1.pandas的数据结构 1).Series(序列):一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。 2).Time- Series:以时间为索引的Series。 3).DataFrame:二维的表
本文介绍基于Python语言，实现对多个不同Excel文件进行数据读取与平均值计算的方法~
原创
2023-05-24 12:07:33
420阅读
点赞
# 使用R语言计算Excel中的均值
在数据分析中，计算均值是常见的操作之一。而R语言作为一种专门用于数据分析和统计的编程语言，可以很方便地对Excel表格中的数据进行均值计算。本文将介绍如何使用R语言来计算Excel表格中的均值，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在进行均值计算之前，首先需要安装R语言和RStudio。RStudio是一个集成开发环境（IDE），可以更方便地进行数据分
原创
2024-02-26 05:50:05
377阅读
目录七、使用相关系数判断数据的相关性1、使用相关系数判断数据的相关性2、求单个变量和其他变量间的相关性八、使用方差分析对比数据的差异1、使用方差分析对比数据的差异2、绘制箱形图识别异常值九、使用描述统计和直方图制定目标1、使用描述统计和直方图制定目标2、使用自定义区间绘制直方图十、使用回归分析预测未来值1、使用回归分析预测未来值2、使用回归方程计算预测值练习数据文件下载链接：七、使用相关系数判断数
转载
2024-06-17 16:15:20
0阅读
本博客旨在帮助学生自己巩固所学，若能帮得上他人也是荣幸之至 首先以下是借鉴过的几个github库，非常感谢： https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action https://github.com/keefecn/python_practice_of_data_analysis_and_mining https:/
本文介绍基于Python语言，对大量不同的Excel文件加以跨文件、逐单元格平均值计算的方法~
原创
精选
2024-04-02 19:40:37
418阅读
点赞
展开全部1、均值插补。数据的属性62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333433626463分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性的众数(即出现频率最高的值)来补齐缺失的值。2、利用同类均值插补。同均值插补的方法都属于单值插补，不同的是，它用层次聚类模型预测缺
转载
2024-04-22 06:58:51
140阅读
import numpy as np
x = np.random.randint(1,60,[30,1])
y = np.zeros(20)
k = 3#1选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心；
def initcen(x,k):
return x[:k]#2对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（
转载
2023-06-26 10:36:17
279阅读
一开始的目的是学习十大挖掘算法（机器学习算法）,并用编码实现一遍，但越往后学习，越往后实现编码，越发现自己的编码水平低下，学习能力低。这一个k-means算法用Python实现竟用了三天时间，可见编码水平之低，而且在编码的过程中看了别人的编码，才发现自己对numpy认识和运用的不足，在自己的代码中有很多可以优化的地方，比如求均值的地方可以用mean直接对数组求均值，再比如去最小值的下标，我用的是a
转载
2024-06-25 22:43:57
26阅读
在做数学建模比赛中遇到的一个小问题。已知一个大量离散的数据的excel表，为了简化计算，我们需要将同列项相加。如下图所示（注意，这里的数据量多达2万行，肯定不能手工计算）因此，我们利用python的panda对数据进行分组合并相加，代码如下。import pandas as pd
# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('Tu.xlsx', sheet_name='Shee
转载
2023-07-08 13:28:01
146阅读
Day 1： Python两大特征和四大基本语法Python的两大基本特征：Python 是一门动态的、强类型语言。什么是动态语言？要了解什么是动态语言，要首先了解“类型检查”。类型检查是验证类型约束的过程，编译器或解释器通常在编译阶段或运行阶段做类型检查。类型检查就是查看“变量”和它们的”类型”，然后判断表达式是否合理。例如，不能拿一个 string 类型变量除以浮点数变量。如果类型检查发生在程
