一.Numpy的ndarray:一种多维数组 ndarray是一个通用的同构多维数据容器,其所有元素必须是相同的类型.每个数组都有一个shape(一个表示各维度的元组)和dtype(一个用于说明数据数据类型的对象). 创建ndarray 使用array函数: 接受一切序列型对象,然后产生一个新的包含有传入数据的Numpy数组,嵌套序列将会被转化为一个多维数组 import numpy as np data = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]] arr2 = n…

---恢复内容开始--- Python数据分析基础(1) //2019.07.09python数据分析基础总结1.python数据分析主要使用IDE是Pycharm和Anaconda,最为常用和方便的是Anaconda.2.python字符串常用操作:(1)用三引号实现字符串的多行输入:(2)字符串的特征分割:可以利用split函数来进行实现,例如s是定义的字符串,那么s.split("分割特征q")则可以实现字符串s以分割特征q为隔离点分成几块:(3)字符串的长度可以用len函数,l…

Python数据分析基础教程(第2版)(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1_FsReTBCaL_PzKhM0o6l0g 提取码:nkhw 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · NumPy是一个优秀的科学计算库,提供了很多实用的数学函数.强大的多维数组对象和优异的计算性能,不仅可以取代Matlab和Mathematica的许多功能,而且业已成为Python科学计算生态系统的重要组成部分.但与这些商业产…

Python数据分析基础(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1ImzS7Sy8TLlTshxcB8RhdA 提取码:6xeu 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · 想深入应用手中的数据?还是想在上千份文件上重复同样的分析过程?没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析? 来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题…

//2019.07.10python数据分析基础——numpy(数据结构基础) import numpy as np: 1.python数据分析主要的功能实现模块包含以下六个方面:(1)numpy——数据结构基础(2)Scipy——强大的数据计算(矩阵计算.信号处理.数理分析等)(3)matplotlib——可视化图形功能模块,实现数据的图形可视化)(4)pandas——基础数据分析方法(5)scikit-learn——强大的数据分析建模库,主要用于数据挖掘(6)Keras——人工神经网络,实现…

小生今年研二,目前主要从事软件工程数据挖掘与分析.之前一直苦于找不到一个从数据预处理.数据分析.数据可视化和软件建模的统一平台.因此,小生辗转反辙学习了java,R语言,python,scala等等.最后忽然发现python正是小生苦苦寻觅的“稀世珍宝”.在这里主要总结利用python分析数据的一些工具包和相关资料,还望各位指正共同进步. 主要的工具包: numpy: http://www.numpy.org/                                           …

安装Python基础的几个数据分析库: pip install pandas pip install numpy pip install scipy pip install scikit-surprise 值得注意的是,在安装scikit-surprise库的时候需要提前安装Microsoft Visual C++ 14.0 百度网盘链接在下面: 链接: https://pan.baidu.com/s/1grxdx_7TH40fiLfeV1McHg 提取码: md8b 2018.12.8更新 今…

1.基础python代码: #!/usr/bin/env python3 # 可以使脚本在不同的操作系统之间具有可移植性 import sys # 导入python的内置sys模块,使得在命令行中向脚本发送附加的输入 # sys模块的argv参数,传递给python脚本的命令行参数列表,也就是我们运行的脚本的输入文件和写入csv格式的输出文件 # 用命令行读取CSV的输入文件和写入CSV格式的输出的文件 # 用命令行输入: python script_name.py "C:\path\to\in…

2.2筛选特定的行: 行中的值满足某个条件 行中的值属于某个集合 行中的值匹配于某个模式(即:正则表达式) 2.2.1:行中的值满足于某个条件: 基础python版: #!/usr/bin/env python3 import csv import sys input_file = sys.argv[1] output_file = sys.argv[2] with open(input_file, 'r', newline = '') as csv_in_file: with open(out…

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) for…

参考link  https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html 基础 Numpy主要用于处理多维数组,数组中元素通常是数字,索引值为自然数 在Numpy中,维度被称为axes,axes的总数为rank (秩) (关于矩阵秩的概念,可以参考https://www.zhihu.com/question/21605094 与 https://www.applysquare.com/topic-cn/78QfWkiPt/) Numpy的…

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…

1 重新生成索引 如果某个索引值不存在就引入缺失值 from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np obj=Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index=['d','b','a','c']) obj #重新生成索引 obj2=obj.reindex(['a','b','c','d','e']) obj2 a使用method的ffill可以实现前向值填充,效果如下 #前向填充 o…

