numpy库的引入： import numpy as np 1、numpy对象基础属性的查询 lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] def numpy_type():
print(type(lst))
data = np.array(lst, dtype=np.float64) # array将数组转为numpy的数组# bool,int,int8,int16,int32,
原标题：Python说：常见的数据分析库有哪些又是老生常谈的话题了，前面出过有不知道有好多篇讲数据分析库的文章，但是今天还是得拿出来再聊聊，有免得有些新伙伴再去找了！常见的Python数据分析库PandasPandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字：Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometr
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2023-07-30 12:48:19
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推荐几本有意思的书，结合自身的学习过程，说说心得吧。1、首先需要掌握一门语言作为分析的工具，这里毫无疑问，推荐python，python的图书有很多，从基础和提高两个层面，我推荐两本：A 《Python学习手册》 机械工业出版社这是一本入门书，从0开始，讲的非常详细(老实说，有点过于啰嗦了)，对于打基础非常好，仔细读一遍，把代码敲一敲，基本上基础就牢靠了。B《Python高级编程》清华大学出版社有
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2023-09-21 05:50:16
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在本文中，我们介绍了2020年最有用的Python库，用于数据处理，数据可视化，数据库，部署和数据建模领域。 1.开源Pandas库它是Python中数据分析和数据处理的最受欢迎选择之一。如果您打算从事数据科学家或数据分析师的职业并使用Python，那么此非常重要的工具值得学习。Pandas提供了高性能的数据结构，使数据处理变得轻松，快速和直观。图书馆的主要数据结构（系列（一维）和Dat
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2024-01-25 10:38:17
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Python之所以受到越来越多编程爱好者的青睐，主要是因为它的代码便捷，容易学习的特点。Python的库就是为了满足Python这个特点而存在的。无论你是从事开发、爬虫、甚至数据分析，Python都有大量的库给与支持，简化了代码的工程量。下面小编将介绍几个学习数据分析不得不会用的Python库。1．NumpyPython没有提供数组的功能，Numpy弥补了这一缺陷，可以提供数组支持以及相应的高效处
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2023-08-02 10:28:36
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搭建python数据分析环境
摘要：搭建python环境方法1：直接安装python2：安装anaconda1：Windows安装python1.安装python环境方法1：单独安装python下载python：https://www.python.org/downloads/ ##下载Python 3.7.3安装：选
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2023-10-18 13:40:26
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# Python数据分析库
## 前言
数据分析是从大量的数据中提取有用的信息和洞察力的过程。Python语言具有简洁、易学、强大的特点，因此成为了数据分析的首选语言之一。Python提供了许多数据分析库，这些库提供了丰富的功能和工具，可以帮助我们更轻松地处理和分析数据。
本文将介绍一些常用的Python数据分析库，并提供相应的代码示例。希望通过本文的介绍，读者能够对Python数据分析库有
原创
2023-08-29 03:51:38
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# Python数据分析库的实现流程
## 1. 确定需求和目标
在开始实现Python数据分析库之前，我们需要明确我们的目标和需求。数据分析库一般用于处理和分析大量数据，提供数据预处理、可视化、统计分析、机器学习等功能。我们的目标是创建一个功能强大且易于使用的数据分析库。
## 2. 设计库的架构
在开始编写代码之前，我们需要设计库的架构。这包括确定库的模块和类的组织结构，以及确定每个模
原创
2023-09-15 11:24:04
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文章目录前期准备1.通过DataFrame保存为EXCEL2.查看数据行列数3.提取popularity列中值大于3小于7的行4.交换两列的位置5.提取popularity列最大的行所在行6.查看最后3行数据7.删除最后一行数据8.添加一行数据9.队数据按照popularity列的值的大小进行排序10.统计grammer列每个字符串的长度 前期准备准备后期要使用的数据，使用字典创建DataFra
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2023-07-10 12:37:00
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# 数据分析相关原则
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习实现数据分析相关原则。数据分析是一个重要的技能，可以帮助我们从数据中发现规律和趋势，为决策提供支持。在这篇文章中，我将向你介绍数据分析的流程和每一步需要做的事情。
## 数据分析流程
为了更好地理解数据分析的流程，我们可以用一张旅行图来展示。让我们看一下下面这张旅行图：
```mermaid
journey
原创
