首先了解使用python进行数据处理常用的两个包：numpy和pandas。numpy最重要的特点就是n维数组对象ndarray是一个快速而灵活的大数据集容器，它是一个通用的同构数据多维容器，即所有的元素必须是相同的类型，每个数组有一个shape（表示维度大小的元组），一个dtype（说明数组数据类型的对象）。1.创建数组常使用的函数有：array,arange 例如： array函数： aran
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2023-09-16 21:26:25
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1、选择建模数据 我们的数据集有太多的变量，很难处理，我们需要将这些海量的数据减少到我们能理解的程度。 我们肯定要选择变量的一列来进行分析，故我们需要查看数据集中所有列的列表名，这是通过数据框架的Columns属性完成的。 以之前的墨尔本房价为例 import pandas as pd
# 将文件路径保存到变量以便于访问
melbourne_file_path =
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2023-06-26 13:24:05
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一、数据导入与导出（一）、csv文件的数据导入与导出import pandas
# 将1.csv数据导入到data变量中
data = pandas.read_csv(
# 文件路径
'D:/1.csv',
# 设置engine参数，使得路径中含义中文不会报错
engine='python',
# 设置编码格式
encoding='utf8'
)
# 数据导出
# 定义数据框
d
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2023-06-19 23:18:02
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Python是数据科学家十分喜爱的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作起来更加方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，最流行的爬虫框架Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析工具、XML解析器lxml等，都是能够独当一面的Python类库。Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，Python在大数据处理方面的优势有：1、异
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2023-06-28 15:50:52
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概述Excel固然功能强大，也有许多函数实现数据处理功能，但是Excel仍需大量人工操作，虽然能嵌入VB脚本宏，但也容易染上宏病毒。python作为解释性语言，在数据处理方面拥有强大的函数库以及第三方库，excel作为主要基础数据源之一，在利用数据进行分析前往往需要预先对数据进行整理。因此，本文就python处理excel数据进行了学习，主要分为python对excel数据处理的常用数据类型以及常
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2023-08-09 10:53:15
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Python在数据预处理中的优势在数据分析领域中，数据预处理是非常关键的一步。数据分析人员需要对原始数据进行清洗和处理，以便在后续的分析中取得更准确和可靠的结果。Python作为一种流行的编程语言，其优势在数据预处理方面也非常显著。为什么选择Python进行数据预处理Python在数据预处理方面有以下优势：库的丰富性。Python有许多丰富的库，如Pandas、Numpy、Scipy等，可以帮助数
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2023-10-19 11:22:20
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再次感慨数据预处理的重要性...............每次都是因为一个小小的问题，花了太多的时间，希望每次遇到新的问题都记录一下方便查阅。工具：jupyter 环境：python3一、读取常见数据直接调用pandas模块，如txt、csv、excel等等。%%time
import pandas as pd
df = pd.read_excel('demo.xlsx',s
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2023-08-17 12:59:38
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1.NumPy数值计算 NumPy是使用Python进行科学计算的基础包，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。它包含：一个强大的N维数组对象复杂的（广播）功能用于集成C / C ++和Fortran代码的工具有用的线性代
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2023-06-16 17:01:36
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导语 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言，这合情合理。它拥有作为一种编程语言广阔的生态环境以及众多优秀的科学计算库。如果你刚开始学习Python，可以先了解一下Python的学习路线。 在众多的科学计算库中，我认为Pandas对数据科学运算最有用。Pandas，加上Scikit-learn几乎能构成了数据科学家所需的全部工具。 本文旨在提供Python数据处理的12种方法。文中也分享了一
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2024-02-13 11:31:43
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一、基本操作0. 导入模块import pandas as pd1. 新建DataFrame下面的例子中，我们新建一个有3条记录2列属性的表格。3 条记录分别是Tom，Bob，Alice的个人信息，2列属性分别是name和age。新建属性列的语法形如df['XX']= List，属性名为XX，属性值是List。例如，新建属性列age的语法df['age']=[20,28,22]，属性名为age，三
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2023-08-16 15:53:17
