# 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

美国总统大选,黑客组织"匿名者"(Anonymous)也来凑热闹 黑客组织"匿名者"向美国总统共和党候选人唐纳德•特朗普宣战,发誓将从4月1日开始向其发动大规模.高强度的攻击. 早在2015年特朗普提议禁止穆斯林进入美国后,"匿名者"组织就已经表达了他们对于这位总统候选人具有争议性的演讲的不满,曾向其宣战,利用分布式拒绝服务攻击(DDoS)攻陷了纽约特朗普大厦的官方网站Trump.com,并向美国脱口秀主持人Jon Stewart致上敬意. 在T

SPSS分析技术:无序多元Logistic回归模型:美国总统大选的预测历史及预测模型 在介绍有序多元Logistic回归分析的理论基础时,介绍过该模型公式有一个非常重要的假设,就是自变量对因变量多个类别(因变量是定序数据)的影响程度是相同的.如果因变量有4个水平,那么有序多元逻辑回归分析最终会产生3个回归方程,这些回归方程除了常数项以外,其余的部分都是一样的,这就体现了模型的假设.因为有这个假设的存在,所以做有序多元Logistic回归分析时,可以同时输出平行性检验结果.如果检验结果不通过,那么

=============================== 更新:DEMO和分析已经放出,地址在这里   http://www.cnblogs.com/arfeizhang/p/faceoffdemo.html   =====================================         12年初,我参与了一个项目(在项目中主要负责实现下面说到的一个需求),这个项目针对美国国内用户,主要作用是投票. 这个项目会用于美国的一些民众评选,其中,包括奥巴马和罗姆尼竞选美国总统的民

上篇文章和大家介绍了需求情况和难点分析,大家可以看这个链接了解详细    服务过美国总统竞选的非传统投票UI      =================正文开始=====================================     这些天一直在忙,抽空把代码完成了.和大家分享一下实现.   大家先在chorme上看一下DEMO吧,在线DEMO地址 http://codepen.io/arfeizhang/full/liIHa   (DEMO只是为了说明原理,所以没做浏览器兼容,请大

1.为什么要有枚举 Java中的枚举其实是一种语法糖,在 JDK 1.5之后出现,用来表示固定且有限个的对象.比如一个季节类有春.夏.秋.冬四个对象:一个星期有星期一到星期日七个对象.这些明显都是固定的,且有限个.那jdk5之前如果想表示有限个对象,代码是怎么写的嘞?这样写有什么缺点,最终让jdk官方人员(大部分是美国人)看不下去了呐,我这里给大家举一个2020火热的事件,来体会,话不多说,我wcc直接上代码: package com.huawei.subtitle.portal.com; /*

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

代码如下: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data=pd.read_csv('president_heights.csv') heights=np.array(data['height(cm)']) print(heights) #print(data) print("总统身高的平均值是",heights.mean()) print("总统身高的平均值是"

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

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

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

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

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':

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  

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

1.第一阶段的内容 2.学习的方法? 思考,总结,重复 3.长大了意味着什么?家庭的责任,真的很重 4.数据分析&&数据清洗 numpy&&pandas&&matplotlib 实例: ---人口普查数据分析 ---政治献金    ---机器学习入门初步了解(识别手写的数字) 5.数据结构: 二叉树,矩阵,队列,栈,堆等等介绍 6.什么是终端? 就是cmd出来的小黑窗体 方法一: 输入命令:jupyter notebook就会打开一个浏览器界面 方法二: 在