Pandas入门Pandas（Python Data Analysis Library）由AQR Capital Management 于2008年4月开发，并于2009年底开源出来。现在绝大部分的金融数据分析工作，都是基于pandas进行的。Pandas的核心包括：1、一维数组Series和二维数组DataFrame2、可直接读取数据库文件、包括本地excel格式数据3、兼容各类金融分析算法，并
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2023-11-30 15:33:03
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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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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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# Python情感分析数据处理
情感分析是一种自然语言处理（NLP）的技术，用于识别和提取文本中的主观信息。随着社交媒体和在线评论的普及，情感分析变得愈发重要，帮助企业了解用户的反馈和情绪。本文将为您介绍如何使用Python进行情感分析的数据处理过程，包括代码示例和相关工具的应用。
## 1. 数据收集
进行情感分析的第一步是数据收集。数据可以来自社交媒体评论、在线产品评论或新闻文章等。在
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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python数据处理实战 二、需求 对杂乱文本数据进行处理 部分数据截图如下，第一个字段是原字段，后面3个是清洗出的字段，从数据库中聚合字段观察，乍一看数据比较规律，类似（币种 金额 万元）这样，我想着用sql写条件判断，统一转换为‘万元人民币' 单位，用sql脚本进行字符串截取即可完成，但是后面发现数据并不规则，条件判断太多清洗质量也不一定，有的前面不是左括号，有的字段里面
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
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2024-09-30 13:53:31
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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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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
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2023-12-07 00:09:21
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首先，是通常的导入工作：In [1]: import numpy as np
from pylab import plt, mpl
In [2]: plt.style.use('seaborn')
mpl.rcParams['font.family'] = 'serif'
%matplotlib inline
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2024-06-07 15:27:44
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文章目录基础包导入csv文件操作显示所有行列查看基本情况查看缺失值缺失值填补查看特征分布loc和iloc的用法对两个不同的列表取差值尝试语句准确率、精准率、召回率、F1值sklearn导包SimpleImputer填补缺失值特征编码普通随机划分训练集测试集k折交叉验证划分训练集测试集解决画图中文乱码问题用shap图显示特征分布取值简单使用catboost样本分布不均衡时适用的SMOTE算法 基础
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2024-01-12 22:04:39
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Python是数据科学家十分喜爱的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作起来更加方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，最流行的爬虫框架Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析工具、XML解析器lxml等，都是能够独当一面的Python类库。Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，Python在大数据处理方面的优势有：1、异
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2023-06-28 15:50:52
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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
原创
2023-11-23 14:26:10
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# Python 数据处理和分析包
在今天的数据驱动世界中，Python 作为一种广泛使用的编程语言，因其强大的数据处理和分析能力而备受青睐。众多的库和框架使得数据科学家和分析师能够高效地处理各种数据。在本文中，我们将介绍一些常用的 Python 数据处理和分析包，并通过代码示例进行说明。
## 常用的数据处理和分析包
1. **Pandas**: Pandas 是一个强大的数据分析库，提供
原创
2024-10-31 11:00:22
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概述Excel固然功能强大，也有许多函数实现数据处理功能，但是Excel仍需大量人工操作，虽然能嵌入VB脚本宏，但也容易染上宏病毒。python作为解释性语言，在数据处理方面拥有强大的函数库以及第三方库，excel作为主要基础数据源之一，在利用数据进行分析前往往需要预先对数据进行整理。因此，本文就python处理excel数据进行了学习，主要分为python对excel数据处理的常用数据类型以及常
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2023-08-09 10:53:15
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摘要 本文以阿里金融为引子简要地介绍了大数据的商业价值、大数据分析的目的和大数据技术手段和工具；再介绍了海量数据的分类和3类大数据分析平台及各类平台对比；接着介绍了如何利用大数据处理技术处理金融行业中客户管理、营销管理和风险管理方面的海量数据；最后提出了大数据处理的核心和金融行业在大数据背景下的发展要求。 关键词：金融，大数据分析Abstract Taking Alibaba Economy as
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2023-09-05 18:33:10
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在当今数据驱动的时代，Python 作为数据处理和分析框架之一，广泛应用于机器学习、数据挖掘和科学计算等领域。本篇文章将揭示在项目中遇到的一个常见问题，并详细记录解决此问题的全过程。
## 问题背景
最近，我们在一个数据分析项目中遇到了性能瓶颈，尤其在处理大数据集时，分析过程的延迟显著增加。业务影响如下：
> “我们的用户对此反应强烈，因为数据更新的及时性直接影响到决策能力以及用户的使用体验
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、数据量过大，数据中
原创
2023-09-20 14:38:08
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项目名称：邮箱数据处理分析环境搭建： hadoop-2.0 hive-0.10 zookeeper-3.4.5 jdk-6 sqoop-1.99测试阶段：目前集群4台机器，处理数据14TB(听说会扩展到12台左右)每天机器的硬件配置要求：X86服务器4颗cpu（6核） 32GB内存 4TB硬盘 4千兆网口用到的框架： hive
原创
2014-11-21 16:51:00
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