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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一、引言目前情感分析主要分为三个方向，第一个是由情感词典和句法结构来做的、第二个是根据机器学习来做的、第三个是用深度学习的方法来做的(例如LSTM、CNN、LSTM+CNN、BERT+CNN等)。三种方法中，第一种和第三种在不同的情况下使用，第二种方法现在的位置有点尴尬。本片文章主要介绍下如何使用情感字典来做情感分析。二、情感字典除了分词词典和停用词词典外，一共还包含9个词典：1、否定词：not.
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2023-08-07 20:01:56
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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
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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# 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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# Python中的时序分析
## 引言
时序分析是数据科学中的一个重要领域，它涉及对时间序列数据进行建模和预测。在Python中，我们可以利用一些库来进行时序分析，如pandas、numpy和statsmodels等。如果你是一位刚入行的小白，不知道如何在Python中进行时序分析，本文将帮助你一步步学习如何实现。
## 流程
```mermaid
journey
title 时序
原创
2024-04-22 04:22:01
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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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NoteBook of 《Data Analysis with Python》3.IPython基础Tab自动补齐变量名变量方法路径解释？解释，？？显示函数源码？搜索命名空间%run命令%run 执行所有文件%run -i 访问变量Ctrl-C中断执行%paste可以粘贴剪切板的一切文本一般使用%cpaste因为可以改键盘快捷键魔术命令%timeit 检测任意语句的执行时间%magic显示魔术命令
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2023-07-03 13:54:16
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2.3 Python语言基础在本节中，我将向您介绍基本的Python编程概念和语言机制。 在下一章中，我将详细介绍Python的数据结构，函数和其他内置工具。语言语义Python语言设计的重点在于可读性，简单性和显性。 有些人甚至把它比作“可执行的伪代码”。缩进，而不是大括号Python使用空格（制表符或空格）来构造代码，而不是像R，C ++，Java和Perl等许多其他语言中的使用大括号。 考虑
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2024-09-23 11:47:24
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Cohort Analysis是将某一个时期内的用户划分为一个cohort，并将多个cohort进行时间上的某个属性的比较的一种分析方法。Cohort Analysis在有些场景下非常有用。比如一个网站或App，在某个连续的4周里陆续更新或新增了一个功能或设计，想要知道这些功能和设计上的改动对用户的影响，就可以将每周的新注册作为一个cohort，观察这4个cohort在接下来的一段实际里的行为数据
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2023-11-20 02:47:47
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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。 第一个实例：1.usa.gov data from bit.ly 简介：2011年，URL缩短服务bit.ly和美国政府网站usa.gov合作，提供了一份从生成
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2023-12-18 19:34:23
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meta-analysis的定义Meta-analysis是指对研究的研究，可以翻译为元分析、后设分析、整合分析、荟萃分析等。最常用的翻译是荟萃分析。Meta-analysis是用统计的概念与方法，去收集、整理与分析之前学者专家针对某个主题所做的众多实证研究，希望能够找出该问题或所关切的变量之间的明确关系模式，可弥补传统的Review Articles(文献综述)的不足。meta-analysis
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2024-04-22 21:28:32
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Chapter3 User Analysis and Task Analysis用户研究1、 什么是用户研究：用户研究是对用户目标，需求和能力的系统研究，用于指导设计，产品架构或者工具的优化，提升用户工作和生活体验2、 用户研究的目的：l 控制用户需求l 用户市场细分l 反馈产品意见l 提供设计指南3、 用户研究的方法：访谈法：深度访谈、网络访谈、焦点小组、入户访谈、街头拦截、电话访谈访谈过程：明
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2024-04-20 10:08:38
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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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一、情感分析简述情感分析（sentiment analysis），又叫意见抽取（opinion extraction），意见挖掘（opinion mining）,情感挖掘（sentiment mining）以及主观分析（subjectivity analysis）。情感分析的应用领域非常广泛情感分析是对态度的研究，具体可以分解为：按照复杂程度，可以把情感分类分为三类
简单任务：判断文本的任务
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2024-06-14 22:29:53
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代码链接，在原有代码做了些小的修改，适用于python3.64 Sentiment Analysis (20')对于Stanford Sentiment Treebank数据集中的每个句子，我们使用该句子中所有单词向量的平均值作为特征，从而预测情绪水平。我们将训练softmax分类器，并执行train / dev验证以改进分类器的泛化能力。(a) 句子的特征表示：取句子中单词向量的平均值具体参考q
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2024-01-04 06:57:03
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词法分析（Lexical Analysis）：分析由字符组成的单词是否合法，如果没有问题的话，则产生一个单词流。语法分析（Syntactic Analysis）：分析由单词组成的句子是否合法，如果没有问题的话，则产生一个语法树。在词法分析器分析源代码文本的时候，有一个概念需要明确：1.物理行：由回车字符序列（在Windows上是CR LF，在Unix上是LF）结尾的字符序列组成一个物理行
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2023-08-01 15:32:10
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