《Python for Data Analysis》一书由Wes Mckinney所著，中文译名是《利用Python进行数据分析》。这里记录一下学习过程，其中有些方法和书中不同，是按自己比较熟悉的方式实现的。 第三个实例：US Baby Names 1880-2010 简介： 美国社会保障总署（SSA）提供了一份从1880年到2010年的婴儿姓名频率的数据&
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2023-12-15 21:28:12
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本书正文的最后一章，我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会用之前介绍的方法，从原始数据中提取有意义的内容。展示的方法适用于其它数据集，也包括你的。本章包含了一些各种各样的案例数据集，可以用来练习。案例数据集可以在Github仓库找到，见第一章。来自Bitly的USA.gov数据2011年，URL缩短服务Bitly跟美国政府网站USA.gov合作，提供了一份从生成.gov或.mil短链
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2023-12-20 18:55:37
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利用Python进行数据分析 2017 第二版 (Python for Data Analysis, 2nd Edition)中文翻译笔记这本书的英文版github仓库：pydata-book作者Wes McKinney是pandas的创作者，所以书中关于pandas的讲解也是最实用的部分。我也直接联系过了Wes本人，这个笔记不会有任何版权问题，当然，也不会用于任何商业用途。这本书自2013年第一
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2024-08-01 17:00:03
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现在我们已经读到了本书的最后一章，我们将看看一些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们将使用本书中介绍的技术从原始数据中提取意义。所演示的技术可以应用到其他所有类型的数据集。本章包含了一组各种示例数据集，您可以使用本书中的工具进行练习。13.1来自1.USA.gov的Bitly数据2011年，网址缩短服务商Bitly与美国政府网站USA.gov合作，提供一份匿名数据，这些数据来自那些短链接以.go
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2023-11-06 23:48:42
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在当今数据分析的时代，Python成为了数据科学家和数据分析师的首选工具。随着“Python for Data Analysis”的流行，很多人开始寻求其中文版的PDF资源。本文将详细讨论如何找到“python for data analysis中文版pdf”的相关问题，包括抓包、协议结构和交互过程等方面的分析。
### 协议背景
在数据通信的过程中，协议是确保数据能够正确传输的关键。通过分析
第3章 Python 的数据结构、函数和文件3.1 数据结构和序列Python的数据结构简单而强大。通晓它们才能成为熟练的Python程序员。元组元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值,当用复杂的表达式定义元组，最好将值放到圆括号内In [1]: tup = 4, 5, 6, 'what'
In [2]: tup
Out[2]: (4, 5
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2024-02-23 09:24:03
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# Python数据分析PDF教程
## 概述
在数据分析领域，经常需要将数据分析结果输出到PDF文件中进行分享或保存。本教程将指导你如何使用Python实现数据分析结果输出到PDF文件的过程。
## 整体流程
我们将整个过程划分为以下几个步骤：
1. 导入所需的库
2. 准备数据
3. 进行数据分析
4. 将数据分析结果输出到PDF文件
下面我们将逐步介绍每个步骤需要做什么以及对应的代码实
原创
2024-05-07 03:38:35
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一、 Pandas简介1、Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。2
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2023-12-19 15:19:42
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准备工作安装Anaconda安装Jupyter notebook安装ipythonPython语法基础万物皆对象动态引用，强类型isinstance(a, int) #检查a是否为int实例鸭子类型列表、字典、NumPy数组，和用户定义的类型（类），都是可变的；字符串和元组，是不可变的对于有换行的字符串，可以使用三引号，’’'或"""三元表达式Python数据结构和序列元组In [1]: tup
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2024-01-29 02:43:58
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《Python for Data Analysis》一书由Wes Mckinney所著，中文译名是《利用Python进行数据分析》。这里记录一下学习过程，其中有些方法和书中不同，是按自己比较熟悉的方式实现的。 第二个实例：MovieLens 1M Data Set 简介： GroupLens Research提供了从MovieLens用户那里收集来的一系列对90年代电
