随笔分类 -  Pandas

机器学习简易入门（一） - 线性回归
摘要：摘要：本文简单叙述了如何根据标准普尔500指数使用线性回归来预测股票的走势 声明：（本文的内容非原创，但经过本人翻译和总结而来，转载请注明出处） 本文内容来源：https://www.dataquest.io/mission/58/regression-basics 标准普尔500（S&P 500）说明：http://www.investopedia.com/ask/answers/05/s... 阅读全文
posted @ 2016-03-19 15:10 kylinlin 阅读(8488) 评论(4) 推荐(4)
数据可视化（二）
摘要：本文来源：https://www.dataquest.io/mission/132/data-visualization-and-exploration 本文数据来源https://github.com/fivethirtyeight/data/blob/master/college-majors/recent-grads.csv 本文主要介绍了一下如何简单的探查数据之间的关系 原始数... 阅读全文
posted @ 2016-03-02 11:23 kylinlin 阅读(9893) 评论(0) 推荐(0)
数据可视化（一）-Matplotlib简易入门
摘要：本节的内容来源：https://www.dataquest.io/mission/10/plotting-basics 本节的数据来源：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Forest+Fires 原始数据展示（这张表记录了某个公园的火灾情况，X和Y代表的是坐标位置，area代表的是烧毁面积） import pandas forest_fi... 阅读全文
posted @ 2016-03-01 21:33 kylinlin 阅读(12744) 评论(1) 推荐(0)
Pandas之容易让人混淆的行选择和列选择
摘要：在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下讨论和归纳 本文的数据来源：https://github.com/fivethirtyeight/data/tree/master/fandango import pandas as pd fandango = pd.read_csv('fandango_score_comparison.csv') 原始的数据如下（截... 阅读全文
posted @ 2016-03-01 16:09 kylinlin 阅读(77991) 评论(0) 推荐(3)
Pandas简易入门（四）
摘要：本节主要介绍一下Pandas的另一个数据结构：DataFrame，本文的内容来源：https://www.dataquest.io/mission/147/pandas-internals-dataframes 在上一节中已经介绍过了Series对象，Series对象可以理解为由一列索引和一列值，共两列数据组成的结构。而DataFrame就是由一列索引和多列值组成的结构，其中，在DataFram... 阅读全文
posted @ 2016-03-01 15:53 kylinlin 阅读(20926) 评论(0) 推荐(2)
Pandas简易入门（三）
摘要：本节主要介绍一下Pandas的数据结构，本文引用的网址：https://www.dataquest.io/mission/146/pandas-internals-series 本文所使用的数据来自于：https://github.com/fivethirtyeight/data/tree/master/fandango 该数据主要描述了一些电影的烂番茄评分情况 数据结构 在Pand... 阅读全文
posted @ 2016-03-01 10:40 kylinlin 阅读(4596) 评论(1) 推荐(0)
Pandas简易入门（二）
摘要：目录： 处理缺失数据 制作透视图 删除含空数据的行和列 多行索引 使用apply函数 本节主要介绍如何处理缺失的数据，可以参考原文：https://www.dataquest.io/mission/12/working-with-missing-data 本节要处理的数据来自于泰坦尼克号的生存者名单，它的数据如下 ... 阅读全文
posted @ 2016-02-29 11:19 kylinlin 阅读(19353) 评论(0) 推荐(2)
Pandas简易入门（一）
摘要：目录： 读取数据 索引 选择数据 简单运算 声明，本文引用于：https://www.dataquest.io/mission/8/introduction-to-pandas （建议阅读原文） Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据，相比较于Numpy，Pandas 阅读全文
posted @ 2016-02-29 11:04 kylinlin 阅读(44043) 评论(2) 推荐(5)