在当下这个数据驱动的时代，毫不夸张的说各行各业的商业决策和运营管理都离不开数据分析，因此数据分析已经成为当前每个人的必备技能和加分项。对于许多初学者来讲，想要入门Python数据分析常常不知道从何下手。本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍，感兴趣的话就接着看下去吧！1、《笨方法学python》推荐理由：本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法，非
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2023-08-09 16:25:22
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在当下这个数据驱动的时代，毫不夸张的说各行各业的商业决策和运营管理都离不开数据分析，因此数据分析已经成为当前每个人的必备技能和加分项。对于许多初学者来讲，想要入门Python数据分析常常不知道从何下手。本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍，感兴趣的话就接着看下去吧！1、《笨方法学Python》推荐理由：本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了Python的基本语法，非
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2023-08-09 16:23:58
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从今天(2018-3-13)到3月26号本目录下会更新《Python数据分析基础》这本书的一些读书笔记和思考。书目信息：原书名: Foundations for Analysis with Python中文翻译版: Python数据分析基础原作：Clinton W。Brownley人民邮电出版社出版，2017年8月第一版。foundationsForAnalyWithPyBookCover.png
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2023-11-06 13:01:06
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Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？下面根据数据分析的一般工作流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。数据分析一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洁及预处理数据建模与分析数据可视化1.数据采集数据来源分为内部数据和外部数据，内部数据主要是企业数据库里的数据，外部数据主要是下载一些公开数据
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2023-08-11 18:54:49
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第三章《数据分析实战》--第三章 python实现主要利用分组统计分析了企业某游戏的销售额下降的主要原因。这一章主要利用交叉列表（或叫作透视表）的方式来剖析企业用户数量减少的原因。假设是因为某个群体的用户锐减导致当月用户比上个月的用户数少，因此主要利用python中的pandas、matplotlib模块完成书中分析。1、读取数据、合并数据首先将工作路径设置到数据文件所在位置，具体操作见第三章第一
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2023-10-18 09:04:00
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信息可视化(也叫绘图)是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分，例如，帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外，做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化，但我这里重要关注于matplotlib(http://matplotlib.org/)和基于它的库。matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘
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2023-07-02 16:16:08
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python结构化数据 数据处理与分析导语我们所面临的数据1.读取数据2.审视数据2.1 整体2.2 局部（单行、列，多行、列）3.数据类型，字段更改3.1 字
原创
2022-06-23 17:19:08
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# Python数据处理与分析案例
## 摘要
本文将带领新手开发者学习如何使用Python进行数据处理与分析。我们将通过一个实际案例来展示整个流程，并提供每一步所需的代码和解释。
## 1. 确定数据处理与分析的目标
在开始之前，我们需要明确我们要达到什么样的目标。例如，我们可以选择一个具体的数据集，然后计划如何处理和分析该数据集，以获得有用的洞察和结论。
## 2. 数据获取
在这一步中
2、python核心用法数据清洗（下） 文章目录2、python核心用法数据清洗（下）概述实验环境任务二：Pandas数据分析实战-1【任务目标】【任务步骤】分析数据问题任务三：Pandas数据分析实战-2【任务目标】【任务步骤】处理问题一处理问题二处理问题三四 概述Python 是当今世界最热门的编程语言，而它最大的应用领域之一就是数据分析。在python众多数据分析工具中，pandas是pyt
数据类书籍推荐《Python科学计算》我的科学计算类入门书籍。当年自己毕业论文涉及到数据处理的部分，都是用的在这本书里学到的东西。从发行版的安装开始，这本书将科学计算及可视化的常见函数库，如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等，都进行了较为详细地介绍。由于涉及面太广，可能对于单个函数库来说还不够深入，但是这本书能够让人快速
