一，collections模块：在python中原有的内置数据类型（dict、list、set、tuple等）的基础上，该模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。1.Counter（计数器）: Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作
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2024-02-26 20:24:17
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统计次数可采用count（）函数统计次数；a = [68,1,2,3,4,5,6,7,8,4,9,68]
b=a.count(68)
print(b)结果为，显示68出现了2次2
Press any key to continue . . .获取目标元素出现的下标采用index（）函数获取 示例代码a = [68,1,2,3,4,5,6,7,8,4,9,68]
b = a.count(68)
pr
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2023-06-29 12:10:35
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新建 GitHub 仓库打开 github.com/new，新建一个公共仓库。仓库名为 slmethod, 统计学习方法（Statistical Learning Method）的简写Public 公开仓库勾选 Initialize this repository with a README.gitignore 选择 Python添加 MIT License 源码地址：github.com/iO
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2023-08-24 21:36:42
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在本篇中，我们将展示使用 Python 统计学模型进行时间序列数据分析。问题描述目标：根据两年以上的每日广告支出历史数据，提前预测两个月的广告支出金额。原始数据：2017-01-01 到 2019-09-23 期间的每日广告支出。数据准备：划分训练集和测试集。df1 = data[[‘Date’,‘Spend’]].set_index(‘Date’) train = df1.iloc[:933,:
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2024-02-05 20:57:28
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2022年（第八届）全国大学生统计建模大赛竞赛信息 为在大学生中倡导学习统计知识、应用统计技能的良好氛围，聚焦经济社会发展热点难点问题，提高大学生数据挖掘、数据分析、运用统计方法及计算机技术处理数据的能力，加强创新思维意识，助力推进统计现代化改革。在国家统计局统计教育培训中心指导下，中国统计教育学会、教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会、全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会联合主办202
假设有像上这样一个表格，里面装满了各式各样的数据，现在要利用模板对它进行统计每个销售商的一些数据的总和。模板如下： 代码开始：1 #!usr/bin/python3
2 # -*-coding=utf-8 -*-
3
4 import xlrd
5 import xlwt
6 from xlutils.copy import copy
7
8 x
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2023-06-13 20:41:43
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本文实例讲述了Python画柱状统计图操作。分享给大家供大家参考，具体如下：一、工具：python的matplotlib.pyplot 库二、案例：import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#添加图形属性
plt.xlabel('Age range')
plt.ylabel('Number')
plt.title('The statist
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2023-07-06 09:28:15
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^第三题：一个英文的纯文本文件，统计其中的单词出现的个数。统计什么好呢，就拿Python彩蛋import this来试试吧。（将下列单词保存为“test.txt”）>>> import thisThe Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implic
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2024-08-10 16:13:00
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NumPy - 统计函数NumPy 有很多有用的统计函数，用于从数组中给定的元素中查找最小，最大，百分标准差和方差等。 函数说明如下：numpy.amin() 和 numpy.amax()这些函数从给定数组中的元素沿指定轴返回最小值和最大值。示例import numpy as np
a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]])
print '我们的数组是：'
pr
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2023-08-15 17:22:47
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用python实现词频统计词频统计就是输入一段句子或者一篇文章，然后统计句子中每个单词出现的次数。那么，这个在python中其实是很好实现的，下面我们来看看具体是怎样实现的，里面又用到了哪些知识呢？输入一段话，统计每个字母出现的次数先来讲一下思路：例如给出下面这样一句话Love is more than a word it says so much. When I see these four l
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2023-06-21 00:13:23
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经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas前言Excel 中除了 Vlookup 函数，一系列条件统计函数(sumif、countif、maxif)就用得最多，毕竟在 Excel 中进行数据统计是常见需求。今天我们来看看在 pandas 中如何做到条件统
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2024-08-16 17:52:48
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在旧文 Python应用之文本分析 中，其中用到了一个功能是词频统计。当时小编采用的思路是这样的： 需要两个list，一个存储单词，一个存储对应的词频。当遇到一个单词，判断是否在这个list中，如果是，则词频加1；如果否，则单词list新增这个单词，同时对应的词频设置为1。对应的代码如下：# 搜寻单词 word 是否在 wordList中
# 若在其中，返回其index; 若不
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2023-08-30 17:28:41
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学习数据分析离不开统计学的相关知识，在这块我自己属于零基础，上学的时候也是文科生没有开设任何数学相关课程，所以选择了《深入浅出统计学》这本书入门，下面对这块基础知识做一些整理。一、集中趋势的度量：均值、中位数、众数1.均值平均数的一般度量，应用最广泛的统计量之一，可用μ表示。均值的计算方法：分子表示所有数字之和，分母表示所以数字个数。均值与频数在计算一批数据的均值时，会发现有些数字是重复的，这个时
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2023-09-25 19:51:17
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首先导入pandas库import numpy as np
import pandas as pdPandas 常用的数学统计方法如下表：方法说明count计算非NA值的数量describe针对Series 或DataFrame 列计算总的统计值min/max计算最大值/最小值idxmin/idxmax计算能够获取到最大值/最小值的索引(整数)argmin/argmax计算能够获取到最小值和最大值
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2023-08-25 22:40:38
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本篇内容关键词：python基础、数据分析、pandas、描述统计、matlibplot、seaborn、可视化分析1.python基础1.1python简介都说python是门胶水语言，可以在需要的地方轻松地粘合目标需求。我觉得python的主要优点有两点：只需聚焦实现逻辑：只要把逻辑捋顺，调用第三方库可以轻易实现处理逻辑。语法简洁，符合日常阅读的习惯。容易获得相关的技术/理论支持：python
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2023-08-28 09:28:57
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3、数据转换介绍完数据的重排之后，下面介绍数据的过滤、清理、以及其他转换工作。
去重
#-*- encoding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame
#DataFrame去重
da
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2024-06-19 08:50:10
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对列表进行统计计算1、获取指定元素出现的次数 使用count（）方法可以获取指定元素在列表中出现的次数，基本语法如下：listname.count(obj)**listname:**表示列表名称 **obj:**表示判断是否存在对象，这里只能进行精确匹配，即不能是元素的一部分 实例：talk=["你们说","我信息安全小萌新帅不帅！","不帅！"]
number=talk.count("不帅！")
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2023-07-05 13:49:18
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python常用的数据类型有整型(int)，浮点型(float)，字符串型(str)，布尔值(bool)，列表(list)，元组(tuple)整型python可以处理任意大小的整数，包括负整数。整数表示形式有二进制，十进制，十六进制。整数可以进行加减乘除。除法有两种除法，一种是/，还有一种是//，称为地板除。/除法计算结果是浮点数，即使是两个整数恰好整除，结果也是浮点数：9 / 3
3.0还有一种
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2023-12-27 11:35:45
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import jieba
#1.获取文本
with open('book.txt','r',encoding='UTF-8') as fp:
txt = fp.read()
#2.分词
words = jieba.lcut(txt)
# print(words)
#3.过滤文本
for ch in '，。？！“ ” ；：、》《\n \u3000':
if ch in word
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2023-06-08 20:06:01
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本文实例讲述了Python画柱状统计图操作。分享给大家供大家参考，具体如下：一、工具：python的matplotlib.pyplot 库二、案例：import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#添加图形属性
plt.xlabel('Age range')
plt.ylabel('Number')
plt.title('The statist
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2023-07-02 17:43:34
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