12 2016 档案

《利用python进行数据分析》读书笔记--第七章 数据规整化：清理、转换、合并、重塑（三）
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 阅读全文
posted @ 2016-12-29 09:47 贺大卫 阅读(1085) 评论(0) 推荐(0)
《利用python进行数据分析》读书笔记--第七章 数据规整化：清理、转换、合并、重塑（二）
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 阅读全文
posted @ 2016-12-28 14:46 贺大卫 阅读(4938) 评论(0) 推荐(0)
《利用python进行数据分析》读书笔记--第七章 数据规整化：清理、转换、合并、重塑（一）
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 阅读全文
posted @ 2016-12-27 16:10 贺大卫 阅读(3348) 评论(0) 推荐(0)
《利用python进行数据分析》读书笔记--第六章 数据加载、存储与文件格式
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 阅读全文
posted @ 2016-12-23 09:37 贺大卫 阅读(961) 评论(0) 推荐(0)
【原】十分钟搞定pandas
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 阅读全文
posted @ 2016-12-22 14:19 贺大卫 阅读(326) 评论(0) 推荐(0)
《利用python进行数据分析》读书笔记--第五章 pandas入门
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 阅读全文
posted @ 2016-12-19 17:43 贺大卫 阅读(1509) 评论(0) 推荐(0)
《利用python进行数据分析》读书笔记--第四章 numpy基础：数组和矢量计算
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 阅读全文
posted @ 2016-12-13 09:50 贺大卫 阅读(622) 评论(0) 推荐(0)
《利用python进行数据分析》读书笔记 --第一、二章 准备与例子
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- 阅读全文
posted @ 2016-12-13 09:48 贺大卫 阅读(1215) 评论(0) 推荐(0)