2016年11月22日
Python,Jupyter Notebook，IPython快速安装教程
摘要： 0.安装环境 Windows10,Python3.5.1,IPython,jupyter notebook,and other functionality 官方安装文档Linux版3.x 官方安装文档列表，包含3.x2.x等等 1.下载Python最新版（3.5.1版链接）（根据机器位数下载如64位 阅读全文
posted @ 2016-11-22 09:54 Little_Rookie 阅读(6511) 评论(0) 推荐(0)
2016年11月21日
Python多进程编程
摘要： 转自：Python多进程编程 阅读目录 1. Process 2. Lock 3. Semaphore 4. Event 5. Queue 6. Pipe 7. Pool 序. multiprocessingpython中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在pyth 阅读全文
posted @ 2016-11-21 17:38 Little_Rookie 阅读(936) 评论(0) 推荐(0)
R语言基础：数组&列表&向量&矩阵&因子&数据框
摘要： R语言基础：数组和列表 数组(array) 一维数据是向量，二维数据是矩阵，数组是向量和矩阵的直接推广，是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是：array(dadta, dim)，其中data必须是同一类型的数据，dim是各维的长度组成的向量。 1、产生一个三维和四维数组 阅读全文
posted @ 2016-11-21 16:07 Little_Rookie 阅读(23636) 评论(0) 推荐(0)
python－－数据清洗
摘要： 1.数据错误： 错误类型– 脏数据或错误数据• 比如, Age = -2003– 数据不正确• ‘0’ 代表真实的0，还是代表缺失– 数据不一致• 比如收入单位是万元，利润单位是元，或者一个单位是美元，一个是人民币– 数据重复 2.缺失值处理： 处理原则–缺失值少于20%•连续变量使用均值或中位数填 阅读全文
posted @ 2016-11-21 15:27 Little_Rookie 阅读(22711) 评论(2) 推荐(2)
如何使用R语言解决可恶的脏数据
摘要： 转自：http://shujuren.org/article/45.html 在数据分析过程中最头疼的应该是如何应付脏数据，脏数据的存在将会对后期的建模、挖掘等工作造成严重的错误，所以必须谨慎的处理那些脏数据。 脏数据的存在形式主要有如下几种情况： 1）缺失值 2）异常值 3）数据的不一致性 下面就 阅读全文
posted @ 2016-11-21 13:59 Little_Rookie 阅读(3825) 评论(1) 推荐(0)
2016年11月20日
R----lubridata包介绍学习
摘要： lubridate包,非常强大,能够识别各种类型的日期.字符型和时间型数据,都是格式比较特别的你数据,在处理时,比较麻烦,但是有了lubridate这个包之后,时间处理变得非常简单,这个包函数命名简单,格式比较统一. lubridate包,非常强大,能够识别各种类型的日期.字符型和时间型数据,都是格 阅读全文
posted @ 2016-11-20 22:08 Little_Rookie 阅读(2672) 评论(0) 推荐(0)
2016年11月18日
管道函数(%>%)很简单
摘要： ％>％来自dplyr包的管道函数，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存 ％>％来自dplyr包的管道函数，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存 符号%>%，这是 阅读全文
posted @ 2016-11-18 18:54 Little_Rookie 阅读(6886) 评论(0) 推荐(0)
2016年11月17日
python matplotlib 中文显示参数设置
摘要： python matplotlib 中文显示参数设置 方法一：每次编写代码时进行参数设置 #coding:utf-8import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcP 阅读全文
posted @ 2016-11-17 18:54 Little_Rookie 阅读(10250) 评论(1) 推荐(0)
mysql 一些基础的语法和命令
