一.数据源 之前,我分享过一期爬虫,用python爬取Top100排行榜: 最终数据结果,是这样的: 在此数据基础上,做python可视化分析. 二.数据读取 首先,读取数据源: # 读取csv数据 df = pd.read_csv(csv) 三.数据概览 用shape查看数据形状: # 查看数据形状 df.shape 用head查看前n行: # 查看前5行 df.head(5) 用info查看列信息: # 查看列信息 df.info() 用describe查看统计性分析: # 描述性统计分析

python数据分析与可视化常用库 numpy+matplotlib+pandas 思维导图 图中难免有错误,后期随着学习与应用的深入,会不断修改更新. 当前版本号:1.0 numpy介绍 NumPy 是什么? NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包.除其他外,它包括: 功能强大的N维数组对象. 精密广播功能函数. 集成 C/C+和Fortran 代码的工具. 强大的线性代数.傅立叶变换和随机数功能. matplotlib介绍 Matplotlib 是什么? Matplotlib

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:砂糖侠 如果你处于想学Python或者正在学习Python,Python的教程不少了吧,但是是最新的吗?说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容,在这小编分享一波2020最新的Python教程.获取方式,私信小编 “ 资料 ”,即可免费获取哦! 一.项目背景 案例类型:练习 案例工具:Python.Qgis 案例目的:通过实战进行学习,让大家综合运用基础知识,加深印

Numpy:来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多,本身是由C语言开发.这个是很基础的扩展,其余的扩展都是以此为基础.数据结构为ndarray. 快速入门:Quickstart tutorial Pandas: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.数据结构有一维的Series,二维的DataFrame(类似于Ex

Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单. Python中通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图.Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果.matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlb.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt

loc,iloc,ix三者间的区别和联系 loc .loc is primarily label based, but may also be used with a boolean array. 就是说,loc方法主要是用label来选择数据的.1 A single label, e.g. 5 or 'a', (note that 5 is interpreted as a label of the index. This use is not an integer position alon

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

约定: import numpy as np import pandas as pd 1 2 3 一.CSV数据的导入和保存 csv数据一般格式为逗号分隔,可在excel中打开展示. 示例 data1.csv: A,B,C,D 1,2,3,a 4,5,6,b 7,8,9,c 1 2 3 4 5 代码示例: # 当列索引存在时 x = pd.read_csv("data1.csv") print x ''' A B C D 0 1 2 3 a 1 4 5 6 b 2 7 8 9 c ''

一:读取数据的函数 1.读取csv文件 import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result.csv",encoding="utf-8") # 这里需要注意路径必须用\\斜杠,\斜杠显示语法错误. data # 结果 数据量共100多万条,中间的省略显示

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

一.数据库风格的Dataframe合并 import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({'1key':['b','b','a','c','a','a','b'], 'data1':np.arange(7)}) df2 = pd.DataFrame({'2key':['a','b','d'], 'data2':np.arange(3)}) df1 df2 pd.merge(df1,df2,left_on='1key',right

如何使用Python快速制作可视化报表   数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能.领英的数据报告显示,数据可视化技能在2017年中国最热门技能中排名第一. 就数据分析而言,可视化探索几乎是你正式进行数据分析的第一步,通过SQL拿到数据之后,我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律. 数据分析界有一句经典名言,字不如表,表不如图.实际上除掉数据挖掘这类高级分析,不少数据分析就是监控数据和观察数据. 除此此外,数据分析的大多时候都是要兜售自己的观点和结论的,而兜售的最好方式就是做出观

目录 图1 每年的月票房走势图 图2 年票房总值.上映影片总数及观影人次 图3 单片总票房及日均票房 图4 单片票房及上映月份关系图 在上一部分<[python数据分析实战]电影票房数据分析(一)数据采集> 已经获取到了2011年至今的票房数据,并保存在了mysql中. 本文将在实操中讲解如何将mysql中的数据抽取出来并做成动态可视化. 图1 每年的月票房走势图 第一张图,我们要看一下每月的票房走势,毫无疑问要做成折线图,将近10年的票房数据放在一张图上展示. 数据抽取: 采集到的票房数据是

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学

目录 一.爬虫 1.1 爬取目标 1.2 分析页面 1.3 爬虫代码 1.4 结果数据 二.数据分析 2.1 导入库 2.2 数据概况 2.3 可视化分析 2.3.1 财富分布 2.3.2 年龄分布 2.3.3 公司总部分布 2.3.4 性别分布 2.3.5 行业分布 2.3.6 组织结构分布 2.3.7 公司名称词云图 三.整体结论 四.同步视频讲解 4.1 上集(爬虫讲解) 4.2 下集(数据分析讲解) 五.附完整源码 一.爬虫 1.1 爬取目标 本次爬取的目标是,2021年胡润百富榜的榜单

本文主要介绍GeoPandas结合matplotlib实现地图的基础可视化.GeoPandas是一个Python开源项目,旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口.GeoPandas扩展了Pandas的数据类型,并使用matplotlib进行绘图.GeoPandas官方仓库地址为:GeoPandas.GeoPandas的官方文档地址为:GeoPandas-doc.关于GeoPandas的使用见[数据分析与可视化] Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北. 本文所有代码见:Pyth

今天是2017年12月30日,2017年的年尾,2018年马上就要到了,回顾2017过的确实很快,不知不觉就到年末了,再次开篇对2016.2017年的学习数据挖掘,机器学习方面的知识做一个总结,对自己所学的知识也做一个梳理,查漏补缺关于数据挖据.数据分析,可视化,ML,DL,NLP等. 作者:csj更新时间:2017.12.27 email:59888745@qq.com 说明:因内容较多,会不断更新 *学习总结: 2016.10 主要看的书 <Python3-廖雪峰>,<Python核

前言 数据时代,数据的多源集成和快速检索查询是第一步,配上数据分析及可视化才能算窥得大数据一角. 创建这个项目的主要目的一是对前期工作的一些总结,二是提升自己. 这里简单介绍一下sqlpro这个项目的核心功能. 本项目基于python的flask web框架.提供简单的页面(起初准备用vue写前端,奈何自身能力所限,遂放弃.依然基于flask+jinja2的mvt模式). 对于数据查询引擎部分,因为需要支持多数据源,所以选用了presto.presto是一个优秀的支持多种数据源联合查询的数据查询

Python 数据分析中常用的可视化工具 1 Matplotlib 用于创建出版质量图表的绘图工具库,目的是为 Python 构建一个 Matlab 式的绘图接口. 1.1 安装 Anaconada 自带. pip 安装 pip install matplotlib 1.2 引用 import matplotlib.pyplot as plt 1.3 常用方法 figure Matplotlib 的图像均位于 figure 对象中 创建 figure fig = plt.figure() sub

一.爬取老番茄B站数据 前几天开发了一个python爬虫脚本,成功爬取了B站李子柒的视频数据,共142个视频,17个字段,含: 视频标题,视频地址,视频上传时间,视频时长,是否合作视频,视频分区,弹幕数,播放量,点赞数,投币量,收藏量,评论数,转发量,实时爬取时间 基于这个Python爬虫程序,我更换了up主的UID,把李子柒的uid换成了老番茄的uid,便成功爬取了老番茄的B站数据.共393个视频,17个字段,字段同上. 这里展示下爬取到的前20个视频数据: 基于爬取的老番茄B站数据,用pyt

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l