# 使用SCIpy进行数据分析
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入数据] --> B[数据预处理]
B --> C[数据分析]
C --> D[结果可视化]
```
## 表格展示步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------|
| 1 | 导入数据 |
| 2 |
原创
2024-05-12 06:37:47
33阅读
本文简介python中主要用于处理数据分析的三个常用库。
原创
2020-07-27 14:53:28
2178阅读
scipy样条插值scipy样条插值1、样条插值法是一种以可变样条来作出一条经过一系列点的光滑曲线的数学方法。插值样条是由一些多项式组成的，每一个多项式都是由相邻的两个数据点决定的，这样，任意的两个相邻的多项式以及它们的导数(不包括仇阶导数)在连接点处都是连续的。 连接点的光滑与连续是样条插值和前边分段多项式插值的主要区别。2、在Scipy里可以用scipy.interpolate模块下的inte
转载
2023-05-27 16:50:37
115阅读
原标题：Python说：常见的数据分析库有哪些又是老生常谈的话题了，前面出过有不知道有好多篇讲数据分析库的文章，但是今天还是得拿出来再聊聊，有免得有些新伙伴再去找了！常见的Python数据分析库PandasPandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字：Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometr
转载
2023-07-30 12:48:19
254阅读
直到第三季度尾，领导让她马上出一份市场团队前几个月的销售统计表和竞品信息，第二天开会用，这些数据和信息分布在大小几十个表格和文档里，大小有5G，光是打开都花了15分钟。 面对这么庞大的数据，python还不太熟练的她束手无策，excel就更不用说了，这么大的数据卡死简直是分分钟的事，万般无奈之下，她向专业做数据分析的我请教该怎么办。其实，做数据分析不一定得用python、R这些编程语言，
转载
2024-08-23 14:21:58
141阅读
Python数据分析：情感分析 自然语言处理（NLP） 将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式 预处理得到的字符串进行向量化 经典应用： 情感分析 文本相似度 文本分类 简单情感分析： 情感字典(sentiment dictionary) 人工构造一个字典 根据关键词匹配 优点：简单实用 ...
转载
2021-07-12 12:11:00
1870阅读
2评论
在上面的代码中，iloc后的方括号中逗号之前的部分表示要获取行的位置，只输入一个冒号，不输入任何数值表示获取所有的行；逗号之后的方括号表示要获取的列的位置，列德位置同样是也是从0开始计数。我们把这种通过传入具体位置来选择数据的方式称为位置索引。2、选择连续的某几列(1)Excel实现在Excel中，要选择连续的几列时，直接用鼠标选中这几列即可操作。当然了，你也可以先选择一列，然后按住Ctrl键再去
转载
2023-12-11 18:12:12
40阅读
从这周开始，我将在此记录我对《python数据分析与挖掘实战》（第二版）的跟读情况，将我认为的值得学习的点记录在这里，有时候也会对相关知识进行拓展，保持每周更新3-4次的频率，争取在下次开学前把这本书学习完。同时，因为python中库的更新，书中原来使用的一些函数已经发生变化，我也会相应进行修改。 一、数据特征分析1. 定量数据的分布分析——直方图import pandas as pd
转载
2023-11-17 19:30:55
101阅读
做笔记啦！！！这几天突击了一下使用python进行数据分析，觉得还是梳理一遍比较好，不然学得快忘得也快[捂脸] 所以，今天这篇文章就主要介绍一下用python进行数据分析中常用到的三个库：numpy、pandas、matplotlib的入门使用。上课！什么叫数据分析？
理解1：数据分析就是把隐藏在杂乱数据背后的有效信息提炼出来，总结所研究对象的内在规律。
利用数据分析可以帮助把数据的价值最大
转载
2023-08-07 17:59:37
272阅读
对于0基础的同学来说，想要学习python，数据分析是必须掌握的一个知识要点。本文就专门针对0基础的同学，整理了数据分析入门的基础知识点，分别从是什么，为什么，有什么用三大问题着手带大家了解数据分析。一、什么是数据分析数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。二、为什么做数据分析1、有效避免拍脑袋、主观臆想；2
转载
2023-12-25 10:52:23
62阅读
