[ python数据分析笔记——数据加载与整理] https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDM3Nzg0NA==&mid=2651588899&idx=4&sn=bf74cbf3cd26f434b73a581b6b96d9ac&chksm=bdbd1b388aca922ee87842d4444e8b6364de4f5e173cb805195a54f9ee073c6f5cb17724c363&mpshare=1&scene=…

最近在看Python数据分析这本书,随手记录一下读书笔记. 工作环境 本书中推荐了edm和ipython作为数据分析的环境,我还是刚开始使用这种集成的环境,觉得交互方面,比传统的命令行方式提高了不少. 使用方法 #edm shell (edm)bash-3.2$ ipython Python 2.7.13 |Enthought, Inc. (x86_64)| (default, Mar 2 2017, 08:20:50) Type "copyright", "credits&…

数据分析三剑客之: Numpy 一丶Numpy的使用 ​ numpy 是Python语言的一个扩展程序库,支持大维度的数组和矩阵运算.也支持针对数组运算提供大量的数学函数库 创建ndarray # 1.使用np.array() 创建一维或多维数据 import numpy as np arr = np.array([1,2,3,4,5]) # 一维 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 二维 ### 注意元素类型: # 1. numpy默认ndarray的所有元素…

1 例子1 from pandas import read_csv; df = read_csv('H://pythonCode//4.1//1.csv') df 截图 1.1 修改表的内容编码 df = read_csv('D://PA//4.1//1.csv', encoding='UTF-8') 2 去掉重复行 (1)读取一个csv from pandas import read_csv; df = read_csv('H:\\python数据分析基础与实践 VIP教程\\章节4数据处理\…

作为一个网络技术人员,机器学习是一种很有必要学习的技术,在这个数据爆炸的时代更是如此. python做数据分析,最常用以下几个库 numpy pandas matplotlib 一.Numpy库 为了方便科学计算,Numpy库定义了一些属性和方法以便于对一维数据,二位数据和高维数据的处理.为了满足科学计算的需求,Numpy定义了一个多维数组对象——ndarray.Ndarray由实际数据和描述这些数据的元数据(如数据维度.数据类型)构成,ndarray一般要求所有元素类型相同. (1) Ndar…

1 Numpy数组 在Python中有类似数组功能的数据结构,比如list,但在数据量大时,list的运行速度便不尽如意,Numpy(Numerical Python)提供了真正的数组功能,以及对数据进行快速处理的函数,Numpy中内置函数处理数据的速度是C语言级别的.Numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy中的ndarray类提供了python对多维数组对象的支持,并具备对矢量进行运算的能力,运算更为快速且节省空间. ndarray是N维数…

numpy库是python的一个著名的科学计算库,本文是一个quickstart. 引入:计算BMI BMI = 体重(kg)/身高(m)^2 假如有如下几组体重和身高数据,让求每组数据的BMI值: weight = [65.4,59.2,63.6,88.4,68.7] height = [1.73,1.68,1.71,1.89,1.79] print weight / height ** 2 执行上面代码,报错:TypeError: unsupported operand type(s) fo…

速查笔记 使用实例 Pandas-数据导入 (未完成) Pandas-数据探索 基础属性 shape indexs columns values dtype/dtypes 汇总和计算描述统计 count() value_count() describe() head() tail() Pandas-数据整理 丢弃值 drop() 缺失值处理 isnull() & notnull() dropna() fillna() 值替换 replace() get_dummies() 重复值处理 dupli…

1. 实现两个数组相加,在数据量特别大的时候 产生数组: (1)  从列表产生数组:a=[0,1,2,3] a=np.array(1) a (2)  从列表传入 a=np.array([1,2,3,4]) (3)  生成全0的数组 np.zeros(5) (4)  生成全1的数组 np.ones(5,dtype=’bool’)àdtype可以用来指定数据类型 (5)  可以使用fill方法将数组设为指定值 (6)  生成整数序列 a=np.arange(1,10)从1开始生成数据,一直到9 (7…

1 shape变化及转置 >>> a = np.floor(10*np.random.random((3,4))) >>> a array([[ 2., 8., 0., 6.], [ 4., 5., 1., 1.], [ 8., 9., 3., 6.]]) >>> a.shape (3, 4) >>> a.ravel() # 转化为一维数组 array([ 2., 8., 0., 6., 4., 5., 1., 1., 8., 9.,…