描述性统计分析
# 代码6-1
import numpy as np
import pandas as pd
inputfile = 'D:/人工智能&软件工程/数据挖掘与分析/data/data.csv' # 输入的数据文件
data = pd.read_csv(inputfile) # 读取数据
# 描述性统计分析
description = [data.min(), data.m
1. 实验介绍1.1. 实验目的 本实验主要介绍企业资产指标的爬取与可视化。基于网络爬虫，爬取企业连续5年的企业资产关键财务指标，通过饼图、柱状图、折线图等对相关指标进行可视化展示。1.2. 知识点 •企业资产介绍 •财务分析方法 •企业资产数据爬取 •企业资产数据展示2. 企业资产介绍企业的资产包括流动资产、固定资产、无形资产、股东权益等等，本次给大家介绍企业资产的数据爬取与分析。 **3. 财
1、背景在我国现行的分税制财政管理体制下，地方财政收入不仅是国家财政收入的重要组成部分，而且具有其相对独立的构成内容。地方财政收入是区域国民经济的综合反映，也是市场经济国家的政府进行宏观调控的基础。科学、合理地预测地方财政收人，对于克服年度地方预算收支规模确定的随意性和盲目性，正确处理地方财政与经济的相互关系具有十分重要的意义。广州市作为广东省的省会，改革开放的前沿城市，交通便利，拥有中国大陆三大
本系列内容来自刘顺祥老师的《从零开始学Python数据分析与挖掘》，如需了解更多请查阅《从零开始学Python数据分析与挖掘》一书，本代码上传仅为了方便日后查阅学习。# 导入第三方包
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
# 数据读取
income = pd.read_excel(r'C:\Users\Admin
前言2022年全球股市普跌，你亏了多少钱？亏多少我也不知道，我只是想着来采集数据，做个可视化小案例来玩玩 话不多说，咱就直接开始吧开发环境解释器版本: python 3.8代码编辑器: pycharm 2021.2requests: pip install requestspandas: pip install pandaspyecharts: pip install pyecharts爬虫实现步
直到第三季度尾，领导让她马上出一份市场团队前几个月的销售统计表和竞品信息，第二天开会用，这些数据和信息分布在大小几十个表格和文档里，大小有5G，光是打开都花了15分钟。 面对这么庞大的数据，python还不太熟练的她束手无策，excel就更不用说了，这么大的数据卡死简直是分分钟的事，万般无奈之下，她向专业做数据分析的我请教该怎么办。其实，做数据分析不一定得用python、R这些编程语言，
Python数据分析：情感分析 自然语言处理（NLP） 将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式 预处理得到的字符串进行向量化 经典应用： 情感分析 文本相似度 文本分类 简单情感分析： 情感字典(sentiment dictionary) 人工构造一个字典 根据关键词匹配 优点：简单实用 ...
转载
2021-07-12 12:11:00
1798阅读
2评论
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
转载
2023-07-30 12:48:19
206阅读
文章目录Python数据分析概述一、数据分析的概念1.广义数据分析2.数据挖掘二、数据分析流程1. 需求分析：2. 数据获取3.数据预处理4.分析与建模5.模型评价与优化6. 分类模型评价指标7.回归模型8.部署三、数据分析应用场景四、总思维导图 Python数据分析概述一、数据分析的概念1.广义数据分析狭义数据分析对比分析分组分析交叉分析回归分析等2.数据挖掘智能推荐关联规则分类模型聚类模型二
转载
2023-06-19 23:34:50
213阅读
Python是一门简单易学且功能强大的编程语言,使其在许多领域成为编写脚本或开发应用程序理想语言
.Python被称作"胶水语言",是由于其运行效率的问题,将程序核心部分由C++等高效率语言编写,然后各个部分由它粘合. 我们在开发中如果是新手可以先选择Windows平台,后期可以迁移至Linux平台,Linux平台自带Python,而且更容易解决第三方库依赖问题.至于语言版本我推荐使用3.x版
转载
2023-08-24 10:37:23
18阅读
1，表头或是excel的索引如果是中文的话，输出会出错
