Step1:基础数据准备(通过爬虫获取到),以下是从第一期03年双色球开奖号到今天的所有数据整理,截止目前一共2549期,balls.txt 文件内容如下 : 备注:想要现成数据的可以给我发邮件哟~ Step2: 分析数据特征和数据处理方式选择,直接上代码如下: #导入Counterfrom collections import Counter​def readfile(): red_lists=[] blue_lists=[] #打开文件并获取文件句柄 with open("./balls.t

最近刚读完一本新书,关注的公众号作者出的“谁说菜鸟不会数据分析—Python篇”,话说现在很多微信公众号大牛都在出书,这貌似是一个趋势.. 说说这本书吧,我之前看过一些网文,对于数据分析这一块也有过一点点研究,很浅,大体就是爬个数据,然后做一些简要的分析,最后可视化一下就ok了.这本书还是挺适合小白或者小白加强版,毕竟还是要掌握一些基础的知识,全盲肯定是不行的.读完此书后,依照惯例做了个简要版的读书笔记,虽然看着很low,但还是花费了我一下午的时间,另外我也搞到了本书的简版电子书,只有几十页,如

前言:python数据分析的基础知识,简单总结,主要是为了方便自己写的时候查看(你们可能看不太清楚T^T),发现有用的方法,随时补充,欢迎指正 数据分析专栏: 数据分析--python基础 数据分析--numpy 数据分析--pandas 数据分析--数据可视化 数据分析--数据处理实例 文章目录 python基础 1.三种基本数据类型 1.1列表 1.2元组 1.3字典 2.判断.循环 3.字符串 3.1常用函数 3.2正则表达式 4. 函数 python基础 1.三种基本数据类型 1.1列表

一直想写点Python的笔记了,今天就闲着无聊随便抄点,(*^__^*) 嘻嘻…… -------------------------------------------------------------------------------------- 数据分析的几大任务: 搜集:与外界进行交互,读写各种各样的文件格式和数据库 准备:对数据进行清理.休整.整合.规范化.重塑.切片切块.变形等处理以便进行分析. 建模和计算:将数据跟统计模型.机器学习算法或其它计算工具联系起来. 展示:创建交互

1. 要求windows系统 2. pycharm编程环境并要求配置好python3.x环境 pycharm可在官网下载,下面是链接. https://www.jetbrains.com/zh/pycharm/specials/pycharm/pycharm.html?utm_source=360&utm_medium=cpc&utm_campaign=cn-360-pro-pycharm-ph&utm_content=pycharm-python-download&utm

数据分析中应用到python中的ggplot库,可以用来画图 数据之类的用优达学院中课程七中的数据为例 数据是:https://s3.amazonaws.com/content.udacity-data.com/courses/ud359/hr_year.csv 散点图: gp=pandas.read_csv(hr_year_csv) gg=ggplot(gp,aes('yearID','HR'))+geom_point(color='red')+ggtitle(u'Total Hr by ye

最近在做Python职位分析的项目,做这件事的背景是因为接触Python这么久,还没有对Python职位有一个全貌的了解.所以想通过本次分析了解Python相关的职位有哪些.在不同城市的需求量有何差异.薪资怎么样以及对工作经验有什么要求等等.分析的链路包括: 数据采集 数据清洗 异常的创建时间 异常的薪资水平 异常的工作经验 统计分析 大盘数据 单维度分析 二维交叉分析 多维钻取 文本分析 文本预处理 词云 FP-Growth关联分析 LDA主题模型分析 分为上下两篇文章.上篇介绍前三部分内容,

还是优达学院的第七课 数据:https://s3.amazonaws.com/content.udacity-data.com/courses/ud359/hr_by_team_year_sf_la.csv ggplot: gp = pandas.read_csv(hr_by_team_year_sf_la_csv) gg = ggplot(gp,aes('yearID','HR',color = 'teamID')) + geom_point() + geom_line() + ggtitle

代码如下: red_ball = [] blue_ball = [] count = 0 while count < 6: n = int(input('\033[31mPlease enter the red ball of your choice(1-32):\033[0m')) if 0 < n < 33: if n in red_ball: print('the number is already in the list,please choose another number~

学习笔记汇总 Pandas学习(一)–数据的导入 pandas学习(二)–双色球数据分析 pandas学习(三)–NAB球员薪资分析 pandas学习(四)–数据的归一化 pandas学习(五)–pandas学习视频 本章主要利用双色球开奖数据来学习pandas的DataFrame数据选取,Series的统计功能,以及matplotlib画柱状图. ball.py # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np imp

