Python机器学习：使用Pandas进行探索性数据分析 Ⅰ 文章目录Python机器学习：使用Pandas进行探索性数据分析 Ⅰ一、前言二、我的环境三、数据理解四、数据可视化五、回归趋势六、账户之间的相关性七、数据准备八、将字段转换为正确的数据类型九、删除分析字段十、最后我想说 一、前言数据分析及其预测，在很多领域中都能用到，本期博客，我们来学习一下使用Pandas库对会计业务的数据分析预测并将
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2024-10-09 17:23:39
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在做数据建模或者是数据挖掘的过程中都需要对数据做一些探索性的分析，所谓的探索性数据分析主要是对数据的整体规模有一个大致了解，主要包括但不限于记录数、特征数、特征的数据类型、数据缺失情况、数据的整体分布情况（单变量的分布及多变量的分布）、数据的相关性情况等，下面分别从这几个方面介绍一下应用Python如何做EDA。以泰坦尼克数据为样例进行探索性数据分析。1、将数据导入到Python中一般在Pytho
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2024-01-12 05:56:01
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提取数据后，对数据进行探索分析是非常重要的，通过探索分析，我们可以对变量的缺失、异常值、变量分布、相关性及稳定性等情况有一个整体的认识。代码如下：1.数据探索分析######################### 数据探索分析
def data_summary(data,null_rate=0.8,nunique_max_rate=0.9,nmiss_unique_num=1):
'''
探索性分析 Python 是数据科学中至关重要的一步，它帮助我们了解数据的结构、模式以及潜在的关系。本文将针对探索性分析中的一些关键环节，如备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和最佳实践，详细阐述如何有效地进行数据分析。
## 备份策略
在进行任何数据分析前，首先必须制定一个切实可行的备份策略。备份将确保我们能够安全地保存及恢复数据，为后续的数据处理提供保障。以下展示了备份的甘特
通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。数据探索有助于选择合适的数据预处理和建模方法，甚至可以完成一些通常由数据挖掘解决的问题。3.1 数据质量分析数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据1. 缺失值 使用简单的统计分析，可以得到含有缺失值的属性的个数，以及每个属性的未缺失数、缺失数与缺失率。从总体上来说，缺失值的处
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2023-12-14 09:35:42
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描述统计 | 分组分析 | 交叉分析 | 相关性分析
原创
2021-09-07 17:35:53
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python作为一门高级编程语言，它的定位是优雅、明确和简单。阅读Python编写的代码感觉像在阅读英语一样，这让使用者可以专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。Python虽然是基于C语言编写，但是摒弃了C中复杂的指针，使其变得简明易学。并且作为开源软件，Python允许对代码进行阅读，拷贝甚至改进。这些性能成就了Python的高效率，有“人生苦短，我用Python”之说，是一种十分精彩又强大的
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2023-09-11 16:59:48
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# 数据探索性分析 (EDA) 使用 Python 的入门指南
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称 EDA）是数据科学中的一个重要步骤，主要用于理解数据集、识别数据的潜在模式和特征。在本文中，我们将通过一系列步骤和代码向你介绍如何使用 Python 进行数据探索性分析。
## 数据探索性分析的流程
以下是进行数据探索性分析的一般流程：
| 步骤 |
写在前面如果你忘记了前面的文章，可以看看加深印象：Pandas数据处理Python数据分析实战：缺失值处理Python数据分析实战：获取数据然后可以进入今天的正文一、描述性统计分析Excel里可以用【数据分析】功能里的【描述统计】功能来查看数据集常用的统计指标，但这里只能是对数值型的数据进行统计。pandas里可以用describe方法对整个数据集做一个描述性统计分析，当然这里也只是对数值型数据才
原创
2021-01-19 21:34:59
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1. 概述探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种数据分析的方法，用于探索和理解数据集的特征、关系和分布等。EDA旨在揭示数据中的模式、异常值、缺失值等信息，并为后续的分析和建模提供基础。以下是关于探索性数据分析的一些重要概念和方法：（1）数据摘要：通过计算描述性统计量，如均值、中位数、标准差、最小值、最大值等，对数据集的特征进行摘要和总结。这些统计量可以
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2023-10-01 11:46:12
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第三章 数据探索 数据探索就是通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据的结构和规律进行分析的过程。数据探索有助于选择合适的数据预处理和建模方法。数据探索包括数据质量分析和数据特征分析。3.1 数据质量分析 数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据。脏数据一般指不符合要求以及不能直接进行分析的数据，常见有：缺失值、异常值、不一致值、重复
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2023-12-10 11:30:48
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文章目录一、数据质量分析① 缺失值分析② 异常值分析③ 一致性分析二、数据特征分析1. 分布分析2. 对比分析3. 统计量分析① 集中趋势度量② 离中趋势度量4. 周期性分析5. 贡献度分析6.相关性分析① 散点图② 散点图矩阵③ 计算相关系数（1）Pearson相关系数（2）Spearman相关系数（3）判定系数三、Python主要数据探索函数1. 基本统计特征函数2. 拓展统计特征函数3.
