pandas基于Numpy，可以看成是处理文本或者表格数据。pandas中有两个主要的数据结构，其中Series数据结构类似于Numpy中的一维数组，DataFrame类似于多维表格数据结构。pandas是python数据分析的核心模块。它主要提供了五大功能:支持文件存取操作，支持数据库(sql)、html、json、pickle、csv(txt、excel)、sas、stata、hdf等。支持增
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2023-11-24 08:26:13
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如果你曾经使用过Excel，那么你可能已经经历了选择不正确的公式来分析数据集的痛苦。也许你花了几个小时来研究它，但因为数据输出错误、或者功能太复杂了，最终还是以失败告终。如果听起来像你，那么接下来Excel15种数据分析功能很可能适合你。Excel中有数百种功能，试图将正确的公式与正确的数据分析进行匹配可能会让人不知所措。最有用的功能不必太复杂。十五个简单的功能将提高你分析数据的能力！1.连接CO
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2023-08-15 09:56:21
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一.确定分析目标 1.数据分析的大忌是不知道分析方向和目的，拿着一堆数据不知所措。一切数据分析都是以业务为核心目的，而不是以数据为目的。所以，我们应该先定分析的目标，然后在处理数据。二.处理数据 1.查看数据情况• import pandas as pd
• data = pd.read_csv('/data/course_data/data_analysis/analyse_spider.c
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2023-07-03 17:49:56
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# 使用Python进行数据分析并显示表格的完整流程
在数据分析的过程中，Python以其强大的库和简洁的语法成为了许多开发者的首选。对于新手来说，如何用Python来展示表格数据可能是一项挑战。本文将为你提供一个简单明了的流程，帮助你实现这一目标。
## 流程图
我们将整个数据分析展示表格的过程分为以下几个关键步骤，使用mermaid语法绘制流程图如下：
```mermaid
flowc
## 数据分析之Python表格
在数据分析领域中，表格是一种常用的数据结构，它能够帮助我们整理、存储和分析数据。Python作为一种强大的数据分析工具，提供了丰富的库和函数来处理表格数据。本文将介绍如何使用Python进行表格数据的处理与分析。
### Pandas库介绍
Pandas是Python中用于数据分析的重要库之一。它提供了两种主要的数据结构：Series和DataFrame。其
原创
2024-06-11 04:51:19
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“智能家居”产品数据分析报告一、目的------以艾特公司作为目标分析公司------公司不断壮大发展，产品的多元化、发布地区、销售方法等一直是每个产品应该注意到的问题，我们进行以下分析：搜索各类智能产品的分布情况。搜索“智能家居”关键字用户的城市分布、搜索量月份分布、人群年龄分布、性 别分布。搜索网上与“智能家居”相关话题，进行词频分析对代表性产品用户评论的词频分析对报价、评分、评论数量进行分析
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2024-02-07 14:04:42
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对于数据分析和数据统计工作，数据要进行汇总、总结，面对堆积如山的数据信息，几乎每天都要加班的深夜。掌握WPS表格中的技巧应用能够高效快速的提高工作效率。今天我们就来学习如何快速根据WPS表格中的数据进行数据对比。实例、利用WPS表格技巧，快速对下表进行数据对比。 首先我们来看一个保留函数应用，它的格式是=ROUND(数值，小数位数），数值指的是要留取的小数的数值，小数位数指的是需要保留
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2024-01-12 21:59:44
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matlab与数学分析.docx MATLAB 与数学分析自控1303 宋怡然 2013010646 摘要：数值计算的定义MATLAB 中的数值计算MATLAB 数值计算的使用数值计算指有效使用数字计算机求数学问题近似解的方法与 过程，以及由相关理论构成的学科。数值计算主要研究如何利用计 算机更好的解决各种数学问题，包括连续系统离散化和离散形方程 的求解，并考虑误差、收敛性和稳定性等问题。从数学类
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2024-08-20 20:20:18
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所有做数据分析的前提就是：你得有数据，而且已经经过清洗，整理成需要的格式。不管你从哪里获取了数据，你都需要认真仔细观察你的数据，对不合规的数据进行清理，虽然不是说一定要有这个步骤，但是这是一个好习惯，因为保不齐后面分析的时候发现之前因为没有对数据进行整理，而导致统计的数据有问题，今天小编就把平时用的数据清洗的技巧进行一个梳理，里面可能很多你都懂，那就当温习了吧!文章大纲：如何更有效的导入你的数据全
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2023-10-10 16:50:28