摘要： 语法： SELECT 属性列表 FROM 表名或视图名 [ WHERE 条件表达式1 ] [ GROUP BY 属性名1 [ HAVING 条件表达式2 ] [ WITH ROOLUP ] ] [ ORDER BY 属性名2 [ ASC|DESC ] ]条件表达式1：指定查询条件条件表达式2：满足该 阅读全文
posted @ 2016-11-17 17:32 Little_Rookie 阅读(976) 评论(0) 推荐(0)
批量运行R包
摘要： #批量运行包：all.pcg <- c("data.table","ggplot2","rmarkdown","tidyr","stringr","ggfortify") sapply(all.pcg, library, character.only = T) req.pcg <- function 阅读全文
posted @ 2016-11-17 16:47 Little_Rookie 阅读(862) 评论(0) 推荐(0)
Rmarkdown用法与R语言动态报告
摘要： Rmarkdown用法与R语言动态报告数据分析用R语言非常便捷，因为R语言的社区强大，并且在不断更新和完善，提供了各种分析利器。Knitr和Rmarkdown包则是数据分析中的动态报告利器。 下面是一份输出HTML文档的Rmd文件。备忘 # 一级标题（#+空格+文字） ## 二级标题（##+空格+文 阅读全文
posted @ 2016-11-17 16:44 Little_Rookie 阅读(32262) 评论(2) 推荐(2)
R----stringr包介绍学习
摘要： 1. stringr介绍 stringr包被定义为一致的、简单易用的字符串工具集。所有的函数和参数定义都具有一致性，比如，用相同的方法进行NA处理和0长度的向量处理。 字符串处理虽然不是R语言中最主要的功能，却也是必不可少的，数据清洗、可视化等的操作都会用到。对于R语言本身的base包提供的字符串基 阅读全文
posted @ 2016-11-17 16:14 Little_Rookie 阅读(47158) 评论(0) 推荐(5)
R----tidyr包介绍学习
摘要： tidyr包：reshape2的替代者，功能更纯粹 tidyr包的应用 tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能;gather和spread函数将数据在长格式和宽格式之间相互转化，应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间的转化;separate和union方法提供了 阅读全文
posted @ 2016-11-17 16:14 Little_Rookie 阅读(20295) 评论(0) 推荐(1)
R之data.table -melt/dcast(数据合并和拆分)
摘要： R之data.table -melt/dcast(数据拆分和合并) 写在前面：数据整形的过程确实和揉面团有些类似，先将数据通过melt()函数将数据揉开，然后再通过dcast()函数将数据重塑成想要的形状 reshape2包： melt-把宽格式数据转化成长格式。 cast-把长格式数据转化成宽格式 阅读全文
posted @ 2016-11-17 16:08 Little_Rookie 阅读(39529) 评论(0) 推荐(2)
R之data.table速查手册
摘要： R语言data.table速查手册 介绍 R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本，让你的程序做数据整型的运算速度大大的增加。data.table已经在金融，基因工程学等领域大放光彩。他尤其适合那些需要处理大型数据集（比如 1GB 到100GB）需要在内存中处理数据的人。 阅读全文
posted @ 2016-11-17 16:02 Little_Rookie 阅读(28152) 评论(0) 推荐(2)
R----data.table包介绍学习
摘要： 相比dplyr包，data.table包能够更大程度地提高数据的处理速度，这里就简单介绍一下data.tale包的使用方法。 data.table：用于快速处理大数据集的哦 数据的读取 data.table包中数据读取的函数：fread() data.table的创建 library(data.ta 阅读全文
posted @ 2016-11-17 16:01 Little_Rookie 阅读(6700) 评论(0) 推荐(0)
2016年11月15日
正则表达式
摘要： 正则表达式 正则表达式是对字符串类型数据进行匹配判断，提取等操作的一套逻辑公式。 处理字符串类型数据方面，高效的工具有Perl和Python。如果我们只是偶尔接触文本处理任务，则学习Perl无疑成本太高；如果常用Python，则可以利用成熟的正则表达式模块：re库； 如果常用R，则使用Hadley大 阅读全文
posted @ 2016-11-15 23:44 Little_Rookie 阅读(1735) 评论(1) 推荐(1)
R绘图基础
摘要： 一，布局 Ｒ绘图所占的区域，被分成两大部分，一是外围边距，一是绘图区域。 外围边距可使用par()函数中的oma来进行设置。比如oma=c(4,3,2,1)，就是指外围边距分别为下边距：4行，左边距3行，上边距2行，右边距1行。很明显这个设置顺序是从x轴开始顺时针方向。这里的行是指可以显示1行普通字 阅读全文
posted @ 2016-11-15 14:25 Little_Rookie 阅读(9486) 评论(1) 推荐(1)
ggplot2.multiplot：将多个图形使用GGPLOT2在同一页上
摘要： 一页多图 介绍 ggplot2.multiplot是一个易于使用的功能，将多个图形在同一页面上使用R统计软件和GGPLOT2绘图方法。这个功能是从easyGgplot2包。 介绍 ggplot2.multiplot是一个易于使用的功能，将多个图形在同一页面上使用R统计软件和GGPLOT2绘图方法。这 阅读全文
posted @ 2016-11-15 12:45 Little_Rookie 阅读(21106) 评论(0) 推荐(1)
2016年11月14日
R----Shiny包介绍学习
摘要： 为什么用Shiny Shiny让数据分析师写完分析与可视化代码后，稍微再花几十分钟，就可以把分析代码工程化，将分析成果快速转化为交互式网页分享给别人。所以，如果你是一名使用R的数据分析师，选择Shiny是非常明智的，因为它不需要你有新的技能，且开发起来实在太快。它跟通常我们了解的其他框架不一样：其他 阅读全文
posted @ 2016-11-14 01:50 Little_Rookie 阅读(8593) 评论(0) 推荐(0)
R----DT包介绍学习
摘要： DT包：查看矩阵或数据框的内容 DT包提供大量UI定制功能，即修改展示的HTML、CSS和js。 阅读全文
posted @ 2016-11-14 01:28 Little_Rookie 阅读(2309) 评论(0) 推荐(0)
R----plotly包介绍学习
摘要： plotly包：让ggplot2的静态图片变得可交互 Plotly 是个交互式可视化的第三方库，官网提供了Python，R，Matlab,JavaScript，Excel的接口，因此我们可以很方便地在这些软件中调用Plotly，从而实现交互式的可视化绘图。 plotly支持facet，不过当face 阅读全文
posted @ 2016-11-14 01:26 Little_Rookie 阅读(9949) 评论(0) 推荐(0)
R----dplyr包介绍学习
摘要： dplyr包：plyr包的替代者，专门面对数据框，将ddplyr转变为更易用的接口 %>%来自dplyr包的管道函数，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存，可惜的是应用范围还不是很广。 dplyr和data.table（易于操作数 阅读全文
posted @ 2016-11-14 01:24 Little_Rookie 阅读(15273) 评论(0) 推荐(0)
2016年11月13日
R----ggplot2包介绍学习
摘要： 分析数据要做的第一件事情，就是观察它。对于每个变量，哪些值是最常见的？值域是大是小？是否有异常观测？ ggplot2图形之基本语法： ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数，使其更具灵活性ggpl 阅读全文
posted @ 2016-11-13 19:31 Little_Rookie 阅读(115357) 评论(4) 推荐(9)
非码农也能看懂的“机器学习”原理
摘要： 我们先来说个老生常谈的情景：某天你去买芒果，小贩摊了满满一车芒果，你一个个选好，拿给小贩称重，然后论斤付钱。 自然，你的目标是那些最甜最成熟的芒果，那怎么选呢？你想起来，啊外婆说过，明黄色的比淡黄色的甜。你就设了条标准：只选明黄色的芒果。于是按颜色挑好、付钱、回家。啊哈，人生完整了？ 呵呵呵。 告诉 阅读全文
posted @ 2016-11-13 19:02 Little_Rookie 阅读(44010) 评论(0) 推荐(5)
Python正则表达式学习摘要及资料
