这篇文章用pandas对全球的人口数据做个简单分析.我收集全球各国1960-2019年人口数据,包含男女和不同年龄段,共6个文件. pop_total.csv: 各国每年总人口 pop_female.csv:各国每年女性人口 pop_male.csv: 各国每年男性人口 pop_0_14.csv: 各国每年0-14岁人口 pop_15_64.csv: 各国每年15-64岁人口 pop_65up.csv:各国每年65岁以上人口 先用pandas读取文件数据 import pandas as pd

前两天有人私信我,让我爬这个网站,http://bbs.baobeihuijia.com/forum-191-1.html上的失踪儿童信息,准备根据失踪儿童的失踪时的地理位置来更好的寻找失踪儿童,这种事情本就应该义不容辞,如果对网站服务器造成负荷,还请谅解. 这次依然是用第三方爬虫包BeautifulSoup,还有Selenium+Chrome,Selenium+PhantomJS来爬取信息. 通过分析网站的框架,依然分三步来进行. 步骤一:获取http://bbs.baobeihuijia.c

在整理资料时发现一些非常有用的资料源码尤其是初学者,大部分是平时用到的知识点,可以参考其实现方法,分享给大家学习,但请不要用于商业用途. 如果对你有用请多多推荐给其他人分享. 点击对应章节标题下载本章节下所有源代码. 目录: 第2章 HTML开发与实践 15 2.1 框架的使用 16 实例009 使用FrameSet框架布局聊天室 16 实例010 使用IFrame框架布局企业管理系统 17 2.2 滚屏的实现 18 实例011 滚动显示博客公告 18 实例012 滚屏效果并实现超级链接 20

最近时间又有了新的想法,当我用新的眼光在整理一些很老的知识库时,发现很多东西都已经过时,或者是很基础很零碎的知识点.如果分享出去大家不看倒好,更担心的是会误人子弟,但为了保证此系列的完整,还是选择分享出去,毕竟也是自己的成长过程,各取所好吧! 在分享知识库节点时,我会写清楚此知识库节点的入手级别,请大家根据需要下载,免得不必要的吐嘈.但我确定总有子节点对你有用,并且相信接下来的分享会更精彩,不了解前文请请移步:[知识库分享系列] 一.开篇 此篇文章是个提醒,文章内容本身没有什么技术含量,发到园子

好久没写过笔记了,最近听说写博客笔记能使知识记忆更深刻,于是就开始写写,不为推广,只为增加记忆.好了,开始python的学习: 学习一门语言的快慢,与人无关,主要是与学习的目的有关,python语言目前已经分为两派:2+和3+.由于python3+较2+改动较大,大多数人仍然采用2.7+. 因此,小生也采用python2.7+. (1)程序目的 处理联通手机定位的原始信息(当然有数据喽),挖掘数据并进行分析. 1.主要根据手机的定位信息分析人口流动情况. 2.根据经纬度坐标点,判断不同时段人口所

/* 加粗:语音部分 * 红色:单词部分 * 斜体:语法部分 * 下划线:信号词/句 */ 第 1 段 1.Listen to a conversation between a student and her public relations professor. 听一段学生和她公共关系教授的对话你好戈登教授. 第 2 段 1.Hi, professor Gordin, I really learned a lot from your lecture, the one about analyzi

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

1028 人口普查(20)(20 分) 某城镇进行人口普查,得到了全体居民的生日.现请你写个程序,找出镇上最年长和最年轻的人. 这里确保每个输入的日期都是合法的,但不一定是合理的--假设已知镇上没有超过200岁的老人,而今天是2014年9月6日,所以超过200岁的生日和未出生的生日都是不合理的,应该被过滤掉. 输入格式: 输入在第一行给出正整数N,取值在(0, 10^5^]:随后N行,每行给出1个人的姓名(由不超过5个英文字母组成的字符串).以及按"yyyy/mm/dd"(即年/月/日

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/82503569 9月9日更:本篇博客数据下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1G2_oP6ElxAPh-S2miqE6cw 密码:7bjg - 写在前面 上次在中国大学MOOC课程信息之数据分析可视化二中,第一次使用了百度开源的pyecharts.真心说,pyecharts真的好用.因此,我又迫不及待地探索其他有趣的绘图方法. 本篇博

本文的主要目的是记住最主要的函数,具体的用法还得查API文档. 首先导入包: 1 %matplotlib inline 2 import numpy as np 3 import pandas as pd 4 from scipy import stats, integrate 5 import matplotlib.pyplot as plt 6 import seaborn as sns 7 sns.set(color_codes=True) 8 np.random.seed(sum(map