2024-06-07 05:54:21
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# 正相关数据分析
## 简介
在数据分析领域，我们经常需要研究变量之间的关系。其中，正相关关系是指两个变量的值呈现出同步增长或同步减少的趋势。本文将介绍如何进行正相关数据分析，帮助刚入行的开发者快速掌握这一技能。
## 流程概述
下面是进行正相关数据分析的具体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 计算相关
原创
2023-09-15 16:19:08
90阅读
# 数据分析相关思维
在当今这个信息化高速发展的时代，数据分析已成为各行业决策的重要依据。通过数据分析，我们不仅能够揭示隐藏在数据背后的规律，还能为未来的决策提供理性支持。本文将探讨数据分析的相关思维，并通过代码示例帮助读者更好地理解。
## 数据分析思维框架
数据分析的过程可以划分为几个主要步骤：
1. **问题定义**：明确需要解决的问题。
2. **数据收集**：收集与问题相关的数据
Python进行数据分析的核心库肯定是Pandas，该库差不多可以解决结构化数据的绝大部分处理需求。在《Python数据分析常用函数及参数详解，可以留着以备不时之需 》一文中也已经对该库的常用函数进行了详细介绍。但是Pandas是构建在Numpy的基础之上的，它的矢量化运算功能在处理数组和矩阵上具有着非常大的优势。虽然普通的数据分析任务可能很少用到Numpy库，但一旦你具有循环需求或是要处理数值
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2023-12-17 17:19:59
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在python中，主要两个库用于数据探索，一个是Pandas（用于数据分析，这可能是数据分析领域最强的python库），另一个是Matplotlib（用于数据可视化，绘制图表，起源于MATLAB）。1.基本统计特征函数下面介绍的函数主要作为Pandas的两大基本对象Series和DataFrame的方法出现。 主要特征函数
方法名函数功能sum()计算和（按列）mean()计算平均数(按列
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2023-12-02 22:10:23
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为了认真学习还是需要写写博客来记录和督促自己的学习过程。对于数据分析的学习目标用一张网图来表示吧： 然后是数据分析所需要学习的知识结构图，用知乎大V王知无的图： 这是一个大框架，但是我的学习是很有目的性的，不仅仅是针对技术层面的学习，而是要针对特定问题的分析，数据只是一个方面的支撑。所以，在学习时需要多结合实例，更加需要锻炼的是思维能力。这样你不但可以成为一名数据科学家，而且能够更加接地气，针对问
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2024-01-16 06:46:28
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阅读提示 目录阅读提示三、Python主要数据探索函数1、基本统计特征函数2、扩展统计特征函数3、统计作图函数小结： 三、Python主要数据探索函数 Python中用于数据探索的库主要是Pandas（数据分析和Matplotlib（数据可视化））1、基本统计特征函数 统计特征函数用于计算数据的均值、方差、标准差、分位数相关系数
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2023-10-29 08:08:52
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python之数据分析pandas（5）前言数据分析主要还是通过一些数学方法统计结合可视化来进行的，今天我们学习一下pandas的数据统计函数，来进行进一步的数据分析。主要有汇总类统计、唯一去重和按值计数、相关系数和协方差。开始我们还是用的上次的天气的数据，读取数据之后，把温度的“℃”单位去掉，把温度的类型转换为‘int32’类型，和以前的步骤一样。然后开始我们的统计学习。汇总类统计汇总统计的函数
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2023-12-13 03:38:54
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数据分析有极广泛的应用范围，这是一个扫盲贴。典型的数据分析可能包含以下三个步：1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。3、推断分析，通常
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2023-08-24 11:10:47
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在数据分析行业中，衍生了很多的技术，比如数据挖掘、数据分析、人工智能、深度学习、人工神经网络、机器学习。很多人对于这些技术都不是十分的清楚，在接下来的几篇文章中我会给大家好好介绍一下这些知识，希望这篇文章能够帮助大家对这些技术有一个全面的了解。首先我们说一下数据分析，其实数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简
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2023-07-31 22:30:01
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目录题目任务 1 数据处理与分析任务 2 数据可视化分析任务 3 自动售货机画像任务一任务二任务2.1任务2.2任务2.3任务2.4任务2.5 题目任务 1 数据处理与分析任务 1. 1 根据附件 1 中的数据，提取每台售货机对应的销售数据，保存 在 CSV 文件中，文件名分别为“task1-1A. csv”、“task1-1B. csv”、…、 task1-21E. csv”。任务
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2024-01-11 13:52:36
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