Data Analysis Content Zero.Introduction One.Numpy Two.Pandas Three.MatplotLib Four.Seaborn Five.Projects
原创
2021-07-22 10:29:33
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新建Core Admin之后，分析Core Admin磁盘大小solr 目录：/home/bill/solr-7.7.2/server/solr[bill@server
原创
2021-03-12 09:27:17
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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
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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概述Hive is designed to enable easy data summarization and ad-hoc
原创
2023-03-22 15:22:35
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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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《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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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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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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https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering k-means clustering is a method of vector quantization, originally from signal processing, that is pop
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2016-12-14 19:17:00
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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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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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《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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NJU Static Program Analysis 04: Data Flow Analysis II ...
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2021-07-11 19:58:00
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Today I will read some chapters from the dragon book about data flow analysis. Summary is coming later
原创
2011-04-09 20:58:13
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1.背景介绍AI在数据分析领域的应用已经广泛，但在这种应用中，我们必须面对一些道德和伦理问题。这篇文章将探讨这些道德问题，并提供一些建议来
原创
2023-12-27 09:55:25
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NJU Static Program Analysis 06: Data Flow Analysis IV ...
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2021-07-18 00:15:00
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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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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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基于GWAS的分析结果做基因集富集分析。 基本代码： # download sumstats file from https://ctg.cncr.nl/software/summary_statistics # download NCBI37 and g1000_eur from https://
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2021-01-21 17:16:00
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