文章分类 - 数据分析
摘要:Pandas读取Excel 语法 pandas.read_excel接口的语法如下: pd.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None, usecols=None,squeeze=False,dtype=None,eng
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摘要:探索性数据分析 什么是探索性数据分析 从广义上讲,探索性数据分析主要包括数据的预处理和数据的探索性分析。 其中数据的预处理是指对数据进行清洗、转化、重组和筛选。 数据的探索性分析则包括基本的五数总括、数据分布等。 简单的相关分析和方差分析等,也都属于数据的探索性分析的范畴。 数据的收集是整个数据分析
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摘要:Pandas读取CSV 语法 基本语法如下,同时可以把pandas模块导入后设置别名为pd: pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, us
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摘要:Pandas数据读取 CSV文件 CSV文件是用逗号分隔值的数据形式,有时会被称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号。CSV文件的一般文件扩展名为.csv,用制表符号分割的常用.tsv作为扩展名。CSV不仅可以是一个实体文件,还可以是字符形式。 CSV文件读取方法: #文件目录 pd.read_
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摘要:数据的三个基本维度 数理统计时以概率论为基础发展而来的,包括参数估计,假设检验,相关分析,非参数统计等。 我们可以从数据的集中趋势、离散趋势、分布形态三方面对数据进行认识。 集中趋势:中位数、众数、平均数等 离散趋势:极差、四分差、方差、标准差等 分布形态:偏度、峰度 集中趋势 集中趋势时一组数据的
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