据说,北京落户的难度比加入美国国籍还高.而北京2018年首次实行积分入户制,让我们来分析一下首批通过积分入户拿到北京户口的数据. 首先从北京积分落户官网下载公示名单: 根据表格中的信息,我们主要从以下三个维度进行分析: 1.分值区域 结论:从条形图中可以看出,大部分人的分值都是在90~95分之间 2.落户年龄 结论:从饼图中可以看出,40~45岁这个年龄段满足积分落户的人数最多,占了总人数的61.3% 3.落户人所在的公司 结论:从上述二维表中可以看出,知名互联网公司入户北京的人数较多.…

1.数据分析步骤 ''' 数据分析步骤: 1.先加载数据 pandas.read_cvs("path") 2.查看数据详情 df.info() ,df.describe() ,df.head() 3.根据业务获取数据(复杂在此) 4.展现数据 ''' 2.案例 # coding=utf-8 #911数据中不同月份不同类型的电话的次数的变化情况 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as…

[转帖]Speed-BI数据分析案例:2016年8月汽车销量排行榜 据中国汽车工业协会统计分析,2016年8月,乘用车市场表现较好,当月销量环比和同比均呈较快增长.1-8月,乘用车销量总体呈稳定增长,增幅比1-7月继续小幅提升.      8月,乘用车共销售179.55万辆,环比增长11.90%,同比增长26.34%.在乘用车主要品种中,与上月相比,交叉型乘用车销量略有下降,其他三大类乘用车品种均呈增长:与上年同期相比,交叉型乘用车销量降幅依然明显,其他品种保持较快增长.8月,基本型乘用车(轿车…

动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题 D3.js入门指南 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来.D3严格遵循Web标准,因而可以让你的程序轻松兼容…

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&…

//2019.07.17 pyhton中pandas数据分析基础入门(一文看懂pandas), 教你迅速入门pandas数据分析模块(后面附有入门完整代码,可以直接拷贝运行,含有详细的代码注释,可以轻松帮助你入门理解) 1.1 pandas模块简介 首先,使用pandas相应的操作之前都需要导入pandas模块 import pandas as pdimport numpy as np #导入pandas和numpy模块 1.pandas中具有两种常见的数据结构:(1)Series它是指一维列表…

//2019.07.16python中pandas模块应用1.pandas是python进行数据分析的数据分析库,它提供了对于大量数据进行分析的函数库和各种方法,它的官网是http://pandas.pydata.org/: 2.对于pandas数据分析模块的应用主要包括:数据结构的定义,对于数据表格的基础操作大全.数据文件的读入与导出,数据的切片与拼接.表中数据的提取与选择.数据统计方面的应用.缺失数据处理.数据表格的拼接.数据的拷贝与设置等 3.pandas各个模块应用详细代码其标注如下所示…

在2018年第一季度热销乘用车分析报告中,SUV以总体销量15.4%的同比增长率让人不可小觑,Smartbi刚得到5月分析的数据就迫不及待的来看看是否热度不减,结果在5月这个所谓汽车销售淡季,轿车以9.4%同比增长又超过了SUV,或许SUV在经过前期的迅猛发展后开始回归平稳.整体来看汽车销售市场还是保持增长趋势. 表:SUV 和轿车月销量和同期增长率 Smartbi就单独分析一下轿车和SUV销量情况:今天就先从车系方面入手.(左边轿车.右边SUV,下同) 图:(轿车)各车系月销量和同期增长率(S…

ArcGIS案例学习笔记2_1_学校选址适宜性分析 计划时间:第二天上午 目的:学校选址,适宜性分析 内容:栅格数据分析 教程:pdf page=323 数据:chapter8/ex1/教育,生活,土地利用和数字高程表面 步骤 环境设置:工作空间,范围,分辨率 方法: 分析工具/邻域分析/缓冲区 分析工具/叠加分析/相交,擦除,联合 添加字段,字段计算器 结果: 联系方式:谢老师,135_4855_4328,xiexiaokui#139.com…

一.爬取老番茄B站数据 前几天开发了一个python爬虫脚本,成功爬取了B站李子柒的视频数据,共142个视频,17个字段,含: 视频标题,视频地址,视频上传时间,视频时长,是否合作视频,视频分区,弹幕数,播放量,点赞数,投币量,收藏量,评论数,转发量,实时爬取时间 基于这个Python爬虫程序,我更换了up主的UID,把李子柒的uid换成了老番茄的uid,便成功爬取了老番茄的B站数据.共393个视频,17个字段,字段同上. 这里展示下爬取到的前20个视频数据: 基于爬取的老番茄B站数据,用pyt…