摘要： NO： Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of 阅读全文

摘要： 一、3D图形：三维折线图散点图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D # 3D引擎 x = np.linspace(0,60,300) y = 阅读全文

摘要： NO： Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of 阅读全文

摘要： 一、文本、注释、箭头：常用函数如下： Pyplot函数 API方法 描述 text() mpl.axes.Axes.text() 在Axes对象的任意位置添加文字 xlabel() mpl.axes.Axes.set_xlabel() 为X轴添加标签 ylabel() mpl.axes.Axes.s 阅读全文

摘要： 一、常用视图：折线图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.random.randint(0,10,size = 15) # 一图多线 plt.figure(figsize=(9,6)) plt.plot(x,marker 阅读全文

摘要： 一、风格和样式：颜色、线形、点形、线宽、透明度 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0,2*np.pi,20) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 设置颜色，线型，点型 pl 阅读全文

摘要： 一、多图布局：子视图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-np.pi,np.pi,50) y = np.sin(x) # 子视图1 plt.figure(figsize=(9,6)) ax = plt 阅读全文

摘要： 一、Matplotlib模块安装 ### 在windows.dos下安装Matplotlib C:\Users\Administrator>pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ~~~输出参数 Installin 阅读全文

摘要： 一、Matplotlib数据可视化 ### Matplotlib数据可视化 ~~~ pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ~~~ 在数据分析与机器学习中，我们经常要用到大量的可视化操作。 ~~~ 一张制作 阅读全文

摘要： NO： Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of 阅读全文

摘要： 一、实战-JAVA_BBS数据分析师招聘数据分析 ### 实战-JAVA_BBS数据分析师招聘数据分析 ~~~ 分析⽬标 ~~~ 各城市对数据分析岗位的需求情况 ~~~ 不同细分领域对数据分析岗的需求情况 ~~~ 数据分析岗位的薪资状况 ~~~ ⼯作经验与薪⽔的关系 ~~~ 公司都要求什么掌握什么技 阅读全文

摘要： 一、时间序列 ### 时间戳操作 ~~~ # 创建⽅法 pd.Timestamp('2020-8-24 12') # 时刻数据 pd.Period('2020-8-24',freq = 'M') # 时期数据 index = pd.date_range('2020.08.24',periods=5, 阅读全文

摘要： 一、数据可视化 ### 数据可视化 ~~~ pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple import numpy as np import pandas as pd ~~~ # 1、线形图 df1 = pd.D 阅读全文

摘要： 一、分箱操作 ### 分箱操作 ~~~ # 分箱操作就是将连续数据转换为分类对应物的过程。⽐如将连续的身⾼数据划分为：矮中⾼。 ~~~ # 分箱操作分为等距分箱和等频分箱。 ~~~ # 分箱操作也叫⾯元划分或者离散化。 import numpy as np import pandas as pd d 阅读全文

摘要： 一、分组聚合 ### 分组聚合 import numpy as np import pandas as pd ~~~ # 准备数据 df = pd.DataFrame(data = {'sex':np.random.randint(0,2,size = 300), # 0男，1⼥ 'class':n 阅读全文

摘要： 一、数学和统计⽅法：简单统计指标 ### 数学和统计⽅法 ~~~ # pandas对象拥有⼀组常⽤的数学和统计⽅法。它们属于汇总统计，对Series汇总计算获取mean、max ~~~ # 值或者对DataFrame⾏、列汇总计算返回⼀个Series。 ~~~ # 简单统计指标 import num 阅读全文

摘要： 一、数据排序 ### 数据排序 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,30,size = (30,3)), index = list('qwertyuioijhgfcas 阅读全文

摘要： 一、数据转换：轴和元素替换 ### 轴和元素替换 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,10,size = (10,3)), index = list('ABCDEFHI 阅读全文

摘要： 一、数据重塑 ### 数据重塑 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,100,size = (10,3)), index = list('ABCDEFHIJK'), co 阅读全文

摘要： 一、数据清洗 ### 数据清洗 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(data = {'color': ['red','blue','red','green','blue',None,'red'], 'price':[10, 阅读全文