人们的基础上,按照数据挖掘流程梳理思路,然后通过练习每一步来熟悉应用python进行数据挖掘的方式. 数据挖掘的一般过程是:数据预览——>数据预处理(缺失值.离散值等)——>变量转换(构造新的衍生变量)——>数据探索(提取特征)——>训练——>调优——>验证 1 数据预览 1.1 head() 预览数据集的前面几条数据可以大致…

【python数据分析实战】电影票房数据分析(二)数据可视化

目录图1 每年的月票房走势图图2 年票房总值.上映影片总数及观影人次图3 单片总票房及日均票房图4 单片票房及上映月份关系图在上一部分<[python数据分析实战]电影票房数据分析(一)数据采集> 已经获取到了2011年至今的票房数据,并保存在了mysql中. 本文将在实操中讲解如何将mysql中的数据抽取出来并做成动态可视化. 图1 每年的月票房走势图第一张图,我们要看一下每月的票房走势,毫无疑问要做成折线图,将近10年的票房数据放在一张图上展示. 数据抽取: 采集到的票房数据是…

python数据分析数据标准化及离散化详解

python数据分析数据标准化及离散化详解本文为大家分享了python数据分析数据标准化及离散化的具体内容,供大家参考,具体内容如下标准化 1.离差标准化是对原始数据的线性变换,使结果映射到[0,1]区间.方便数据的处理.消除单位影响及变异大小因素影响. 基本公式为: x'=(x-min)/(max-min) 代码: #!/user/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- #author:M10 import numpy as np imp…

python数据分析-数据导入

1.导入CSV格式数据 import pandas data = pandas.read_csv("C:\\Users\\zhaosai\\Desktop\\进击的DBA\\谁说菜鸟不会数据分析(Python篇)--数据\\PDABook\\第四章\\4.1.1 数据导入\\1.csv", engine="python"#设置engine="python"为防止文件路径中含有中文,报出异常 ) data #输出查看 read_csv方法参数列表…

小白学 Python 数据分析（5）：Pandas （四）基础操作（1）查看数据

在家为国家做贡献太无聊,不如跟我一起学点 Python 人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 引言最近这个系列有段时间没更新,理由也就不找了,总结就一点,懒!懒得学习! 我就是这么一个能勇于发现并且承认错误…

小白学 Python 数据分析（6）：Pandas （五）基础操作（2）数据选择

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据引言上一篇文章我们介绍如何在 Pandas 一些基础的查看数据的操作,但是官方更推荐我…

小白学 Python 数据分析（7）：Pandas （六）数据导入

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择引言…