每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA, Exploratory Data Analysis) 是必要的,这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
动态的图表拥有静态图表不能比拟的优势,能够有效反映出一个变量在一段时间的变化趋势,在PPT汇报演讲中是一大加分项,而在严谨的学术图表中则不建议使用。统计学家Hans Rosling在TED上关于《亚洲何时崛起》的演讲,其所采用的数据可视化展示方法可谓是近年来经典的可视化案例之一,动态的气泡图生动的展示了中国和印度是如何在过去几十年拼命追赶欧美经济的整个过程。可以说,Hans Rosling 让数据变得不再枯燥无味,使其生动的展示在大众面前,为了对这位伟大的统计学家的怀念(Hans Rosling 于2017年2月7日离开了这个世界), 本次教程将使用Python 经典的可视化库Matplotlib再现这经典的动态气泡图,或者说Hans Rosling Charts。
效果预览 http://mpvideo.qpic.cn/0b78imaaaaaahiaex25z7rpfaq6dabbqaaaa.f10002.mp4?dis_k=1114c40f6f8ad01d51
本文是【统计师的Python日记】第5天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型; 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4天初步了解了Pandas这个库 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 【第4天:欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 今天将带来第5天的学习日记。 目录如下: 前言 一、描述性统计 1. 加总 2
Python 是一种胶水语言,可以粘很多家伙,例如:Python + 网站开发、Python + 自动化测试、Python + 自动化运维、Python + AI、Python + 数据分析 ... ...
今天进行 BOSS 直聘岗位分析的最后一部分,以不同企业为切入点,看看在招聘的企业中,哪些是市场上的“大鱼”,有想法的可不要错过呦!
Python 是当今广泛使用的编程语言之一,在数据科学、科学计算、Web 开发、游戏开发和构建桌面图形界面等各个领域都有应用。Python 因其在各个领域的实用性、与 Java、C 和 C++ 等其他编程语言相比的生产力以及与英语类似的命令而广受欢迎。
假设我们在 Python 中有两个列表,我们希望将它们合并为字典形式,其中一个列表的项作为字典的键,另一个作为值。这是在用 Python 编写代码时经常遇到的一个非常常见的问题
综艺,是我们劳累了一天的放松方式,也是我们饭后的谈资。看着自己喜欢的综艺,时光足够美。而《令人心动的offer》,就是一个不错的综艺选择。
Julia的入门非常简单,尤其是当您熟悉Python时。在本篇文章中,我们将使用约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心在其GitHub存储库中提供的Covid-19数据(https://github.com/CSSEGISandData/)。
校对:欧阳锦 本文约3200字,建议阅读5分钟本文介绍了Python数据分析的一个利器——Bamboolib,它无需编码技能,能够自动生成pandas代码。
尽管Excel在职场和学术界非常流行,但对于一些高级的统计分析、数据可视化、大规模数据处理等任务,可能需要更专业的软件或编程语言,如R、Python、SAS或Stata。此外,对于特定的行业或研究领域,可能会有其他更适合的工具和平台。
于是我到处查找资料,基本解决了日常所需,终于算是完成了任务,因此撰写此文就算是总结吧,主要记录使用过程的常见问题及解决。
承接上一篇有关如何处理数据的文章,这一篇,我们来一次实战,让大家感受一下这个过程。
作者主页:海拥 作者简介:CSDN全栈领域优质创作者、HDZ核心组成员、蝉联C站周榜前十
1、python内置的sqlite3模块,创建数据库中的表,并向表中插入数据,从表中取出所有行,以及输出行的数量。
本文介绍基于Python语言,遍历文件夹并从中找到文件名称符合我们需求的多个.txt格式文本文件,并从上述每一个文本文件中,找到我们需要的指定数据,最后得到所有文本文件中我们需要的数据的合集的方法。
A3:用ORDERDATE的年份和月份分组,并将该列命名为y,m,同时计算该组的销售量
python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库,即xlrd是读excel,xlwt是写excel的库。可从这里下载https://pypi.python.org/pypi。下面分别记录python读和写excel.
