摘要：
前面的章节已经讲解了数据分析的基本操作， 接下来就通过具体的简单分析例子来说明前面基本知识的应用 本章原作者示例数据采用的都是美国相关数据（因为作者是外国人）， 我会从国内的角度，选取中国可以看到的或者找到的公开数据进行分析 数据分析的主要步骤： 1、从网上获取公开数据（此处是PDF） 2、读取PD 阅读全文
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本章重点内容： 1、日期和时间数据的类型及工具 2、时间序列基础 3、日期范围、频率和移位 4、时间区间和区间算术 接下来进行详细说明 1、日期和时间数据的类型及工具 Python标准库包含了日期和时间数据的类型，也包括日历相关的功能，datetime、time、calendar等， 看一个具体的例 阅读全文
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本章重点内容： 1、GroupBy机制 2、数据聚合 3、数据透视表与交叉表 接下来展开详细说明 1、GroupBy机制 数据分类汇整，根据不同的分类进行不同的操作是经常会用到的功能，所以如何分组分类就是一个比较重要的过程 pandas提供一个灵活的groupby接口，允许你以一种自然的方式对数据进 阅读全文
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本章重点内容： 1、简明matplotlib API入门 2、使用pandas和seaborn绘图 针对以上两个方面，展开详细说明 1、简明matplotlib API入门 首先看一个简单的示例，在使用函数库之前，让我们先导入必要的包，如下： 看一个简单的直线，如下： 图片与子图 matplotli 阅读全文
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本章重点内容： 1、分层索引 2、联合与合并数据集 3、重塑和透视 接下来分别详细说明 1、分层索引 分层索引是pandas的重要特性，先看一个分层结构的数据，如下： 通过分层索引，可以简洁的选择出数据的子集，如下： 既然是分层索引，不仅仅局限在外层索引，还可以通过”内层“进行选择，如下： 分层索引 阅读全文
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本章重点内容： 1、处理缺失值 2、数据转换 3、字符串操作 接下来展开详细的说明 1、处理缺失值 缺失值是在处理数据过程经常遇到的情况，对于缺失值的处理，大概有两个方向，一个是过滤缺失值，一个是补全缺失值 过滤缺失值 用到的方法是dropna，具体代码示例如下： 如果是DataFrame对象，dr 阅读全文
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重点内容： 1、文本格式数据的读写 2、二进制格式 接下来展开说明，如下： 1、文本格式数据的读写 首先，看一个简单的文件，文件内容是逗号分割文本文件（CSV），通过read_CSV来读取文件，如下： 特别要说明，该文件的位置，要和你操作软件默认的位置一样，否则要用完整的地址目录 也可以通过read 阅读全文
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本章重点内容： 1、pandas 数据结构介绍 2、基本功能 3、描述性统计的概述与计算 接下来展开详细的说明 1、pandas 数据结构介绍 Series数据 Series是一种一维的数组型对象，它包含了一个值序列，并且包含了数据标签，成为索引（index）， 最简单的序列可以仅仅由一个数组形成， 阅读全文
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最近学完了Python学习手册，自学笔记系列：《Python学习手册 第五版》 -写在开始之前 感觉对Python的学习还是处于一个很基础的阶段，所以在想Python可以做什么，其实Python可以做很多，在这么多中，最终选择了和数据相关的 1、我为什么选择Python中的数据分析 我们现在处于大数 阅读全文
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本章重点内容： 1、NumPy ndarray：多维数组对象 1）生成ndarry 2）ndarray的数据类型 3）NumPy数据算术 4）基础索引与切片 5）布尔索引 6）数组转置和换轴 2、通用函数：快速的逐元素数组函数 3、使用数组进行面向数组编程 4、使用数组进行文件输入和输出 5、伪随机 阅读全文