1 认识Figure和Subplot import matplotlib.pyplot as plt matplotlib的图像都位于Figure对象中 fg = plt.figure() 通过add_subplot创建subplot ax1 = fg.add_subplot(1,2,1) ax2 = fg.add_subplot(1,2,2) 设置坐标轴的范围 plt.xlim((-1, 1))plt.ylim((0, 3)) 设置坐标轴的lable matplotlib.pyplot.xla

Python利用pandas处理Excel数据的应用   最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理E

基于 Python 和 Pandas 的数据分析(1) Pandas 是 Python 的一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来的数据分析的学习. Pandas 模块是一个高性能,高效率和高水平的数据分析库. 从本质上讲,它非常像操作电子表格的无头版本,如Excel. 我们所使用的大部分的数据集都可以被转换成 dataframes(数据框架). 你可能对这个术语比较熟悉了, 它被广泛地用于很多语言. 但是如果你不熟悉, 可以看下我的解释: 一个 dataframe 就很像

这一节我想对使用 Python 和 Pandas 的数据分析做一些扩展. 假设我们是亿万富翁, 我们会想要多元化地进行投资, 比如股票, 分红, 金融市场等, 那么现在我们要聚焦房地产市场, 做一些这方面的调研. 首先, 决定房价的因素有哪些呢? 经济, 利率和人口特征.这些是影响放假的主要因素. 当然还有很多细节, 比如房子的排水系统, 屋顶, 地板等等. 但是, 首先我们还是从宏观的角度来做个大体的分析. 第一步, 就是要收集数据. Quandl 仍然是一个很好的起点, 但是这次我们要自己手

在这个用 Python 和 Pandas 实现数据分析的教程中, 我们将明确一些 Pandas 基础知识. 加载到 Pandas Dataframe 的数据形式可以很多, 但是通常需要能形成行和列的数据集. 所以可以是如下的 dictionary 的形式: web_stats = {'Day':[1,2,3,4,5,6], 'Visitors':[43,34,65,56,29,76], 'Bounce Rate':[65,67,78,65,45,52]} 我们可以通过如下方式把这个 dictio

终于盼来了不是前言部分的前言,相当于杂谈,算得上闲扯,我觉得很多东西都是在闲扯中感悟的,比如需求这东西,一个人只有跟自己沟通好了,总结出某些东西了,才能更好的和别人去聊,去说. 今天这篇写的是明白需求,其实更多的是想和大家聊天,只有把这个聊开了,后面的东西做起来才有意义,才有价值,在聊天中,思考中发现价值(化身为话唠了?) 有时候你自以为某些东西很重要,其实那只是站在自己的角度觉得很重要,更需要的是站在别人,站在市场的角度去思考这个问题,特么的到底重不重要. 需求我觉得可以分为两类:自己主动去做

感觉要总结总结了,希望这次能写个系列文章分享分享心得,和大神们交流交流,提升提升. 因为半桶子水的水平,一直在想写什么,为什么写,怎么写. 直到现在找到了一种好的办法: 1.写什么 自己手上掌握的,工作中经常用到的,从数据源 到 最后可视化 所有一套流程. 2.为什么写 因为很长一段时间没有进行总结和梳理了,总感觉很多东西很零散,另一方面,写写笔记也是对那些东西的一次巩固. 3.怎么写 这个问题其实想了很久,后来想通了,就是怎么把工具都放在手上,结合着用起来,按流程走.   接下来都会这么写:

需求: 某某金融大亨想涉足金融网贷,想给网贷平台取一个名字,那么取什么名字,名字里面包含哪些关键字,在行业内的曝光率会相比较高一些呢? 可以理解为: 你负责某某网贷平台的网络推广工作,如何进一步优化各广告推广平台上的搜索关键词,这些网贷平台的名称都有啥共同点? 其实就是: 想看看各网贷平台名称的高频词汇,给各平台的名称划下重点   找数据: 获取所有网贷平台的平台基本名称数据,这样子才能进行下一步工作 把网贷之家上所有平台的数据找出来,这样就可以了 读取数据: import pymysql im

这一节, 我们要讨论 Pandas 的输入与输出, 并且应用在现实的实际例子中. 为了得到大量的数据, 向大家推荐一个网站 Quandl. Quandl 有很多免费和付费的资源. 这个网站最大的优势在于数据的规范化, 集中性以及提取数据的方式都是一样的. 如果你获取数据的时候, 选择用 Python, 那么数据会自动转成 dataframe. 但是, 我们这节课的目的是理解 Pandas 的输入与输出, 所以我们还是手动下载一个 CSV 文件. 举个例子, 我们想要买卖德克萨斯州的一处房产. 那

