# Python实现数据分析指南
## 1. 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python实现数据分析。在本文中，我将向你展示整个流程，并提供每一步需要使用的代码和注释。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入数据)
B --> C(数据清洗)
C --> D(数据分析)
D --> E
原创
2024-03-02 05:58:25
29阅读
大数据工程师可以选择多种语言学习，其中，Java和Python是做大数据平台开发最常见的两种编程语言，也是当下较为火热的两种语言，Java与Python在做大数据开发时各有优缺点，究竟选择哪种语言好呢?Java和Python哪个编程语言好?1、Java大数据Java语言应用广泛，可以应用的领域也非常多，有完整的生态体系，另外Java语言的性能也非常不错。Java与大数据的关系非常密切，一方面目前做
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2023-08-02 14:42:38
63阅读
在互联网的下半场，不断精细化运营的背景下，产品经理不再是单纯的靠感觉来做产品，更需要培养数据的意识，能以数据为依归，来不断改善产品。不同于公司专业的数据分析师，产品经理更多的可以从用户、业务的层面去看待数据，去更快更透彻的去寻找数据变动的原因。那么在数据已经被有效记录的前提下，如何有效的去分析数据呢?一、明确数据分析的目的1、如果数据分析的目的是要对比页面改版前后的优劣，则衡量的指标应该从页面的点
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2023-11-15 10:51:01
66阅读
Matplotlib的概念和简单应用
一、Matplotlib的概念
Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。Matplotlib的特点：1.是专门用于开发2D图标（包括3D图表）2.使用起来极其简单3.以渐进、交互方式实现数据可视化mat
原创
2022-03-28 15:18:22
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Matplotlib的概念和简单应用
一、Matplotlib的概念
Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。Matplotlib的特点：1.是专门用于开发2D图标（包括3D图表）2.使用起来极其简单3.以渐进、交互方式实现数据可视化mat
原创
2022-03-28 15:22:44
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系列一：《python数据分析基础与实践》 章节1Python概况 课时2Python简介 章节2Python安装 课时3安装Anaconda 课时4使用Anaconda 章节3数据准备 课时5数据类型 – 布尔型 课时6数据类型 – 数值型 课时7数据类型 – 字符型 课时8数据结构 – List 课时9数据结构 – Tuple 课时10数据结构 – Set 课时11 数据结构 – Dic 课时
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2024-08-26 19:36:50
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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
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2023-07-30 12:48:19
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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，
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2024-08-23 14:21:58
141阅读
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 ...
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2021-07-12 12:11:00
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数据分析的入门思维，首先要认识数据，然后对数据进行简单的分析，比如描述性统计分析和相关性分析等。一，认识变量和数据变量和数据是数据分析中常用的概念，用变量来描述事物的特征，而数据是变量的具体值，把变量的值也叫做观测值。1，变量变量是用来描述总体中成员的某一个特性，例如，性别、年龄、身高、收入等。变量可以分为：定性变量：用于分类，一般是文本，例如，性别、颜色定序变量：用于表示等级或次序的变量，例如，
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2023-07-20 21:40:52
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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
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2024-01-11 12:17:15
91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
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2023-08-02 09:13:11
161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
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2023-09-12 18:17:03
47阅读
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
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2023-08-21 07:13:52
152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
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2023-11-10 21:51:05
30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
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2023-08-24 10:37:23
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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，
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2023-10-07 21:16:13
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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
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2023-06-19 23:34:50
227阅读
在本文中，我们介绍了2020年最有用的Python库，用于数据处理，数据可视化，数据库，部署和数据建模领域。 1.开源Pandas库它是Python中数据分析和数据处理的最受欢迎选择之一。如果您打算从事数据科学家或数据分析师的职业并使用Python，那么此非常重要的工具值得学习。Pandas提供了高性能的数据结构，使数据处理变得轻松，快速和直观。图书馆的主要数据结构（系列（一维）和Dat
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2024-01-25 10:38:17
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一.数据分析步骤1.提出问题2.理解数据3.数据清洗4.构建模型5.数据可视化二.医院2018年销售数据数据导入在文件路径前加r(转义符)文件可能有多个sheet，所以用sheet_name重命名参数dtype=str同意先按照字符串读入，之后再转换salesDf.head()，显示前5行，从0行开始，如果想要输入多行，可以在括号内输入数字1.提出问题月均消费次数月均消费金额客单价2.理解数据3.
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2023-07-01 20:54:25
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