诡刺-ThornSoul

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

摘要： 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

摘要： 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

摘要： 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

摘要： 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

摘要： 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

摘要： 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

摘要： 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

摘要： 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

摘要： 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