Google Trends, 即谷歌趋势。谷歌趋势是谷歌旗下一款基于搜索数据推出的一款分析工具。它通过分析谷歌搜索引擎每天数十亿的搜索数据,告诉用户某一关键词或者话题各个时期下在谷歌搜索引擎中展示的频率及其相关统计数据。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL,并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
是否发现pandas库在处理大量数据时速度较慢,并且希望程序运行得更快?当然,有一些使用pandas的最佳实践(如矢量化等)。本文讨论的内容将代码运行得更快,甚至超过采用最佳实践。
距离上一篇 pandas 系列教程:数据分析利器 pandas 系列教程(四):对比 sql 学 pandas 发布已经过去大半年,近来才记起以前开了这样一个坑,本篇是本系列 pandas 实战 tricks 的首篇,不求大而全,力争小而精。
01 前言 作者:Rene Draschwandtner 编译:HuangweiAI 近年来,Jupyter Notebook作为一种以交互和良好的布局方式显示代码和结果的工具受到了广泛的关注。它当然
github地址: 在公众号 datadw 里 回复 京东 即可获取。 这是一位热心的参赛者提供的一份入门程序,涵盖了数据清洗、数据(统计)分析、特征抽取、搭建模型、模型评估,这些机器学习通用的完整流程,对于初学者来说可以作为参考。 上面的连接中有相关的说明,如: data_cleaning.ipynb 数据清洗 data_analysis.ipynb 数据分析 exlpore_potential_user.ipynb 探索高潜用户行为 其他都是.py的python
Snapde,一个专门为编辑超大型数据量CSV文件而设计的单机版电子表格软件;它运行的速度非常快,反应非常灵敏。
人们普遍认为,Python编程语言的pyparsing 模块是对文本数据进行操作的一个宝贵工具。
本文将从Python生态、Pandas历史背景、Pandas核心语法、Pandas学习资源四个方面去聊一聊Pandas,期望能带给大家一点启发。
什么是pythonic呢?简而言之,这是一种写代码时遵守的规范,主打简洁、清晰、可读性高,符合PEP 8(Python代码样式指南)约定的模式。
导读:本文主要介绍使用Python进行数据分析时必备的编程基础知识,主要涉及Python的基本数据类型、数据结构、程序控制、读写数据等内容。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了,才能在处理问题的过程中得心应手,快速地找到最优方案。
前几天在Python白银交流群【干锅牛蛙】问了一个Python处理Excel数据的问题。问题如下:有两个问题哈:1、表头有合并单元格识别不出来,如何处理类似下图
本教程将演示如何在一个g2.2xlarge EC2实例(运行64位的Ubuntu14.04)中设置CUDA7、cuDNN、caffe和DIGITS,以及如何快速上手DIGITS。为了说明DIGITS的应用,本教程使用一个当前的 Kaggle竞赛项目作为案例进行演示, 是关于糖尿病视网膜病变检测的,其状态来自于荧光血管造影。 图像分类的卷积深度神经网络(DNN) 对于图像的分类或回归,你有两种选择: 特征工程及把图像转换为向量; 依赖于一个卷积DNN求出特征。 深度神经网络对计算的要求相当苛刻。这是由两个原因
pandas.read_csv()函数是Pandas库中用于读取CSV(逗号分隔值)文件的函数之一。
Polars[2]是Pandas最近的转世(用Rust编写,因此速度更快,它不再使用NumPy的引擎,但语法却非常相似,所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
一个测试有两个sheet页的Excel测试文件 https://github.com/dongkelun/python/blob/master/data/test.xlsx
我逐渐意识到,Unix 的命令行工具可以解决一切与文字处理有关的问题。我来讲一个我遇到过的问题,以及怎样用 Unix 命令行工具解决的。
中国文化博大精深源远流长,其中成语更是中国文化的精华。成语大多由四个字组成,一般都有典故或出处。有些成语从字面上不难理解,如“小题大做”、“后来居上”等。有些成语必须知道来源或典故才能懂得意思,如“朝三暮四”、“杯弓蛇影”等。
大家好,我是Python进阶者。前一阵子给大家分享了Python自动化文章:手把手教你利用Python轻松拆分Excel为多个CSV文件,手把手教你4种方法用Python批量实现多Excel多Sheet合并,而后在Python进阶交流群里边有个叫【扮猫】的粉丝遇到一个问题,她有很多个Excel表格,而且多个excel里多个sheet表,现在需要对这些Excel文件进行合并。
各位科研芝士的朋友,大家好,今天我们继续分享关于TCGA数据下载的专题,如果把TCGA比作一座山,聪明的科研工作者,便可以开发出无数有效的翻山越岭的工具,今天,我们同样的比对着之前的网页版工具,来看看又有什么好工具来值得开发?
经常有同学问我,老师为啥同样的格式的两个文件我用同样的方法导入到Python里面,一个可以正常导入,一个却会报错,这是为什么呢?你应该也有遇到过这种情况,就是表面相同的文件,文件名完全相同,格式完全相同(至少肉眼看上去是),而且里面的内容也是一样的,但是你用同样的代码却不能打开每一个文件。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/41
读取原Excel,根据country列将不同的内容放到不同的sheet,并根据国家名称命名,将结果放到新的输出文件中。
用于大数据的嵌入式分析和统计已经成为了业内一个重要的主题。随着数据量的不断增长,我们需要软件工程师对数据分析提供支持,并对数据进行一些统计计算。本文概要地介绍了嵌入式数据分析和统计的相关工具及类库,其中包括独立的软件包和带有统计能力的编程语言。我期待着收到本专栏读者和潜在的专栏作者的反馈,告诉我你们对这个专栏的想法,以及你们想要了解哪些相关技术。—Christof Ebert 不管在信息技术界还是嵌入式技术界,大数据都已经变成了非常关键的概念。1 这样的软件系统通常都有众多的异构连接,包括软件
在Python中,实现多重继承非常简单,只需要在定义类时,将多个父类放在类定义的括号内即可。下面我们通过一个例子来演示多重继承的实现。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云