想要在职场中站稳脚步，掌握一门硬技术是非常重要的事情。顺应时代发展，抓住新的机遇，在如今市场经济不景气的2022年显得尤为重要。数数当下比较热门或高涨的行业，当属数据分析和人工智能领域，若想进入数据分析或AI行业，就一定要掌握其必备的基本要领，而这项本领就是Python。Python是数据分析或人工智能不能缺少的语言。为何Python技能不可缺少1. 提供强大的支持Python这门编程语言无论是对
转载
2024-05-23 09:53:23
24阅读
1、Python下的数据分析模块pandas：依赖于numpy和sciepy，主要用于数据分析，数据预处理以及基本的作图，这个包不涉及复杂的模型。statsmodels：统计包，设计各种统计模型，包括回归、广义回归、假设检验等，结果类似于R语言，会给出各种检验结果。对于numpy和scipy是作为科学计算用的，提供各种向量矩阵计算、优化、随机数生成等等。以上都是一些包，如果是分析环境的话，可以考虑
转载
2023-05-25 20:43:39
274阅读
今天，老师要带大家解数据分析的定义、核心思路、应用领域以及开发流程，向大家全方位展示数据分析入门必备基础知识，全都是干货哦！虽然看完本文，不能让大家立马变身为一名数据分析师，但是能让大家对数据分析有一个宏观了解，为后续深入的数据分析学习打下更扎实的基础。1、数据分析的定义数据分析是指对大量有序或无序的数据进行信息的集中整合、运算提取、展示等操作，通过这些操作找出研究对象的内在规律。因此数据分析的目
转载
2023-12-13 22:29:59
9阅读
和很多同学接触过程中，我发现自学Python数据分析的一个难点是资料繁多，过于复杂。大部分网上的资料总是从Python语法教起，夹杂着大量Python开发的知识点，花了很多时间却始终云里雾里，不知道哪些知识才是真正有用的。本来以为上手就能写爬虫出图，却在看基础的过程中消耗了一周又一周，以至于很多励志学习Python的小伙伴牺牲在了入门的前一步。于是，我总结了以下一篇干货，来帮助大家理清思路，提高学
转载
2023-09-28 08:48:33
77阅读
一.数据分析步骤1.提出问题2.理解数据3.数据清洗4.构建模型5.数据可视化二.医院2018年销售数据数据导入在文件路径前加r(转义符)文件可能有多个sheet，所以用sheet_name重命名参数dtype=str同意先按照字符串读入，之后再转换salesDf.head()，显示前5行，从0行开始，如果想要输入多行，可以在括号内输入数字1.提出问题月均消费次数月均消费金额客单价2.理解数据3.
转载
2023-07-01 20:54:25
140阅读
本笔记摘录清华大学工业工程系朱成礼老师的python教案与授课内容，并在此基础上进行实操性的拓展，希望能对大家有所帮助。一、数据分析简介 数据分析的一般流程：需求分析——>获取数据——>数据预处理——>分析与建模——>评价与优化——>部署二、数据分析实例1、数据集情况简介2、数据预处理（清洗）2.1 数据探索分析快速了解数据全貌，发现数据特征编号、
转载
2023-09-18 16:22:21
140阅读
目录：分析方法&模型一、 逻辑树分析法二、 多维度拆解分析法三、 对比分析法四、 假设验证法 / 归因分析法五、 相关性分析法六、 RFM分析模型七、 漏斗分析模型八、 AARRR模型 一、 逻辑树分析法定义： 将一个复杂的大问题，拆解成一个个小的可以解决的子问题，就像一个大树一样，它有很多个分支，那每个分支就是一个子问题。应用： 费米问题：初次听到某种问题的提问时，会觉得已知条件太少，
转载
2023-06-07 13:39:56
238阅读
在本文中，我们介绍了2020年最有用的Python库，用于数据处理，数据可视化，数据库，部署和数据建模领域。 1.开源Pandas库它是Python中数据分析和数据处理的最受欢迎选择之一。如果您打算从事数据科学家或数据分析师的职业并使用Python，那么此非常重要的工具值得学习。Pandas提供了高性能的数据结构，使数据处理变得轻松，快速和直观。图书馆的主要数据结构（系列（一维）和Dat
转载
2024-01-25 10:38:17
74阅读
一.什么是数据分析数据分析是利用数学、统计学理论与实践相结合的科学统计分析方法，对excel数据、数据库中的数据、收集大量数据、网页抓取的数据进行分析，从中提取有价值的信息并形成结论进行展示的过程。二.数据分析类型数据分析类型有三种：描述性统计分析、探索性数据分析、验证性数据分析。三.数据分析基本流程熟悉工具—明确目的—获取数据—数据处理—数据分析—验证结果—结果呈现—数据应用四.Pandas统计
转载
2023-07-02 11:40:27
117阅读
D-Tale数据可视化插件是后端框架Flask与前端框架React组合产生的一款开源的数据可视化分析插件。目前支持DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和RangeIndex 等 Pandas的数据结构对象，并且还提供了常规数据结构的函数分析等可视化功能实现。安装可视化分析插件pip install dtale首先准备好需要分析的数据源，这里以exce
转载
2023-09-25 14:30:56
168阅读