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今天我们主要的目标是：给大家介绍在所有的编程语言里，为什么Python能被广泛使用，甚至排名第一，给那些做数据分析相关工作和转行的小伙伴介绍数据分析行业里如何使用Python。 首先介绍一下什么是编程语言。编程语言是一个计算机的概念，在我们有了计算机以后，想让它帮助我们做事情，就要通过计算机语言和它进行对话、交互，计算机语言能够被计算机所执行，完成我们需要做的相关任务。计算机语言有很多种
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2023-09-16 20:34:03
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Python 字符串切割处理，file()方法读取、写入文件
近期碰到一个问题，两套系统之间数据同步出了差错，事后才发现的，又不能将业务流程倒退，但是这么多数据手工处理量也太大了，于是决定用Python偷个小懒。1、首先分析数据。两边数据库字段的值都是一样，先将这边数据库的数据查询导出，正好是2列120多行的数据。那么目标就是拼接成update from
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2020-04-04 14:37:00
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1、选择建模数据 我们的数据集有太多的变量，很难处理，我们需要将这些海量的数据减少到我们能理解的程度。 我们肯定要选择变量的一列来进行分析，故我们需要查看数据集中所有列的列表名，这是通过数据框架的Columns属性完成的。 以之前的墨尔本房价为例import pandas as pd
# 将文件路径保存到变量以便于访问
melbourne_file_path = '
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2023-05-28 21:07:45
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preface：最近在整内比赛MDD。遇到一些数据处理方面的事情，用python pandas是最为方便的，远比我想象的强大。几行代码就完成了数据的处理，多个文件的融合，再用sklearn里面的模型跑一跑，就能得到结果。为此，经常记录下来，对数据处理的应用。一、Pandas合集df = pd.read_csv('%s/%s' % (input_path, file_name))：read_csv(
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2023-12-02 21:13:37
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文章目录1. pandas简介2. pandas 用法2.1 pandas的数据格式2.2 数据的导入和自生成数据pandas的行列数据的获取pandas 条件筛选数据pandas数据的数据处理pandas 缺失值，重复(异常值)等的处理缺失值的处理补充（数据相关性的计算）以及显著性检验 1. pandas简介pandas是一个是一个python包，可以很大程度上加快我们对数据的处理。花费时间把
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2024-01-11 21:43:37
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Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据，相比较于Numpy，Pandas可以存储混合的数据结构，同时使用NaN来表示缺失的数据，而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据，并且Pandas使用轴标签来表示行和列。1、文件读取首先将用到的pandas和numpy加载进来import pandas as pdimport numpy as np读取数据：#csv和xls
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2024-01-30 19:10:34
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尝试学习Python，更主要还是为了解决工作中的困难。现在的工作，需要汇总和分析所有site的销量、费用和活动执行情况，由于工作量较为庞大，而实际上并不复杂，所以摸索尝试用python进行处理。当然，写到这里的时候，我还是个刚刚完成编程环境搭建的、刚开始接触列表的纯小白，由于工作并不涉及到编程，我决定跳跃发展，直接尝试通过在网上找到的代码来完成Excel数据处理工作，希望在这个过程中逐渐熟悉pyt
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2023-05-27 09:30:57
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6.数据处理实例6.1.数据如图: 6.2.需求: 6.3.处理数据: 我个人拿到数据，直接想着转换成DataFrame,然后着手算总分，然后直接数据分组,还是太年轻了...self.df["total"] = self.df.英语 + self.df.体育 + self.df.军训
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2023-09-12 15:19:41
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介于Python不是我目前的重点，本篇暂时只列出基础问题。1.什么是Python？使用Python有什么好处？Python是一种编程语言，它有对象、模块、线程、异常处理和自动内存管理。它简洁、简单、方便、容易扩展，有许多自带的数据结构，而且它开源。2.什么是PEP8？PEP8是一个编程规范，内容是一些关于如何让你的程序更具可读性的建议。3.什么是pickling和unpickling？Pickle
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2024-03-14 08:41:43
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通过实现SQL类似的功能，处理收集数据，数据预处理，数据计算汇总等流程，了解相应的数据处理流程和技术手段。
目的：从数据收集，数据预处理，数据简单的汇总统计，以及后续的数据说明做一个简单的示例
本分析不涉及具体姓名的数据，做相应的匿名化处理，所有数据来源都是网络公开数据。通过对公开数据的收集，数据预处理，汇总，描述性统计等方式
熟悉相应的技术应用，一些分
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2023-08-24 14:59:16
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