1 Series a:类似一维数组的对象,每一个数据与之相关的数据标签组成 b:生成的左边为索引,不指定则默认从0开始. from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd #series 一组数据与相关得数据标签组成 obj=Series([,,-,]) obj#索引在左边 值在右边 c:可以通过values和index属性获取数组的表示形式和索引对象 obj.values#array([ , , -, ], dtype=int64)…

这是一篇的数据的分析的典型案列,本人也是经历一次从无到有的过程,倍感珍惜,所以将其详细的记录下来,用来帮助后来者快速入门,,希望你能看到最后! 需求:对obo文件进行解析,输出为json字典格式 数据的格式如下: 我们设定 一个trem or  typedef为一条标签,一行为一条记录或者是键值对,以此为标准! 下面我们来对数据进行分析: 数据集中一共包含两种标签[trem] and [typedef]两种标签,每个标签下边有多个键值对,和唯一的标识符id,每行记录以“/n”结尾,且每条标签下下…

一.数据读取 1.读写数据库数据 读取函数: pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, columns=None) pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True) pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True…

参考pandas官方文档: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html#min 1.pandas中的数据类型 Series 带有索引标记的一维数组,可以存储任何数据类型 #基本方法 >>s =pd.Series(data, index=index) >>import pandas as pd >>import numpy as np # 使用ndarray创建 >>indexs = ['a',…

基本用法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 年份 year = [1950,1970,1990,2010] # 全球总人口(单位:10亿) pop = [2.519,3.692,5.263,6.972] # 画折线图 plt.plot(year,pop) # year:x轴,pop:y轴 # 显示出折线图 plt.show() # 画散点图 plt.scatter(year,pop) plt.show() 画直方图 # 数据…

2 DataFrame a:通过传入一个等长的列表构成DataFrame 自动加上索引 data={'state':['ohio','ohio','ohio','Nevada','Nevada'], ,,,,], 'pop':[1.5,1.7,3.6,2.1,2.9]} frame=DataFrame(data) b:指定顺序序列(之前是按照默认排序) DataFrame(data,columns=['year','state','pop']) c:传入数据的时候列不存在 那么就是NAN d:从…

学习一门语言就是不断实践,python是目前用于数据分析最流行的语言,我最近买了本书<利用python进行数据分析>(Wes McKinney著),还去图书馆借了本<Python数据分析基础教程--NumPy学习指南>(第二版),准备将python数据分析工具的门给入了哈哈,闲话少说,直接切入正题. 首先<利用python进行数据分析>此书的译者强烈建议计算机环境的配置最好与书上的一致,所以我找了半天书上要求用的安装包 第一,安装32位的EPDFree(书上的版本就是3…

1. python数据分析基础 2. numpy 3. Scikit-Learn 4. Bokeh 5. Scipy 6. Pandas   转载于:http://www.jianshu.com/p/7f4945b5d29c…

Numpy (Numerical Python) 高性能科学计算和数据分析的基础包: ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速.节省空间: 矩阵运算,无需循环,可以完成类似Matlab中的矢量运算: 线性代数.随机送生成: ndarray ,N维数组对象(矩阵) 所有元素必须是相同类型 ndim属性,维度个数 shape属性,各维度大小 dtype属性,数据类型 代码示例: import numpy # 生成指定维度的随机多维数据(两行三列) data = numpy.rando…

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\…

Python数据分析概述 数据分析的含义与目标 统计分析方法 提取有用信息 研究.概括.总结 Python与数据分析 Python: Guido Van Rossum Christmas Holiday, 1989 特点:简介 开发效率搞 运算速度慢(相对于C++和Java) 胶水特性(集成C语言) 数据分析:numpy.scipy.matplotlib.pandas.scikit-learn.keras Python数据分析大家族 numpy(Numeric Python): 数据结构基础.是…

打算入坑, python数据分析 , 所以下载了 <利用python数据分析>的电子书, 影印版 , 14年出版的 , 现在有很多工具对不上号, 但是整体思想还是不变的 , 所以准备工作要做好, 第一步就是安装常用个库,  https://pypi.python.org/pypi 因为墙所以这个链接下载不下来 , 知乎上翻了几篇, 发现他们都用豆瓣的pypi源 , 只需要简单的两步   第一步:  cmd命令行  python -m pip install -i https://pypi.do…

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l…

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在…

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt…

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新…

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie…