随笔分类 - python &&数据分析
摘要：链接：http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html 一简介： WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任
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摘要：http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5046450.html 对数据进行分组并对各组应用一个函数，是数据分析的重要环节。数据准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。groupby函数能高效处理数据，对数据进行切片、切块、摘要等操作。可以看出这跟SQL关系
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摘要：http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5025772.html python有许多可视化工具，本书主要讲解matplotlib。matplotlib是用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。matplotlib的目的是为了构建一个MATLAB式的绘图接口。
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摘要：http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5046433.html 5、示例：usda食品数据库 下面是一个具体的例子，书中最重要的就是例子。 #-*- encoding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd
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摘要：http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5040342.html 3、数据转换 介绍完数据的重排之后，下面介绍数据的过滤、清理、以及其他转换工作。 去重 #-*- encoding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas
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摘要：http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5023330.html 数据分析和建模的大量编程工作都是在数据准备上的（深表同意）：加载、清理、转换以及重塑。pandas和Python标准库提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数和算法，他们能够轻松地将数据规整化为正确的形式
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摘要：http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5021858.html 输入输出一般分为下面几类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加载数据库中的数据。利用Web API操作网络资源。 1、读写文本格式的数据 自己感觉读写文件有时候“需要运气”，经常需要手工调整。因为其
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摘要：http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083.html 本文是对pandas官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译，原文在这里。这篇文章是对pandas的一个简单的介绍，详细的介绍请参考：Cookbook 。习惯上，我们会按下
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摘要：http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5006274.html pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求： 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成
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摘要：http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础：数组和矢量计算 第一部分：numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说，用numpy的主要目的在于应用矢量化运算。Numpy并没有多么高级的数据分析功能，理解Numpy和面
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摘要：http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4868348.html 第一章 准备工作 今天开始码这本书--《利用python进行数据分析》。R和python都得会用才行，这是码这本书的原因。首先按照书上说的进行安装，google下载了epd_free-7.3-1-win-
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