## Python 计算行均值
### 1. 介绍
在数据分析和科学计算中，经常需要计算数据集中各行（或列）的平均值。Python作为一种强大的编程语言，拥有丰富的数据处理和分析库，提供了多种方法来计算行均值。
本文将介绍如何使用Python计算行均值，并给出具体的代码示例。同时，还会使用`matplotlib`库绘制饼状图展示计算结果。
### 2. 简单平均值
要计算行均值，首先需要
原创
2023-09-15 06:41:47
628阅读
# Python分组计算均值
在数据分析和统计中，我们经常需要对数据进行分组计算。分组计算的一个常见任务是计算每个组的均值。Python提供了多种方法来实现这一目标，本文将介绍其中的几种常用方法，并给出代码示例。
## 1. 使用pandas库
pandas是Python中一个强大的数据分析库，它提供了丰富的数据处理和分析工具。我们可以使用pandas库中的`groupby`方法来实现分组计
原创
2023-08-16 17:41:12
479阅读
from __future__ import print_function
# 均值计算
data = [3.53, 3.47, 3.51, 3.72, 3.43]
average = float(sum(data))/len(data)
print(average)
#方差计算
total = 0
for value in data:
total += (value - avera
转载
2023-06-20 10:18:43
248阅读
如下图：演讲比赛，要求去掉一个最高分，去掉一个最低分后求平均值。当然这个太简单了，我们可以用max求出最大值，用min求出最小值，然后sum求出数据总和，用（总和-最大值-最小值）/（数据总个数-2）。思路很明显，算法也不难。若是让你去掉两个最高分，两个最低分呢？是不 lager，samll，也要上阵了！其实大可不必！我们今天新学个函数，解决这类问题就very easy！trimmean函数：功能
转载
2023-11-12 23:41:19
364阅读
不少粉丝留言，想要了解怎么用Python提升处理数据的效率，或者说怎么用Python自动处理多张Excel表格，于是乎便有了本文。 这篇文章算是Python数据分析实战的第二个独立案例。案例背景在另一个平行世界，有一家专注于户外运动的巨头公司。 既然是巨头，为了更加亲切，我们就叫他大头吧。 大头的旗下有 20个品牌 ，这些品牌涉及到 128个类目 (细分行业)，涉及范围之广令人咋舌，可谓遍地开花。
转载
2024-10-28 09:30:34
43阅读
在Excel中，以表头作为类别组织良好的数据，按照类别计算求和与计算平均值，方差等等根本就不用SUMIF或者AVERAGEIF等函数。Excel提供了一种叫做数据透视表的功能，可以帮助我们快速的以最佳可视化的方式实现这些功能，数据透视表也是数据分析中常用的工具。组织良好的数据，无论用公式还是用数据透视表都很容易。所以在电子表格中养成良好的组织数据习惯，比如表头要有意义，不要使用合并单元格等等，都会
转载
2023-07-14 14:51:08
227阅读
创建dataframe。df = pd.DataFrame()遍历pandas每一行。for index,row in df.iterrows():
print(index,type(row),row['code'],row['name'])
#对于每一行，通过列名访问对应的元素
print("-----")pandas 按行遍历Dataframeloc,iloc的使用。
# Python计算数据中非nan的均值
## 引言
欢迎来到本篇教程，本文将教会你如何使用Python计算数据中非NaN（Not a Number）的均值。在日常的数据处理中，我们经常会遇到数据中存在缺失值的情况，而NaN就是代表缺失值的一种表示方式。计算数据中非NaN的均值是一个常见的操作，本文将通过一个简单的步骤来实现这个功能。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整体的流程。下面的
原创
2024-01-06 06:21:50
61阅读
# Python计算nc数据平均值
## 简介
在科学计算领域，nc（NetCDF）文件是一种常见的数据格式，它可以存储多维数组和一些相关的元数据。本文将教你如何使用Python计算nc数据的平均值。
## 流程概述
下面是整个计算过程的流程图：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 打开nc文件 |
| 3 | 读取nc数据 |
|
原创
2023-12-15 05:42:56
324阅读