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2023-06-01 15:50:59
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csv文件格式csv文件格式的本质是一种以文本存储的表格数据(使用excel可以读写csv文件)。import csv
filename = 'guangzhou-2017.csv'
# 打开文件
with open(filename) as f:
# 创建cvs文件读取器
reader = csv.reader(f)
# 读取第一行，这行是表头数据。
heade
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2023-07-03 22:05:55
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本书主要针对企业办公人员、财务人员、市场分析人员、数据统计与管理人员等所撰写，它全面介绍了在多个领域中的数据处理与分析应用案例，每个案例都具有很强的实用性与可操作性。全书共分11章，分别介绍了数据输入与编辑、数据管理与分析、数据分析运算中的常用函数、数据分析中常用图表、数据分析中数据透视表（图
原创
2008-06-20 18:50:21
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目录零、本节学习目标一、Spark的概述（一）Spark的组件1、Spark Core2、Spark SQL3、Spark Streaming4、MLlib5、Graph X6、独立调度器、Yarn、Mesos（二）Spark的发展史1、发展简史2、目前最新版本二、Spark的特点（一）速度快（二）易用性（三）通用性（四）兼容性（五）代码简洁1、采用MR实现词频统计2、采用Spark实
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2023-08-08 10:02:29
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Python+大数据-数据处理与分析(三)-数据清洗1. 数据组合1.1 数据聚合简介在动手进行数据分析工作之前，需要进行数据清理工作，数据清理的主要目标是：每个观测值成一行每个变量成一列每种观测单元构成一张表格数据整理好之后，可能需要多张表格组合到一起才能进行某些问题的分析比如：一张表保存公司名称，另一张表保存股票价格单个数据集也可能会分割成多个，比如时间序列数据，每个日期可能在一个单独的文件中
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2023-09-14 22:08:03
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阅读文本大概需要 5 分钟。前言基础写了八篇，以后会继续学，一定会完成零基础机器学习计划，从今天开始柠檬会跟着一起写Python进阶，用小项目来带着大家一起学习Python。读取Excel中的数据因为导师最近需要我完成一个任务就是将十多个Excel中的十多个矩阵表用函数把AHP(层次分析法)权重矩阵算出来，所以需要用Python实现读取Excel中数据和将数据（权重矩阵）存到Excel中的两个功能
基于Spark数据处理与分析
## 引言
Spark是一个开源的分布式计算框架，用于大规模数据处理和分析。它提供了高性能的数据处理能力，并支持多种数据源和编程语言。在本文中，我们将介绍如何使用Spark进行数据处理和分析，并提供一些示例代码来帮助读者更好地理解。
## Spark基础概念
在开始之前，让我们先了解一些Spark的基础概念。
### 数据集（Dataset）
Spark的
原创
2023-08-12 09:54:36
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前言：这是关于个人关于对pandas可以进行的数据处理和数据分析的见解的初版，其中肯定不乏一些错误之处，希望大家能多多指正。首先导入本文所需要的库：import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt这里主要利用pandas从六个方面来对数据进行操作：1.导入数据自我生成数据pandas 有两个常用的数据结构：Se
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2021-04-23 14:59:04
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Pandas的数据结构Pandas的Series是Numpy的数组（array）的升级版，Numpy只能使用整数来所索引，但是Series还可以使用字符串来索引，还能使用混合的数据类型和NaN来表示缺失值，一个Series对象可以包含以下几种数据类型：float – 表示字符串数值 int – 表示整型数值 bool – 表示布尔值 datetime64[ns] – 表示日期和时间（不带时区
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2023-08-24 21:37:43
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模拟登录这里要用到两个包：requests和json。requests使用前得先安装：pip install requests。in [3]:进群：548377875 即可获取数十套pdf哦！import requestsimport json打开地理空间数据云的登录页面。按f12进入开发者工具台，在element栏目，我们找到登录的表单，可以看到提交到后台有6个参数：csrfmid
二、数据清洗及特征处理? 2.1 缺失值观察与处理2.1.1 缺失值观察查看列数据import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('./train.csv')
# 查看列数据
df[['Age','Cabin','Embarked']].head()查看特征缺失值个数# 方法 1: df.isnull()
ageIsNull = d