摘要： 摘要 在正则表达式中，如果直接给出字符，就是精确匹配。 {m,n}? 对于前一个字符重复 m 到 n 次，并且取尽可能少的情况 在字符串'aaaaaa'中，a{2,4} 会匹配 4 个 a，但 a{2,4}? 只匹配 2 个 a。 在正则表达式中，如果直接给出字符，就是精确匹配。 {m,n}? 对于 阅读全文
posted @ 2016-11-13 17:16 Little_Rookie 阅读(2541) 评论(0) 推荐(0)
机器学习之数据预处理
摘要： 归一化处理 数据降维 数据规约产生更小但保持数据完整性的新数据集。在规约后的数据集上进行数据分析和挖掘将更有效率。 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表 阅读全文
posted @ 2016-11-13 17:11 Little_Rookie 阅读(4263) 评论(0) 推荐(0)
SQL基础语法笔记教程整理
摘要： PS：本文适用SQL Server2008语法。 一、关系型数据库和SQL 实际上准确的讲，SQL是一门语言，而不是一个数据库。 什么是SQL呢？简而言之，SQL就是维护和使用关系型数据库中的的数据的一种标准的计算机语言。 1.1 SQL语言主要有3个主要的组成部分。 DML(Data Manipu 阅读全文
posted @ 2016-11-13 17:02 Little_Rookie 阅读(2183) 评论(0) 推荐(1)
使用Python一步一步地来进行数据分析总结
摘要： 原文链接：Step by step approach to perform data analysis using Python 译文链接：使用Python一步一步地来进行数据分析--By Michael翔 你已经决定来学习Python，但是你之前没有编程经验。因此，你常常对从哪儿着手而感到困惑，这 阅读全文
posted @ 2016-11-13 16:54 Little_Rookie 阅读(127933) 评论(5) 推荐(16)
深入对比数据科学工具箱：Python和R之争
摘要： 建议：如果只是处理（小）数据的，用R。结果更可靠，速度可以接受，上手方便，多有现成的命令、程序可以用。要自己搞个算法、处理大数据、计算量大的，用python。开发效率高，一切尽在掌握。 概述 在真实的数据科学世界里，我们会有两个极端，一个是业务，一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析（Data 阅读全文
posted @ 2016-11-13 15:59 Little_Rookie 阅读(19195) 评论(1) 推荐(3)
机器学习算法中的过拟合与欠拟合
摘要： 在机器学习表现不佳的原因要么是过度拟合或欠拟合数据。 机器学习中的逼近目标函数过程 监督式机器学习通常理解为逼近一个目标函数(f)(f)，此函数映射输入变量(X)到输出变量(Y). Y=f(X)Y=f(X) 这种特性描述可以用于定义分类和预测问题和机器学习算法的领域。 从训练数据中学习目标函数的过程 阅读全文
posted @ 2016-11-13 15:33 Little_Rookie 阅读(33463) 评论(1) 推荐(2)
监督学习与无监督学习
摘要： 机器学习的常用方法，主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最 阅读全文
posted @ 2016-11-13 14:52 Little_Rookie 阅读(2648) 评论(0) 推荐(1)
Python数据分析之pandas学习
摘要： Python中的pandas模块进行数据分析。 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容：1、数据结构简介：DataFrame和Series2、数据索引index3、利用pandas查询数据4、利用pandas的DataFrames进行统计分析5、利用pandas实现SQL操作6、利用panda 阅读全文
posted @ 2016-11-13 13:52 Little_Rookie 阅读(197746) 评论(10) 推荐(42)
Python数据分析之numpy学习
摘要： Python模块中的numpy，这是一个处理数组的强大模块，而该模块也是其他数据分析模块（如pandas和scipy）的核心。 接下面将从这5个方面来介绍numpy模块的内容： 1）数组的创建 2）有关数组的属性和函数 3）数组元素的获取--普通索引、切片、布尔索引和花式索引 4）统计函数与线性代数 阅读全文
posted @ 2016-11-13 13:41 Little_Rookie 阅读(27500) 评论(3) 推荐(10)