基于 Python 和 Pandas 的数据分析(7) --- Pickling

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基于 Python 和 Pandas 的数据分析(7) --- Pickling

上一节我们介绍了几种合并数据的方法. 这一节, 我们将重新开始不动产的例子. 在第四节中我们写了如下代码: import Quandl import pandas as pd fiddy_states = pd.read_html('https://simple.wikipedia.org/wiki/List_of_U.S._states') for abbv in fiddy_states[0][1][2:]: #print(abbv) print("FMAC/HPI_"+str(a…

基于 Python 和 Pandas 的数据分析(1)

基于 Python 和 Pandas 的数据分析(1) Pandas 是 Python 的一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来的数据分析的学习. Pandas 模块是一个高性能,高效率和高水平的数据分析库. 从本质上讲,它非常像操作电子表格的无头版本,如Excel. 我们所使用的大部分的数据集都可以被转换成 dataframes(数据框架). 你可能对这个术语比较熟悉了, 它被广泛地用于很多语言. 但是如果你不熟悉, 可以看下我的解释: 一个 dataframe 就很像…

基于 Python 和 Pandas 的数据分析(4) --- 建立数据集

这一节我想对使用 Python 和 Pandas 的数据分析做一些扩展. 假设我们是亿万富翁, 我们会想要多元化地进行投资, 比如股票, 分红, 金融市场等, 那么现在我们要聚焦房地产市场, 做一些这方面的调研. 首先, 决定房价的因素有哪些呢? 经济, 利率和人口特征.这些是影响放假的主要因素. 当然还有很多细节, 比如房子的排水系统, 屋顶, 地板等等. 但是, 首先我们还是从宏观的角度来做个大体的分析. 第一步, 就是要收集数据. Quandl 仍然是一个很好的起点, 但是这次我们要自己手…

基于 Python 和 Pandas 的数据分析(2) --- Pandas 基础

在这个用 Python 和 Pandas 实现数据分析的教程中, 我们将明确一些 Pandas 基础知识. 加载到 Pandas Dataframe 的数据形式可以很多, 但是通常需要能形成行和列的数据集. 所以可以是如下的 dictionary 的形式: web_stats = {'Day':[1,2,3,4,5,6], 'Visitors':[43,34,65,56,29,76], 'Bounce Rate':[65,67,78,65,45,52]} 我们可以通过如下方式把这个 dictio…

基于 Python 和 Pandas 的数据分析(3) --- 输入/输出基础

这一节, 我们要讨论 Pandas 的输入与输出, 并且应用在现实的实际例子中. 为了得到大量的数据, 向大家推荐一个网站 Quandl. Quandl 有很多免费和付费的资源. 这个网站最大的优势在于数据的规范化, 集中性以及提取数据的方式都是一样的. 如果你获取数据的时候, 选择用 Python, 那么数据会自动转成 dataframe. 但是, 我们这节课的目的是理解 Pandas 的输入与输出, 所以我们还是手动下载一个 CSV 文件. 举个例子, 我们想要买卖德克萨斯州的一处房产. 那…

基于 Python 和 Pandas 的数据分析(6) --- Joining and Merging

这一节我们将看一下如何通过 join 和 merge 来合并 dataframe. import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'HPI':[80,85,88,85], 'Int_rate':[2, 3, 2, 2], 'US_GDP_Thousands':[50, 55, 65, 55]}, index = [2001, 2002, 2003, 2004]) df2 = pd.DataFrame({'HPI':[80,85,88,85], 'Int_rate…