A Q I  分 析 1.背景信息 AOI( Air Quality Index),指空气质量指数,用来衡量空气清洁或污染的程度.值越小,表示空气质量越好.近年来,因为环境问题,空气质量也越来越受到人们的重视.我们期望能够运用数据分析的相关技术,对全国城市空气质量进行研究与分析,希望能够解决如下疑问: 哪些城市的空气质量较好/较差? 空气质量在地理位置分布上,是否具有一定的规律性? 城市的空气质量与是否临海是否有关? 空气质量主要受哪些因素影响? 全国城市空气质量普遍处于何种水平? 现在获取了2

1.  GIS服务区分析 区位因素是商业分析中一个至关重要的因素,因此在商店选址时,例行的服务区分析十分重要.服务区是指顾客分布的主要区域,在其范围内该店的商品销售量或服务营业额超过其竞争对手.对于现有商店,通过服务区分析可以考察市场潜力,评价经营业绩:对于新店,通过分析服务区可以在竞争对手背后发掘商机,从而有利于确定最佳选址.此外,服务区分析还有助于企业确定广告覆盖的重点地区,揭示顾客较少的薄弱地段,提出企业扩张计划等等. 常见的划分服务区的方法有类比法.邻域法.重力法等几种.类比法是一种非地

在旅游规划中,考虑旅游景点周边的人口负载量是很重要的一个方面,这将直接影响资源的投入和配置,开发潜力和规模等.基于GIS可以将人口信息进行空间化的展示,还可以通过空间分析的方法计算出旅游景点辐射区的人口负载量,从而为规划提供依据.我们需要的就是去找到人口数据和旅游景点的数据,让ArcGIS来帮助我们统计出旅游辐射区的人口信息. 一.数据获取 我们可以从该网站上下载到GRID格式的人口密度栅格数据,http://sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/gpw-v3-p

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第四章:点击流分析的奇妙世界:实际的解决方案 到开始实际工作的时候了.哦耶! 在本章中,您将了解到一些最重要的网络分析报告,我将介绍如何对SEO.网站搜索.微件分析等应用酷炫而有效的报告. 然后你将进入分析忍者的下一个段位.您将学习如何应对一些最困难的挑战:作为在网络上留有数据信息的人,那些困扰着我们的生活,. 如果你直接跳到了这一章,我建议至少去浏览一下第3章,因为它是这一章的基础. 章节内容 一.  Web分析入门 二.

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标

短视频APP——昙花一现还是发展趋势? 在这个互联网与科技并行且飞速发展的时代,各种app不断涌入市场,其中短视频app便是一个典型,美拍,就成功入围2014年十大最火app.而短视频app也势必要成为发展趋势而绝非昙花一现,接下来就让我们一起分析一下它之所以能够引领时代潮流的种种原因. (一)时代背景 1.当前网络上的传播媒体十分多样,诸如微信,微博,QQ等都能够随时随地让人们分享自己的幸福,展示自己的风采,这样一来,便为短视频app提供了更广阔的交流发布空间. 2.短视频app的种类多种多样

滴滴与Uber的竞争分析 随着互联网时代的到来,智能手机的普及,互联网不再是一个完全虚拟的东西,它开始慢慢地融入到我们的生活中来.这些年我们可以明显地感受到我们的生活方式在一天天发生着变化,我们也逐渐接受并认同着这些变化.也许十年前你无法想象手机不光是用来打电话发信息的工具,还可以用它来打车! 在我国这样一个人口众多的国家,“打车难”可以说是大城市的居民普遍面临的一个问个.拿北京和新加坡做一个对比就知道,新加坡的出租车千人拥有量为5.2辆,而北京的千人拥有量仅为3.9辆.要想在高峰车打到车必然是

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第一章:Web Analytics 2.0的新奇世界 多年以来,我们很清楚的知道,网站分析能够真正的改革网络上业务的完成方式.那么为什么不呢?你可以追踪你的网站上每个人的每次点击.这难道不是可行动的吗?遗憾的是,改革还没彻底成功.根本原因是分析师和营销人员他们对网络上的数据的看法非常局限,而且仅仅限于点击流的数据.在本章中,我使用了一个案例来说明为什么我们需要彻底地重新思考网站上数据的意义.网站分析2.0策略适应了网站的发展

描述 MetaPhlAn是分析从物种水平分辨率宏基因组鸟枪法测序数据的微生物群落(细菌,古细菌,真核细胞和病毒)的组成的计算工具.从版本2.0,MetaPhlAn还能够确定具体的菌株(在将样品含有先前测序的菌株的不那么频繁的情况下),并跟踪跨越样品菌株的所有物种. MetaPhlAn 2依靠〜1M唯一的特定分支,标记基因(标记信息文件可以在SRC / utils的/ markers_info.txt.bz2或在这里找到)从〜17000的参考基因组鉴定(〜13500细菌和古细菌,3500〜病毒,和

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