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2023-12-11 08:37:30
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《利用python进行数据分析》第二章的姓名例子，代码。
整个例子的所有代码集成到了一个文件中，导致有些对象名如year同时作为了列名与行名，会打印warning，可分不同的part依次运行。
所有的作图代码均已注释，按需取消注释即可。
用的工具、函数比较多，但是解释不多，后面各章再深入介绍。
代码中仅保留了98年-08年的数据，更多数据-https://github.com/wesm/pydat
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2024-02-04 06:53:08
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BackgroundLatest Data Source: https://www.ssa.gov/oact/babynames/limits.htmlyobYYYY.txt (1880 ~ 2016)name,sex,number 这是一个非常标准的以逗号隔开的格式，可以用pandas.read_csv将其加载到DataFrame中。 1 C:\Users\I******&
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2024-07-04 19:52:21
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一、简介Python for Data Analysis这本书的特点是将numpy和pandas这两个工具介绍的很详细，这两个工具是使用Python做数据分析非常重要的一环，numpy主要是做矩阵的运算，pandas主要是做数据的预处理，另外本书还教了其他数据分析相关的工具，比如matplotlib用来作图，iPython用来测试、调试代码。本书着重在工具介绍，所以在阅读前最好要对数据分析的理论有
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2023-10-15 11:14:21
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数据集背景介绍2009年的《纽约市基准法律》要求对建筑的能源和水的使用信息进行说明和评分。 涵盖的建筑包括具有单个建筑物的总建筑面积超过50,000平方英尺（平方英尺），和群建筑面积超过100,000平方英尺。指标是由环境保护署的工具ENERGY STAR Portfolio Manager计算的，并且数据由建筑物所有者自行报告。(回归问题)字段说明目标数据：
ENERGY STAR Score：
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2023-06-25 22:16:57
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《 python for data analysis 》一书的第十章例程， 主要介绍时间序列（time series）数据的处理。
label:
1. datetime object、timestamp object、period object
2. pandas的Series和DataFrame object的两种特殊索引：DatetimeIndex 和 PeriodIndex
3. 时区的表达
# Python 数据分析入门
Python 是一种广泛使用的编程语言，因其简单易学和强大的数据处理能力而受到数据分析师的青睐。在这篇文章中，我们将探讨 Python 数据分析的基本概念，并通过代码示例来深入理解。
## 数据分析的基本步骤
数据分析通常包括以下几个步骤：
1. **数据获取**：从各种来源获取数据，如数据库、CSV文件等。
2. **数据清洗**：处理缺失值、重复数据等问
原创
2024-09-15 04:06:49
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Chapter 8 数据规整：聚合、合并和重塑在许多应用中，数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。首先，我会介绍 pandas 的层次化索引，它广泛用于以上操作。然后，我深入介绍了一些特殊的数据操作。在第 14 章，你可以看到这些工具的多种应用。8.1 层次化索引层次化索引（hierarchical indexing）是 pandas
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2024-01-04 13:40:15
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# 学习“Mastering Python Data Analysis”的步骤指南
## 流程概览
下面是实现“Mastering Python Data Analysis”的步骤流程表：
| 步骤编号 | 任务 | 说明 |
|----------|-----------
在进行数据分析和建模的过程中，大量时间花费在数据准备上：包括加载、清洗、转换和重新排列。这些任务通常占据分析师80%或更多的时间。有时，数据存储在文件或数据库中的方式对特定任务而言并不是正确的格式。许多研究人员选择使用通用编程语言，如Python、Perl、R或Java或Unix文本处理工具(如sed或awk)对从一种形式到另一种形式的数据进行临时处理。幸运的是，pandas以及内置的Python
在引言章节里，介绍了MovieLens 1M数据集的处理示例。书中介绍该数据集来自GroupLens Research（http://www.groupLens.org/node/73）,该地址会直接跳转到https://grouplens.org/datasets/movielens/，这里面提供了来自MovieLens网站的各种评估数据集，可以下载相应的压缩包，我们需要的MovieLens 1
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2023-10-15 16:45:59
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