# 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

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

项目介绍 项目地址:https://www.kaggle.com/fivethirtyeight/2016-election-polls 包含了2015年11月至2016年11月期间对于2016美国大选的选票数据,共27列. 项目目的:分析每个月的民意调查统计趋势. 涉及知识点: 高阶函数filter numpy读取文本文件 处理日期格式数据 numpy的切片和索引 numpy的统计方法 列表推导式 数据结构zip Matplotlib进行简单的数据可视化 项目代码 # -*- coding:

一.项目介绍 首先分析美国总统竞选这个项目是一个烂大街的项目,但是他的确是一个适合Python新手入门的数据处理项目. 本人在大二刚刚学习了Python数据处理,学习时间不超过5个小时,但是已经可以完成基本的数据处理了. 首先来看项目: 得到的数据就是又分csv文件(就是用逗号隔开的纯文本文件),如下: 而我们需要的是图形,可视化的数据,能够将数据直观的展现出来,结果如下: 好,废话不多说,来看看怎么处理数据. 二.项目操作 2.1数据的导入——将csv文件数据导入MySQL 由于我们的数据是放

炼数成金数据分析课程---14.Logistic回归 一.总结 一句话总结: 大纲+实例快速学习法 主要讲Logistic回归的原理及编程实现 1.事件的优势比(odds)是什么? 记y取1的概率是p=P(y=1|X),取0的概率 是1-p,取1和取0的概率之比为p/(1-p),称为事件的优势比(odds) 假设在p个独立自变量

炼数成金数据分析课程---10.python中如何画图 一.总结 一句话总结: 主要matplotlib库,pandas中也可以画一些基础图 大纲+实例快速学习法 1.matplotlib的最简单画图操作是什么? 1.import matplotlib.pyplot as plt 2.plt.plot([1,2,3,2,3,2,2,6]) #这是y数据,自动生成x轴数据 3.plt.show() import matplotlib.pyplot as plt #####matplotlib创建图

treecnt 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 给定一棵n个节点的树,从1到n标号.选择k个点,你需要选择一些边使得这k个点通过选择的边联通,目标是使得选择的边数最少. 现需要计算对于所有选择k个点的情况最小选择边数的总和为多少. 样例解释: 一共有三种可能:(下列配图蓝色点表示选择的点,红色边表示最优方案中的边) 选择点{1,2}:至少要选择第一条边使得1和2联通.   选择点{1,3}:至少要选择第二条边使得1和3联通. 选择点{2,3}:两条边都要选择才能使2和3联通.

一.Pandas介绍 1.介绍 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. 2.数据结构 Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近.Series如今能保存不同种数据类

pandas的操作 pandas的拼接操作 # pandas的拼接操作 级联 pd.concat , pd.append 合并 pd.merge , pd.join 一丶pd.concat()级联 # pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似,只是多了一些参数: # 参数说明: objs axis=0 # 方向 1 是 行, 0是 列 keys join='outer' / 'inner':表示的是级联的方式,outer会将所有的项进行级联(忽略匹配和不匹配

什么是数据分析? 运用不同行业中,专门从事行业数据搜集.整理.分析,并依据数据做出行业研究.评估和预测的专业人员. 熟悉行业知识.公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析结果就没有太大的使用价值. 一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销.管理等理论知识来指导:另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议.能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,对于开展数据分析起着至关重要的作用. 数据分析方法是理论

美国2012年总统候选人政治献金数据分析 导入包 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 方便操作,将月份和参选人以及所在政党进行定义 months = {'JAN' : 1, 'FEB' : 2, 'MAR' : 3, 'APR' : 4, 'MAY' : 5, 'JUN' : 6, 'JUL' : 7, 'AUG' : 8, 'SEP' : 9, 'OCT': 10, 'NOV':

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

书签 python基础 太白金星 TigerLee python基础一 pytcharm安装详细教程 python基础二 python基础数据类型 Python最详细,最深入的代码块小数据池剖析 深浅copy python基础数据类型补充以及编码进阶 python文件操作 python函数 python函数初识 python函数进阶 python装饰器 python迭代器,生成器 python内置函数,匿名函数 python递归函数 python二分查找算法 python面向对象 01 面向对象

一.地图会说谎 地图作为真实世界的抽象,是“用图说话”最可靠的工具,但是有的时候地图也会撒一些小小的谎言,其中最著名的例子当属美国总统大选.如图1是2012年美国总统大选后网上给出的一个结果图,红色代表共和党罗姆尼获胜的州,蓝色代表民主党奥巴马获胜的州,从地图来看罗姆尼占有很大的优势,而事实却是奥巴马赢得了大选的胜利! 因为在这幅地图中,用颜色来对州来进行定性渲染时,却无意中忽略了选票这个数量指标,所以在这张地图上无法反映出奥巴马的选票优势,这也是为什么有Cartogram出现的原因. 图1 2

https://www.zhihu.com/question/19552101 作者:陈达链接:https://www.zhihu.com/question/19552101/answer/114867581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. 奈飞,奈飞,奈何非我鱼与熊掌 陈达 毋庸置疑Netflix模式就是未来.很久很久以前,有一家公司叫Blockbuster,称霸租碟业许多年.某个叫Reed Hastings的哥们在那里租了个碟,结果由于超期归还被

2017年,机器学习.大数据.人工智能等词汇成为软件研发行业的主流,大前端.DevOps.区块链等技术方式成为热点方向:2017年,智能硬件开始成为新的焦点,这一年更被称为智能音箱井喷的一年:2017年,互联网更快速地发展,要求一切都变得更快,工程效率.交付速度.创新速度.还有软件重构.云平台搭建.多活改造.数据变现.大数据转型…… 11月9-12日,北京国家会议中心,第六届TOP100全球软件案例研究峰会.4天时间,洞察100位技术带头人所思所想的案例实践. 2017年TOP100summit

第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas.NumPy.IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助高效解决一系列数据分析问题. 第2版中的主要更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引: 更新pandas库到2017年的新版: 新增一章关于更多高级pandas工具和一些使用提示:新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍. 学习参考: <利用Python进行数据分析(第二版)>高清中文

阶段一.Python语言(熟练掌握Python多线程并发编程技术,可以编写爬虫程序和语音识别软件.) 1.1 基础语法 1.1.1 python概述     1.1.2 数据的存储     1.1.3 软件安装     1.1.4 第一个Python程序     1.1.5 注释     1.1.6 输出与输入     1.1.7 标识符     1.1.8 Python数据类型     1.1.9 变量与常量     1.1.10 Number(数字)     1.1.11 运算符与表达式  

2015年大数据发展八大趋势   (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障   (0 篇回复) 百度携大数据"圈地"证券业 "BAT"开启互联网金融新战场   (0 篇回复) 码农的春天到了?   (0 篇回复) 浪潮大数据一体机出招 装备科研“最强大脑”   (0 篇回复) 方物软件承担国家“核高基”重大专项研发   (2 篇回复) 2013互联网大会透露的热点与新趋势   (1 篇回复) 大数据从幕