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 这里有一些技巧来处理日志文件提取.假设我们正在查看一些Enterprise Splunk提取.我们可以用Splunk来探索数据.或者我们可以得到一个简单的提取并在Python中摆弄这些数据. 在Python中运行不同的实验似乎比试图在Splunk中进行这种探索性的操作更有效.主要是因为我们可以无所限制地对数据做任何事.我们可以在一个地方创建非常复杂的统计模型. 理论上,我们可以在Splunk中做很多的探索.它有各种报告和分析功能. 但是

点击了解更多Python课程>>> Python数据分析实战视频教程[小蚊子数据分析实战课程] [课程概述] Python数据分析实战' 适用人群:适合需提升竞争力.提升工作效率.喜欢用数据说话的职场人士,如从事产品.运营.市场.分析.挖掘.程序等 [课程简介] 跟小蚊子学数据分析--Python数据分析实战,简单.实用的Python数据分析视频教程. 主要介绍Python在数据处理.数据分析.数据可视化方面常用的实战方法与技巧. 本课程目的是帮助学员提升工作效率及效果,增强职场竞争力.

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

常用模块 Python中的模块在使用的时候统一都是采用的句点符(.) # 就是模块名点方法的形式 import time time.time() import datetime datetime.datetime.today() time datetime random os sys pymysql import pymysql conn = pymysql.connect( host = '192.168.1.20', port = 3306, user = 'root', password

2月22日更新:   0.Python从零开始系列连载: Python从零开始系列连载(1)——安装环境 Python从零开始系列连载(2)——jupyter的常用操作 Python从零开始系列连载(3)——Python的基本数据类型(上) Python从零开始系列连载(4)——Python的基本数据类型(下) Python从零开始系列连载(5)——Python的基本运算和表达式(上) Python从零开始系列连载(6)——Python的基本运算和表达式(下) Python从零开始系列连载(7)

往期回顾 Python实现自动监测Github项目并打开网页 Python实现文件自动归类 Python实现帮你选择双色球号码 Python实现每日更换"必应图片"为"桌面壁纸" 前言: 今天我们就利用python脚本实现批量加水印.直接开整~ 效果展示 有时候,为了保护版权,需要给作品中的图片加上水印. 一种是把水印(logo)加在图片的一个角落,就像有的是公众号会在后台把水印打开. 更厉害的一种是,水印在整个图上有很多,有个轻微的透明度,更安全. PYTHON自

简介 Python的创始人为Guido van Rossum.1989年圣诞节期间,在阿姆斯特丹,Guido为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释程序,做为ABC 语言的一种继承.Python编程语言非常适合初学者,可以使用它写出简单有效的程序,Python没有很多复杂的符号,比如大括号.$等符号,简化了阅读难度,针对初学者比较友好.其次,Python的功能非常强大,因为它是一门高级语言,你不需要考虑如何管理你的程序使用的内存之类的底层细节,并且它有非常丰富的类库资源,你不需要重新再自己

Python 3.x总结 Python学习总结[第一篇]:Python简介及入门 Python学习总结[第二篇]:Python数据结构 Python学习总结[第三篇]:Python之函数(自定义函数.内置函数.装饰器.迭代器.生成器) Python学习总结[第四篇]:Python之文件操作(文件.正则) Python学习总结[第五篇]:Python之模块 Python学习总结[第六篇]:Python之异常处理 Python学习总结[第八篇]:Python之反射 Python学习总结[第九篇]:P

python语言基础(1)Python3入门,数据类型,字符串(2)判断/循环语句,函数,命名空间,作用域(3)类与对象,继承,多态(4)tkinter界面编程(5)文件与异常,数据处理简介(6)Pygame实战飞机大战,2048 python语言高级(1)Python常见第三方库与网络编程(2)Python正则表达式(3)邮箱爬虫,文件遍历,金融数据爬虫,多线程爬虫(4)Python线程.进程(5)Python MySQL数据库,协程,jython python全栈工程师前端(1) HTML(

精选 TOP45 值得学习的Python项目 [导读]热门资源博客 Mybridge AI 比较了 18000 个关于 Python 的项目,并从中精选出 45 个最具竞争力的项目.我们进行了翻译,在此一并送上.这份清单中包括了各不相同的 20 个主题,以及一些资深程序员分享使用 Python 的经验,值得收藏.Mybridge AI 的排名结合了内部机器评估的内容质量和各种人为因素,包括阅读次数和阅读时长等. 对于 Python 的初学者,我们推荐以下这些课程: REST API:使用 Pyt

作者:Wayne Shi链接:https://www.zhihu.com/question/29372574/answer/88744491来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 补充了几个数据分析的项目,目前是33个Python项目,会继续保持更新.Learn by doing才是正确的技术学习姿势. 20171009更新: NBA常规赛结果预测--利用Python进行比赛数据分析 Python 气象数据分析 20161230更新: Python基于共现