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1.导入文件,并查看数据样本 abbr = pd.read_csv("./state-abbrevs.csv")areas =pd.read_csv("./state-areas.csv")pop = pd.read_csv("./state-population.csv")display(abbr.head(),areas.head(),pop.head()) abbr: areas: pop 2.合并数据,并对数据进行处理. 合并pop和ab…

需求: 导入文件,查看原始数据 将人口数据和各州简称数据进行合并 将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除 查看存在缺失数据的列 找到有哪些state/region使得state的值为NaN,进行去重操作 为找到的这些state/region的state项补上正确的值,从而去除掉state这一列的所有NaN 合并各州面积数据areas 我们会发现area(sq.mi)这一列有缺失数据,找出是哪些行 去除含有缺失数据的行 找出2010年的全民人口数据 计算各州的人口密度 排序,并找出…

# 提供数据 months = {'JAN' : 1, 'FEB' : 2, 'MAR' : 3, 'APR' : 4, 'MAY' : 5, 'JUN' : 6, 'JUL' : 7, 'AUG' : 8, 'SEP' : 9, 'OCT': 10, 'NOV': 11, 'DEC' : 12} parties = { 'Bachmann, Michelle': 'Republican', 'Romney, Mitt': 'Republican', 'Obama, Barack': 'Demo…

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目录 简介 餐厅评分数据简介 分析评分数据 简介 为了更好的熟练掌握pandas在实际数据分析中的应用,今天我们再介绍一下怎么使用pandas做美国餐厅评分数据的分析. 餐厅评分数据简介 数据的来源是UCI ML Repository,包含了一千多条数据,有5个属性,分别是: userID: 用户ID placeID:餐厅ID rating:总体评分 food_rating:食物评分 service_rating:服务评分 我们使用pandas来读取数据: import numpy as np…

目录 Python 全栈之路 一. Python 1. Python基础知识部分 2. Python -函数 3. Python - 模块 4. Python - 面对对象 5. Python - 文件操作 6. Python - python中经常踩得的坑 7. Python - 网络编程 8. Python - 并发编程 二. 数据库 Mysql Redis MongoDB SQLAlchemy 三. 前端 前端 - HTML 前端 - CSS 前端 - Javescript 前端 - JQ…

不在赘述理论,直接贴代码 typedef enum : NSUInteger { Date1BelongToPast = -1, Date1BelongToToday = 0, Date1BelongToFeature = 1, } Date1BelongTo; @interface DateViewCtrl() @end @implementation DateViewCtrl -(void)viewDidLoad{ [super viewDidLoad]; NSDate *currDate…

适配器模式(Adapter Pattern)是作为两个不兼容的接口之间的桥梁.这种类型的设计模式属于结构型模式,它结合了两个独立接口的功能. 这种模式涉及到一个单一的类,该类负责加入独立的或不兼容的接口功能. 概述 意图 将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口. 适配器模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作. 主要解决 主要解决在软件系统中,常常要将一些"现存的对象"放到新的环境中,而新环境要求的接口是现对象不能满足的. 何时使用 系统需要使用现有的类,而此类…

1,包和模块 包package:本质就是一个文件夹/目录,必须带一个__init.__.py的文件 模块module:.py结尾的python文件 2,导入方法 import pandas, collections  # 导入多个 import pandas as pd # 起别名 from module import fun  # 导入优化,可以直接使用fun import只能导入package或者module,不能直接import到对象,例如import module.fun import到…

全文地址:http://www.mossle.com/docs/activiti/ Activiti 5.15 用户手册 Table of Contents 1. 简介 协议 下载 源码 必要的软件 JDK 6+ Eclipse Indigo 和 Juno 报告问题 试验性功能 内部实现类 2. 开始学习 一分钟入门 安装Activiti 安装Activiti数据库 引入Activiti jar和依赖 下一步 3. 配置 创建ProcessEngine ProcessEngineConfigur…

数据分析06 /pandas高级操作相关案例:人口案例分析.2012美国大选献金项目数据分析 目录 数据分析06 /pandas高级操作相关案例:人口案例分析.2012美国大选献金项目数据分析 1. 人口分析案例 2. 2012美国大选献金项目数据分析 1. 人口分析案例 需求: 导入文件,查看原始数据 将人口数据和各州简称数据进行合并 将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除 查看存在缺失数据的列 找到有哪些state/region使得state的值为NaN,进行去重操作 为找到…

pandas pivot_table 活学活用实例教程 导入相关数据分析的库 首先进行commentTime时间进行数据预处理 查看数据类型信息 最简单的透视表 直接敲击该函数,在notebook中可以查看该函数的参数 多个索引列 特定列的统计 规定特定的聚合函数 传入多个聚合函数 传入columns参数 生成的DataFrame可以导出excel或csv文件 修改index中的数据类型,显示完整的索引列 传入fill_value参数,处理缺失值 设添加margins参数,定margin_nam…