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常见的数据解析方式有四种:
XPath解析数据, BeautifulSoup解析数据, 正则表达式, pyquery解析数据 三、数据解析1、XPath解析数据XPath
全称： XML Path Language是一种小型的查询语言是一门在XML文档中查找信息的语言XPath的优点
可在XML中查找信息支持HTML的查找可通过元素和属性进行导航Xpath需
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2023-08-30 09:12:59
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如下图，数据分析的基本过程：1、提出问题，拿到一份数据首先要明确分析的内容是什么，而不是一股脑就开始分析，明确的分析目标，指定明确的思路，才是开始数据分析的第一步。2、理解数据，通过导入数据，先最简单的认识数据，比如数据格式是否符合要求，是否存在异常值，缺失值。3、数据清洗，根据分析的目标，对数据先进行基本的清洗处理，使数据满足分析的格式需要。4、构建模型，清理完数据就可以开始对数据进行分析，根据
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2023-10-09 16:33:55
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摘要：本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。Excel是数据分析中最常用的工具，本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas库用于数据处理 ，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通
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2023-11-07 10:58:42
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本文使用菜单式和代码式两种方法，批量合并表格，简单高效，工作效率提高不止一点点！
原创
2022-11-10 09:43:39
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在数据分析过程中，我们经常需要对数据表进行处理，而 Python 是处理数据的利器。今天我们要讨论的是在 Python 中如何在数据分析的表格中创建新列。这个问题看似简单，但在实际应用中却蕴含了丰富的细节和技巧。
> **用户反馈**
> “我在用 Python 分析数据时，想在 DataFrame 中添加新列，不知道从何下手，能否提供一些详细的步骤和示例？”
> **时间轴**
>
作者 | 周志鹏EXCEL从入门到熟练？缺乏体系和数据源？练好这篇就够了！这篇文章是本系列的第一篇，选择性汇总了EXCEL的常用且重点的模块和公式，用作内部员工EXCEL基础操作培训，以帮助表格基础薄弱的同事快速熟悉常用操作，提升工作效率。现将内容分享，作为数据分析基础的第一篇。所有公式均结合实例（本节课以小例子为主），讲为辅，练为主，实例数据附在文章最后，也可在公众号导航
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2024-09-03 08:47:14
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# 金融数据分析导论
## 引言
在当今数据驱动的世界，金融数据分析已成为帮助决策的重要工具。无论是对公司的财务状况进行评估，还是为投资决策提供支持，数据分析在金融领域无处不在。本篇文章将带你深入了解金融数据分析的重要性，并通过代码示例展示如何使用 Python 进行基本的金融数据分析。
## 金融数据分析的基础
金融数据分析的目标是通过分析历史数据来发现趋势、作出预测和支持决策。常用的数
1、Excel常见的页面操作：
1）冻结窗口及筛选
1.1 冻结窗口
自动以冻结：视图->拆分->拖拉线条->再点击冻结窗口
2）选中整行/列
ctrl+shift+向右/向下箭头
3）去重
数据->重复项->删除重复项
4）排序
自定义排序
2、VLOOKUP函数
VLOOKUP
# CSV表格数据分析入门指南
## 什么是CSV？
CSV（Comma-Separated Values）是一种用于表示表格数据的文本格式。CSV文件中的数据以逗号分隔，每一行代表一条记录，通常第一行是列名。CSV格式因其简单易读，被广泛用于数据交换与存储。
## 数据分析的意义
数据分析是将原始数据转换为信息与知识的过程，帮助我们做出更好的决策。无论是在商业、教育，还是科学研究中，数据
面对这样的如何，如何快速分析，不同日期下，不同商品的销量？不同地区的销量？不同商品的售价波动情况？不同地区的退货量？不同销售员的总销量大小？不同销售员的退货总量大小？
将海量数据建立成数据透视表，可以通过选择字段的方式，快速切换数据版面，以不同的角度汇总商品数据。
如下图所示，显示了不同日期下不同商品的销量。
数据透视表还提供了交互工具，以便动态地查看数据，
我们先来看看某公司全国产品销售的报表（截取了部分）
某公司全国产品销售的报表
通过货品销售数据案例，需反映如下结果： 货品销售情况货品交货情况销售货品结构构成货品销售区域构成货品按时交货与合格品综合评价我们使用 excel 进行数据分析，一般有以下步骤需求收集数据整理数据简单统计图表展示分析结果撰写报告第一步：需求分析所谓需求，在这个情景
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2024-01-13 21:29:51
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