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2024-01-10 11:49:33
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所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一-些有价值的信息，比如统计出平均数、标准差等信息,数据分析的数据量有时可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖掘,得到一些未知的,有价值的信息等,比如从网站的用户或用户行为数据中挖掘出用户的潜在需求信息,从而对网站进行改善等。数据分析与数据挖掘密不可分,数据挖掘是数据分析的提升。数据分析与挖掘技术能做什么事情
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2023-08-16 16:00:23
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python数据分析1.数据的组成1.1 非结构化数据1.2 结构化数据1.3 矩形数据1.4 非矩形数据2.位置估计2.1 均值2.2 中位数和稳健估计量3.变异性估计3.1 标准偏差及相关估计值3.2
原创
2022-06-23 17:22:00
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作者 | Riti Dass导语：理解你的数据的最佳方法是花时间去研究它。Python探索性数据分析教程介绍每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA， Exploratory Data Analysis) 是必要的，这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。本教程使用的示例是对历史上 SAT 和 ACT 数据的探索性分析，以比较不同州
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2023-09-04 13:03:26
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在Python的命令窗口中，我们不仅能够进行基本的计算和编程操作，还可以利用强大的数据分析工具来探索数据之间的相关性，揭示隐藏在数据背后的奥秘。在本文中，我将介绍如何使用Python进行数据相关性分析，并通过代码示例展示其神奇魔法。准备工作首先，我们需要导入所需的库，并准备一些示例数据来进行相关性分析。import numpy as np
import pandas as pd
import
原创
2024-05-10 15:31:25
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在数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业不可或缺的技能。Python，作为一种强大且易于学习的编程语言，在数据分析领域具有广泛的应用。Pandas，作为Python的一个核心数据分析库，提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具。本文将深入探索Pandas库的基本功能、高级特性以及在实际数据分析中的应用。
有了样本数据，该如何展开数据分析工作呢？首先，就是观察，先看懂数据，这在后续工作中起到事半功倍的作用。要考虑的问题比如：样本数据集的数量和质量是否满足模型构建的要求？是否有明显的规律和趋势？各元素之间是否有关联性？以上都是在这个阶段要考虑的问题。数据探索就是通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算特征量等方法，对样本数据集的结构和规律进行分析。它可以帮助选择合适的数据预处理和建模方法，解决问题。数
原创
2021-01-02 16:20:49
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数据挖掘 —— 探索性数据分析1. 统计检验1.1 正态性检验1.2 卡方检验1.3 独立分布t检验1.4 方差检验1.5 Q-Q图1.6 相关系数2 单因素分析2.1 线性回归2.2 PCA 奇异值分解2.3 主成分分析（PCA自定义实现）3 复合分析3.1 分组分析3.1.1 离散数据分组3.1.2 连续数据分组3.1.3 不纯度（GiNi系数）3.2 相关分析4 因子分析（成分分析） 1.
Python数据探索性分析和预处理讲在前面一.探索性分析1.数据质量分析1.缺失值查看缺失情况缺失值处理2.异常值异常值检测（查看）异常值处理2.数据特征分析1.分布定量数据定性数据2.对比3.统计量分析4.周期性分析5.贡献度分析6.相关性定量数据相关性定性数据相关性二.预处理1.数据取样2.数据清洗3.数据变换1.简单函数变换2.数据规范化3.数据离散化4.属性构造 讲在前面 开始讲解之前
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2023-10-09 21:16:16
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