Python-玩转数据-JSON 数据解析Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它包含了两个函数：json.dumps(): 对数据进行编码。 json.loads(): 对数据进行解码。在 json 的编解码过程中，Python 的原始类型与 json 类型会相互转换，具体的转化对照如下：Python 编码为 JSON 类型转换对应表：PythonJSONdi
转载
2023-05-28 16:40:20
88阅读
软件分析的基本流程ABAQUS的组成ABAQUS分析的主要过程ABAQUS/CAEABAQUS/CAE (Complete ABAQUS Environment) 交互式图形环境生成或输入将要分析模型模型结构分解并划分网格设置材料属性、载荷及边界条件提交和、监视、控制分析作业可视化分析结果ABAQUS /CAE 用户界面1 可以用于建模、管理和监控分析过程，并进行结
用Python写爬虫工具在现在是一种司空见惯的事情，每个人都希望能够写一段程序去互联网上扒一点资料下来，用于数据分析或者干点别的事情。我们知道，爬虫的原理无非是把目标网址的内容下载下来存储到内存中，这个时候它的内容其实是一堆HTML，然后再对这些HTML内容进行解析，按照自己的想法提取出想要的数据，所以今天我们主要来讲四种在Python中解析网页HTML内容的方法，各有千秋，适合在不同的场合下使用
转载
2023-10-31 00:32:44
77阅读
最近金融市场辗转波动，年初入场的小伙伴也许还在等待市场的回暖。面对错综复杂的市场环境，如何才能通过技术手段，更快更好判断市场的变化，提前行动，是每一个会编程或想学编程的基民共同追求的目标。本文通过利用Python技术，手把手教你爬取天天基金贴吧50W+数据并分析投资者情绪，让你更快洞察金融市场变化。01网页分析我们首先挑选一只白酒基金，看看这只基金贴吧的数据，网址及网页内容如下：http://gu
转载
2024-08-08 16:36:38
31阅读
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，通过这些函数介绍如何通过python完成数据生成和导入，数据清洗，预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操
转载
2024-06-07 10:27:58
87阅读
pandas是一个强大的Python数据分析的工具包。pandas是基于NumPy构建的。pandas的主要功能具备对其功能的数据结构DataFrame、Series集成时间序列功能提供丰富的数学运算和操作安装方法：pip install pandas引用方法：import pandas as pdSeries：是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）
转载
2023-08-23 11:10:42
75阅读
数据分析：是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律数据分析三剑客：Numpy,Pandas,Matplotlib6.1NumpyNumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。6.1.1创建ndarray使用np.array()创建一维数据创建impo
转载
2023-08-23 17:22:34
3阅读
说明：本文章为Python数据处理学习日志，主要内容来自书本《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，机械工业出版社。电影数据分析所需文件在Day2中下载，接下来要用到的一些文件的文件格式如下：users.dat文件格式
1::F::1::10::48067
2::M::56::16::70072
3::M::25::15::55117
转载
2024-06-07 06:47:43
41阅读
前面学习了Python的基础语法，Numpy和Pandas，终于要使用Python来进行数据分析的实战练习了。本节以某药店2018年商品销售数据为例来练习利用Python进行数据分析的基本方法。数据分析基本步骤： 1、提出问题 2、理解数据 3、数据清洗 4、构建模型 5、数据可视化一、提出问题要分析解决业务数据问题，首先要与业务部门进行沟通。本节案例主要分析月消费次数、月消费金额、客单价、消费趋
转载
2023-09-14 13:47:40
34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
大数据导论企业大数据分析方向数据是什么数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号
或这些物理符号的组合，它是可识别的、抽象的符号。数据分析把隐藏在数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，帮助管理者进行有效的判断和决策。企业数据分析方向现状分析--实时分析（分析当下的数据）：现阶段的整体情况，各个部分的构成占比、发展、变动；
# Python 判断数据个数
## 介绍
在Python中，我们经常需要判断数据的个数。这对于处理大量数据或者进行统计分析非常重要。本文将介绍如何使用Python来判断数据的个数，以帮助刚入行的小白更好地理解和掌握这个知识点。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个判断数据个数的流程。下面是一个包含详细步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备要
原创
2024-01-14 09:25:31
82阅读
Python-流程控制 if判断 目录：Python-流程控制 if判断一、可变与不可变类型二、条件三、逻辑运算符notandor优先级四、成员运算符五、身份运算符六、if判断语法1语法2语法3if嵌套if 一、可变与不可变类型可变类型：存储空间保存的数据允许被修改，这种数据就是可变类型。值（堆区）改变，id不变，证明改的是原值，证明原值是可以被改变的。常见的可变类型:列表 list字典 dict
# 实现Python数据区间判断
## 引言
欢迎前来学习如何在Python中实现数据区间判断。作为一名经验丰富的开发者，我将带领你通过整个实现过程，并教你每一步需要做什么。
## 流程图
以下是实现数据区间判断的流程图：
```mermaid
classDiagram
ClassA --|> ClassB
ClassB : data_in_range(data, lower
原创
2024-05-20 06:46:14
85阅读
编译：小七、蒋宝尚一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。Pandas中数据框数据的Profiling过程Profiling(分析器)是一个帮助我们理解
# 判断模糊数据的Python实现
## 1. 整体流程
首先，我们需要明确整个判断模糊数据的流程，可以用下面的表格展示出来：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入模糊匹配库 fuzzywuzzy |
| 2 | 准备待匹配的字符串和候选字符串列表 |
| 3 | 使用 fuzz 模块中的方法进行模糊匹配 |
| 4 | 输出匹配结果 |
## 2. 具
原创
2024-03-27 03:23:14
48阅读
python sklearn数据集及分析方法sklearn库数据集小数据集：数据信名称调用方式适用算法数据规模波士顿房价数据集load_boston()回归506*13鸢尾花数据集load_iris()分类150*4糖尿病数据集load_diabetes()回归442*10手写数字数据集load_digits()分类5620*64大数据集：数据信名称调用方式适用算法数据规模Olivetti脸部图像
转载
2023-11-24 09:47:00
47阅读
Python的基本数据类型2
1、str（字符串） 1、切片str = "你好，我是Python"
s = str[0:4] #用法[start:end:step]，指定开始下标和结束下标，step是步长，默认是1，可以不指定
#包括开头的下标，但是不包括结尾的下标，所以结果是：你好，我 2、字符串相关方法str = "ok，你好，我是Pyt
转载
2024-07-04 10:52:58
31阅读
一、为什么使用python进行数据分析在众多解释型语言中，python的最大特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算（scientific computing）社区，python可以轻松集成C、C++、Fortran代码，所以经常被称为“胶水语言”。python的热度提升与人工智能的发展分不开，AI深度学习本身的特点决定了其不适合静态变异性语言，而python被选做AI技术框架的基础语言，更多源于pyt
转载
2023-09-17 12:48:35
0阅读
一，数据分析基本步骤提出问题理解数据数据清洗构建模型数据可视化以某医院药品销售为例进行操作说明1，提出问题要从销售数据中分析以下业务指标：1)月均消费次数；2)月均消费金额；3)客单价；4)消费趋势首先，将数据.xlsx文件导入：注意电脑中的文件路径默认使用"\"，这个时候需要在路径前面加一个r(转义符)，也可以不加，但是需要把路径里的"\"转换成“//”文件中可能有多个sheet，通过设定she
转载
2023-08-30 22:56:59
41阅读