0 简单介绍 pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库.本文是对它的一个入门教程. pandas提供了快速,灵活和富有表现力的数据结构,目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观.它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块. 另外,pandas常常和NumPy一起使用,本文中的源码中也会用到NumPy(教程见Python 机器学习库 NumPy 教程). 1 安装 pip install pand…

目录 0. 案例引入 1. Pandas 主要数据结构 1.1 DataFrame 1.1.1 设置索引 1.1.2 重设索引 1.1.3 以某列为索引 1.2 MultiIndex 1.3 Series 2.基本数据操作 2.1 索引操作 2.1.1 直接使用行列索引 2.1.2 使用loc和iloc取索引 2.1.3 使用ix取混合索引 2.2 赋值操作 2.3 排序 2.3.1 以特征值排序 2.3.2 以索引排序 3. DataFrame运算 3.1 算数运算 3.2 逻辑运算 -,-|…

目录 1. 常用方法 pandas.Series 2. pandas.DataFrame ([data],[index])   根据行建立数据 3. pandas.DataFrame ({dic}) 根据列建立数据 4. pandas.DataFrame([list])根据数据建立列数据 5. loc / iloc 数据筛选 6. 多级行索引 7. 使用 pandas.MultiIndex 显式创建多级行索引 8. 多级行索引的升维及降维 9. 在DataFrame 中添加列 insert 10…

本篇重点讲解windows系统下 Python3.5中第三方excel操作库-openpyxl: 其实Python第三方库有很多可以操作Excel,如:xlrd,xlwt,xlwings甚至注明的数据分析模块Pandas也提供pandas.read_excel.pandas.DataFrame.to_excel功能. 那么openpyxl的库有哪些优缺点呢: 优势: 1.openpyxl提供对pandas的dataframe对象完美支持: 2.openpyxl支持后台静默打开excel文件: 3…

字符串操作 字符串对象方法 val = 'a,b, guido' val.split(',') ['a', 'b', ' guido'] pieces = [x.strip() for x in val.split(',')] pieces ['a', 'b', 'guido'] first,second,third = pieces '::'.join(pieces) 'a::b::guido' 'guido' in val True 注意find和index的区别:如果找不到字符串,inde…

关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系. 也就是说,一个变量如何相对于另一个变化. 散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表. 如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组. 在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作. 导入需要的模块库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pan…

排序 (Ranking) 包点图 (Dot Plot) 包点图表传达了项目的排名顺序,并且由于它沿水平轴对齐,因此您可以更容易地看到点彼此之间的距离. https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter17/chapter17 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl # 导入matplotlib库 im…

排序 (Ranking) 棒棒糖图 (Lollipop Chart) 棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的. https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter16/chapter16 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl # 导入matplotlib库 import mat…

偏差 (Deviation) 有序条形图 (Ordered Bar Chart) 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序. 但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息. https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter15/chapter15 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl…

偏差 (Deviation) 面积图 (Area Chart) 通过对轴和线之间的区域进行着色,面积图不仅强调峰和谷,而且还强调高点和低点的持续时间. 高点持续时间越长,线下面积越大. https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter14/chapter14 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl #…

偏差 (Deviation) 带标记的发散型棒棒糖图 (Diverging Lollipop Chart with Markers) 带标记的棒棒糖图通过强调您想要引起注意的任何重要数据点并在图表中适当地给出推理,提供了一种对差异进行可视化的灵活方式. https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter13/chapter13 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入…

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter2/chapter2 关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系. 也就是说,一个变量如何相对于另一个变化. 带边界的气泡图 有时,您希望在边界内显示一组点以强调其重要性. 在这个例子中,你从数据框中获取记录,并用下面代码中描述的 encircle() 来使边界显示出来. 导入所需要的库 # 导入numpy库 import numpy as np # 导入pandas…

偏差 (Deviation) https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter11/chapter11 发散型文本 (Diverging Texts) 如果您想根据单个指标查看项目的变化情况,并可视化此差异的顺序和数量,那么散型条形图 (Diverging Bars) 是一个很好的工具. 它有助于快速区分数据中组的性能,并且非常直观,并且可以立即传达这一点. 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import…

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter10/chapter10 如果您想根据单个指标查看项目的变化情况,并可视化此差异的顺序和数量,那么散型条形图 (Diverging Bars) 是一个很好的工具. 它有助于快速区分数据中组的性能,并且非常直观,并且可以立即传达这一点. 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplot…

矩阵图 https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter9/chapter9 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl # 导入matplotlib库 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 导入seaborn库 %matplotl…

相关图 https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter8/chapter8 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl # 导入matplotlib库 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 导入seaborn库 %matplotl…

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter7/chapter7 边缘箱形图 (Marginal Boxplot) 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途. 然而,箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数.第25和第75百分位数. 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl # 导入matplotlib…