解决方法：python的版本问题！换成python3就自动解决了！当然也有其他的方法，这里就不再深究 2，如果有很多列，如何输出指定的列？需求情况：有的时候，数据很多，但是只要仅仅对部分列的数据进行分析的话，要怎么做？ 解决方法：df = pandas.read_excel('1.xls',sheetname= '店铺分析日报')
d
转载
2023-09-12 18:17:03
40阅读
学习Python的四个主要关键点1.数据数据类型分为五个：数字，字符串，容器（元组，集合，列表，字典），布尔，None数字（Number）分为三种类型1.整型#汤姆今年11岁
age=112.浮点型#汤姆体重为：41.4kg
weight=41.43.复数例： 1+2j、 1.1+2.2j字符串（string）我们可以用引号（“或者‘）来创建字符串str="小明"
age="今年18
一、为什么要使用Python进行数据分析？python拥有一个巨大的活跃的科学计算社区，拥有不断改良的库，能够轻松的集成C,C++,Fortran代码(Cython项目)，可以同时用于研究和原型的构建以及生产系统的构建。二、Python的优势与劣势：1.Python是一种解释型语言，运行速度比编译型数据慢。2.由于python有一个全局解释器锁(GIL),防止解释器同时执行多条python字节码，
前两篇博客分别对拉勾中关于 python 数据分析有关的信息进行获取（一、对薪资进行转换在这之前先导入模块并读入文件，不仅有训练数据文件，还有一组自拟的测试数据文件。importpandas as pdimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plttrain_file= "analyst.csv"test_file= "test.csv"#读取文件获
什么是数据分析数据分析是基于历史数据进行预处理，分析、对比、汇总，产出用于辅助决策的有效信息的过程。数据分析的着力点1. 现状分析：当前出于什么样的状况，运营的整体状况，各分业务的盈亏等等。2. 原因分析：是什么原因导致的某种现象，或对现状的原因分析。3. 未来预测：基于现有数据，对未来的可能性、趋势等进行预测。 数据分析的对象总体概览指标总体概览指标就是统计数据的绝对数值。例如：当日
转载
2023-08-21 07:13:52
135阅读
python可以做数据分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等诸多强大的模块，在结合上ipython交互工具 ，以及python强大的爬虫数据获取能力，字符串处理能力NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而
转载
2023-08-02 09:13:11
148阅读
作者：东哥起飞，数据爱好者Python数据科学hello，大家好我是东哥！用Python处理数据大家都不陌生了，属常规操作，但常规之下还是也有些暗藏技巧的，本篇东哥分享6个好玩高效的操作，帮助大家提高效率。一、Pandas ProfilingPandas Profiling提供数据的一个整体报告，是一个帮助我们理解数据的过程。它可以简单快速地对Pandas的数据框数据进行探索性数据分析。其实，Pa
转载
2023-08-06 21:29:15
142阅读
准备分析汽车油耗- 从http://fueleconomy.gov/geg/epadata/vehicles.csv.zip(这里请使用科学上网咯~亲测！)下载汽车油耗数据集并解压 - 进入jupyter notebook（ipython notebook）并新建一个New Notebook - 输入命令import pandas as
python作为当前主流的语言之一，他的功能是非常强大的。不论是在游戏行业还是数据分析行业还是软件开发啥的好像都可以用python，但作为一个数据分析师，并不需要用到他的全部功能。只是想要达到“能够用python完成数据分析工作”的效果，所以整理了这个随笔。一、数据导入数据的导入是进行数据分析的第一步骤，一般提取的数据由文本格式（txt）、表格格式（csv/excel）及数据库文件（dmp/直连）
转载
2023-05-26 23:24:41
173阅读
D-Tale数据可视化插件是后端框架Flask与前端框架React组合产生的一款开源的数据可视化分析插件。目前支持DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和RangeIndex 等 Pandas的数据结构对象，并且还提供了常规数据结构的函数分析等可视化功能实现。安装可视化分析插件pip install dtale首先准备好需要分析的数据源，这里以exce
