随笔分类 -  Python数据分析

Numpy基础命令速查表
摘要：Numpy基础命令速查表 概览 创建数组 打印数组 基本运算 形状操作 索引、切片和迭代 线性代数运算 一、概览 数组的维度和数组的秩 数组的维度减去数组的秩等于数组的自由变量的个数 ndarray.ndim 数组的秩，数组的轴的个数 ndarray.shape 数组的维度 ndarray.size 阅读全文
posted @ 2018-06-20 14:17 nadech 阅读(1280) 评论(0) 推荐(0)
pandas基础命令速查表
摘要：pandas基础命令速查表 数据的导入 数据的导出 创建测试对象 数据的查看与检查 数据的选取 数据的清洗 数据的过滤(filter)排序(sort)和分组(group) 数据的连接(join)与组合(combine) 一、数据的导入 pd.read_csv(filename) 导入csv格式文件中 阅读全文
posted @ 2018-06-10 19:25 nadech 阅读(1511) 评论(0) 推荐(0)
利用Python进行数据分析——pandas入门
摘要：利用Python进行数据分析——pandas入门 基于NumPy建立的 ,``import pandas as pd`` 一、两种数据结构 1.Series 类似于Python的字典，有索引和值 创建Series 不指定索引，默认创建0 N In [54]: obj = Series([1,2,3, 阅读全文
posted @ 2018-05-09 18:56 nadech 阅读(423) 评论(0) 推荐(0)
利用Python进行数据分析——Numpy基础：数组和矢量计算
摘要：利用Python进行数据分析——Numpy基础：数组和矢量计算 ndarry，一个具有矢量运算和 复杂广播能力 快速节省空间的多维数组 对整组数据进行快速运算的标准数学函数，无需for—loop 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具？ 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能 用于集成 阅读全文
posted @ 2018-04-30 10:28 nadech 阅读(458) 评论(0) 推荐(0)
利用Python进行数据分析——Ipython
摘要：利用Python进行数据分析——Ipython 一、Ipython一些常用命令 1.TAB自动补全 2.变量+？ 显示相关信息 3.函数名+？？可以获取函数的代码 4.使用通配符 np. load ? 5.%run +文件名.py 可以直接执行另外一个脚本 6._和__会保存最近的两个输出结果 7. 阅读全文
posted @ 2018-04-28 20:55 nadech 阅读(262) 评论(0) 推荐(0)
利用Python进行数据分析——重要的Python库介绍
摘要：利用Python进行数据分析——重要的Python库介绍 一、NumPy 用于数组执行元素级计算及直接对数组执行数学运算 线性代数运算、傅里叶运算、随机数的生成 用于C/C++等代码的集成 二、pandas 快速便捷的处理结构化数据，DataFrame是一个面向列的二维表数据 兼具NumPy的数组计 阅读全文
posted @ 2018-04-28 14:30 nadech 阅读(230) 评论(0) 推荐(0)
seaborn使用（绘图函数）
摘要：seaborn使用（绘图函数） 数据集分布的可视化 分类数据的绘图 线性关系可视化 一.数据集分布的可视化 1. 2. 3. 1. "distplot()" 灵活的绘制 单变量 的分布，传入一组一维数据 默认kde为True,纵坐标为在横坐标区域内分布的概率,曲线表示概率密度函数，在区间上积分值为1 阅读全文
posted @ 2018-03-03 14:19 nadech 阅读(2168) 评论(0) 推荐(0)
seaborn使用（样式管理）
摘要：seaborn使用（样式管理） Seaborn是一个在Python中制作具有吸引力和丰富信息的统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与PyData堆栈紧密集成，包括支持scipy和pandas的数据结构以及scipy和 statsmodels的统计模型。 "serborn官方参考文档" 阅读全文
posted @ 2018-03-03 14:18 nadech 阅读(2264) 评论(0) 推荐(0)