1.NumPy数值计算 NumPy是使用Python进行科学计算的基础包，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。它包含：一个强大的N维数组对象复杂的（广播）功能用于集成C / C ++和Fortran代码的工具有用的线性代
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2023-06-16 17:01:36
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目录五、Numpy随机数Poisson分布六、求和求积、均值方差七、大小与排序 八、多维数组操作九、基本线性代数张量乘积 解方程Ax=b求最小二乘解求行列式求特征值和特征向量求条件数 范数求迹Cholesky分解QR分解 SVD分解 求逆 求伪逆目录五、Numpy随机数numpy自带大量的函数，可以基本覆盖常见线性代数运算和随机数生成。配
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2023-08-06 09:51:13
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一、数据导入与导出（一）、csv文件的数据导入与导出import pandas
# 将1.csv数据导入到data变量中
data = pandas.read_csv(
# 文件路径
'D:/1.csv',
# 设置engine参数，使得路径中含义中文不会报错
engine='python',
# 设置编码格式
encoding='utf8'
)
# 数据导出
# 定义数据框
d
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2023-06-19 23:18:02
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Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据，相比较于Numpy，Pandas可以存储混合的数据结构，同时使用NaN来表示缺失的数据，而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据，并且Pandas使用轴标签来表示行和列。1、文件读取首先将用到的pandas和numpy加载进来import pandas as pdimport numpy as np读取数据：#csv和xls
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2024-01-30 19:10:34
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目录pandas.DataFrame新建dataframe将数据转化为dataframedict与dataframelist与dataframedataframe常用域遍历dataframedataframe排序dataframe去重pandas读取保存文件保存文件读取文件pandas.concatpandas.mergepandas将dataframe的多列合并为一列 pandas是pytho
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2023-08-02 09:03:13
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文章目录一、数据区域读取填充数字1、填充ID2.排序二、数据筛选、过滤三.数据可视化——柱状图1、对这张图表进行柱状图操作（X轴为Name，Y轴为Age）2、单用matlab库把上面的内容再做一遍3、分组柱图深度优化a、对该表格进行分组柱图b.两组数据（2016，2017）c.排序d.对图表添加标题e.对图表的x轴和y轴进行名称表示f.对x轴的文字的角度进行旋转4.叠加水平柱状图a.原始数据b.
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2023-05-29 16:54:16
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数据预处理 文章目录数据预处理1.前言2.数据探索2.1缺失值分析2.2 异常值分析2.2.1 简单统计量分析2.2.2 3$\sigma$原则2.2.3 箱线图分析2.3 一致性分析2.4 相关性分析3.数据预处理3.1 数据清洗3.1.1 缺失值处理3.1.2 异常值处理3.2 数据集成3.2.1 实体识别3.2.2 冗余属性识别3.2.3 数据变换3.2.4 规范化3.2.5 连续属性离散化
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2023-08-14 22:56:22
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原标题：「干货」Python Pandas 做数据分析之玩转 Excel 报表分析各位朋友大家好，非常荣幸和大家聊一聊用 Python Pandas 处理 Excel 数据的话题。因为工作中一直在用 Pandas，所以积累了一些小技巧，在此借 GitChat 平台和大家分享一下心得。在开始之前我推荐大家下载使用 Anaconda，里面包含了 Spyder 和 Jupyter Notebook 等集
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2024-08-26 14:50:20
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什么是异常？异常即是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响了程序的正常执行。一般情况下，在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。异常是Python对象，表示一个错误。当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它，否则程序会终止执行。常见的异常有：其中，我们经常能遇到的ERROR有：KeyboardInterrupt、Exception、AssertionError、Attribu
原创
2021-03-06 06:33:24
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首先了解使用python进行数据处理常用的两个包：numpy和pandas。numpy最重要的特点就是n维数组对象ndarray是一个快速而灵活的大数据集容器，它是一个通用的同构数据多维容器，即所有的元素必须是相同的类型，每个数组有一个shape（表示维度大小的元组），一个dtype（说明数组数据类型的对象）。1.创建数组常使用的函数有：array,arange 例如： array函数： aran
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2023-09-16 21:26:25
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1、选择建模数据 我们的数据集有太多的变量，很难处理，我们需要将这些海量的数据减少到我们能理解的程度。 我们肯定要选择变量的一列来进行分析，故我们需要查看数据集中所有列的列表名，这是通过数据框架的Columns属性完成的。 以之前的墨尔本房价为例 import pandas as pd
# 将文件路径保存到变量以便于访问
melbourne_file_path =
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2023-06-26 13:24:05
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本文参考Paul Barry所著的《Head First Python》一书,参考代码均可由http://python.itcarlow.ie/站点下载。本文若有任何谬误希望不吝赐教~ 二. 代码模块
1. 准备学习
(1)数据读取
with o
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2024-01-16 10:57:48
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Python数据处理和Pandas库1.前言2. 导入模块3. Pandas3.1 Series对象3.1.1 创建Series对象3.1.2 索引Series对象3.1.3 统计Series对象3.2 DataFrame对象3.2.1 创建DataFrame对象3.2.2 索引DataFrame对象3.2.2 统计DataFrame对象3.3 文件IO3.3.1 数据格式处理3.3.2 数据索
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2023-10-12 23:53:46
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Python是一种非常特殊的编程语言，可应用于不同场景，比如说数据挖掘、运维、爬虫、开发Python都可以广泛的应用。和其他语言对比，Python语法清晰、入门简单、具有丰富的第三方库，因此在数据挖掘领域有着非常不错的作用，那么Python数据挖掘常用的工具有哪些?1、 Numpy：提供数组支持，进行矢量运算，高效地处理函数，线性代数处理等，提供真正的数组，比如说Python内置列表来说， Num
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2023-06-27 20:10:08
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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在数据预处理中的优势在数据分析领域中，数据预处理是非常关键的一步。数据分析人员需要对原始数据进行清洗和处理，以便在后续的分析中取得更准确和可靠的结果。Python作为一种流行的编程语言，其优势在数据预处理方面也非常显著。为什么选择Python进行数据预处理Python在数据预处理方面有以下优势：库的丰富性。Python有许多丰富的库，如Pandas、Numpy、Scipy等，可以帮助数
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2023-10-19 11:22:20
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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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Postgresql查询表的大小--数据库中单个表的大小（不包含索引）select pg_size_pretty(pg_relation_size('表名'));--查出所有表（包含索引）并排序SELECT table_schema || '.' || table_name AS table_full_name, pg_size_pretty(pg_total_relation_s...
原创
2021-06-29 13:32:59
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## 列表中数据处理的Python实现
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够指导你在Python中如何处理列表中的数据。下面我将为你展示整个过程的流程，并提供每一步需要做的事情和相应的代码示例。
### 过程流程
下面是列表中数据处理的一般过程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 读取或创建列表 |
| 步骤2 | 遍历列表中的每个元素 |
| 步骤
原创
2023-07-27 05:17:13
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用Pandas数据处理案例利用Python进行数据分析以及数据可视化，包含数据集的处理、数据探索与清晰、数据分析、数据可视化四部分，使用pandas、matplotlib、wordcloud等第三方库安装需要的包# 安装词云处理包wordcloud
!pip install wordcloud --user利用pandas进行数据预处理获取需要的数据项import pandas as pd
#
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2023-12-04 08:58:41
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