上一节我们介绍了几种合并数据的方法. 这一节, 我们将重新开始不动产的例子. 在第四节中我们写了如下代码: import Quandl import pandas as pd fiddy_states = pd.read_html('https://simple.wikipedia.org/wiki/List_of_U.S._states') for abbv in fiddy_states[0][1][2:]: #print(abbv) print("FMAC/HPI_"+str(a

Series与DataFrame对比学习 文章为本人原创,未经同意请勿转载,http://www.cnblogs.com/smallcrystal/ Series:构建的方法,一组数组(列表或元组),利用Series(),自动生成索引.或Series(字典),值只有一列,无列索引,只有行索引 属性: .index..values   .name   .index.name   .values.name >> data={'state':['ohio','ohio','ohio','nev','

Numpy的重要特点就是其N维数组对象, 1.ndarray每个元素是相同的,每个数组都有一个两个对象: .shape:用于表示维度大小的元组 .dtype:用户表示数组类型的对象 2.创建数组 array(将输入数据(列表.元组.数组或其他序列类型)转化为ndarray) array ([[列表1],[列表2],...],dtpye=np.int) array((元组1,元组2,...)) np.zeros(10),np.ones((n,m)),np.empty((m,n,w)) np.ara

这一节我们将看一下如何通过 join 和 merge 来合并 dataframe. import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'HPI':[80,85,88,85], 'Int_rate':[2, 3, 2, 2], 'US_GDP_Thousands':[50, 55, 65, 55]}, index = [2001, 2002, 2003, 2004]) df2 = pd.DataFrame({'HPI':[80,85,88,85], 'Int_rate

这一节我们将会介绍几种不同的合并数据的方法. 在我们这个不动产投资的例子中, 我们希望获取 51 个州的房产数据, 并把它们组合起来. 我们这样做有很多原因. 这样做既便于我们做分析, 同时也可以占用更少的内存. 目前, 每个 dataframe 都有一个 "date" 列和一个 "value" 列. 有一个规律是每个 dataframe 的 "date" 列的值都是完全重复的. 也就是说我们可以使这个列成为一个公共列. 下面来讲下具体合并数据的

一.numpy.loadtxt读取数据 data=numpy.loadtxt('数据路径.txt',delimiter=',',usecols=(0,1,2,3) , dtype=float)#读取后是多元数组格式 然后利用数组的特征获取不同列 value=data[:,0:3],classfiy=data[:,4] 参数usecols:选取数据的列. 这里主要说一下usecols的用法.如果iris.txt中的前4列,则usecols=(0,1,2,3).如果取第5列这一列,则usecols=

未经同意请勿转载http://www.cnblogs.com/smallcrystal/ 前文已经详细介绍DataFrame与Series两种数据结构,下面介绍DataFrame与Series的数据基本手段 一.pandas两种数据结构的index是不可修改的,pandas对象的一个重要方法是reindex >>> f lie     pop state  year suoyin a       1.5  ohio  2000 b       1.3  ohio  2001 c    

Series是一种类似于一维数组的对象,又一组数据(各种Numpy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即是索引)组成. 可以将Series看成是一个定长的有序字段,因为它是索引值到数据值的一个映射. import pandas as pd >>>obj=pd.Series([4,5,6,7])#仅由一组数据(列表,元组)即可产生最简单的Series,索引自动生成,从0开始,可以通过values和index属性获取其数组的表示形式和索引对象 >>> obj 0    4

pandas要处理的数据是一个数据表格.代码: 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 e_file = pd.ExcelFile('7月下旬入库表.xlsx') 6 data = e_file.parse('7月下旬入库表') 7 8 #print(data) 9 10 #pt1 = pd.pivot_table(data, index=['销售商'], columns=[

python requests抓取NBA球员数据,pandas进行数据分析,echarts进行可视化 (前言) 感觉要总结总结了,希望这次能写个系列文章分享分享心得,和大神们交流交流,提升提升. 因为半桶子水的水平,一直在想写什么,为什么写,怎么写. 直到现在找到了一种好的办法: 1.写什么 自己手上掌握的,工作中经常用到的,从数据源 到 最后可视化 所有一套流程. 2.为什么写 因为很长一段时间没有进行总结和梳理了,总感觉很多东西很零散,另一方面,写写笔记也是对那些东西的一次巩固. 3.怎么写

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&