一、前期准备分析要用到两个包：NumPy和Pandas，首先确保jupyter中成功安装了这两个包。#导入numpy包
import numpy as np
#导入pandas包
import pandas as pd二、基础知识2.1 一维数据分析：NumPy2.2 一维数据结构：Pandas2.3 二维数据分析：numpy对应array2.4 二维数据分析：pandas对应数据框DateFra
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2023-07-24 16:27:36
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一、数据分析的基本步骤1. 明确问题，理解数据（1）先把问题了解清楚，明确分析背景及目的（2）了解数据集的整体情况（3）明确分析思路2. 数据清洗（1）确定数据集（2）处理重复值和缺失值（3）处理数据类型/格式（4）处理异常值3. 构建模型，可视化分析构建分析模型，利用可视化图表进行分析4. 结论及建议根据分析得出结论，并给出相应的建议二、如何理解数据当我们得到数据集时，可以通过提取数据集的描述统
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2023-07-07 23:01:22
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# 用Python进行数据分析
在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为了企业决策和发展的重要工具。而Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，被广泛应用于数据分析领域。本文将介绍如何利用Python进行数据分析，以及如何使用Python绘制饼状图来展示数据分析结果。
## Python在数据分析中的应用
Python拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy、Matplotli
原创
2024-05-16 07:11:30
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Chapter 4 NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation题外话：numpy short for numerical python ?Ndarray: A Multidimensional Array Objectndarray: short for N-dimensional array object. 一个最直观的优点是可以直接操作整个
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2023-12-01 12:35:06
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原创
2022-06-27 19:36:15
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2022年即将过去，又来到了进行今年笔记本市场总结的环节。今年笔记本电脑行业依然没有突破天花板。可以看到，2022年上半年期间市场还保持着良好的增长态势，到了下半年则出现了需求萎靡的状态。从一整年的数据来看，笔记本电脑行业还是有小幅增长的。根据鲸参谋数据显示，2022年京东平台笔记本累计销量超过770万件，同比增长10%；累计销售额超过400亿元，同比增长3%。值得一提的是，今年笔记本电脑在两个S
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2024-09-17 11:03:12
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目录一、需求分析二、Map join实现三、Reduce join实现 一、需求分析MapReduce提供了表连接操作其中包括Map端join、Reduce端join还有半连接，现在我们要讨论的是Map端join，Map端join是指数据到达map处理函数之前进行合并的，效率要远远高于Reduce端join，因为Reduce端join是把所有的数据都经过Shuffle，非常消耗资源。案例分析：
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2024-09-03 13:00:47
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# 用 MySQL 进行数据分析
数据分析是现代业务决策的重要组成部分，而 MySQL 作为一种流行的关系型数据库管理系统，为数据分析提供了强有力的支持。本文将介绍如何使用 MySQL 进行数据分析，并通过代码示例和类图说明其基本构造。
## MySQL 数据库基础
MySQL 数据库由多个表组成，每个表由行和列构成。行代表数据记录，列代表数据的属性。数据分析的关键步骤通常包括数据的选择、过
我相信许多朋友在学习python方面有一个共同的目标。即使用Python进行数据分析。要学习如何使用Python进行数据分析，您必须理解并学习这个库。它能使你用一半的努力得到两倍的结果。它是一个python数据分析库pandas。数据分析从简单到高级可分为一维数据分析、二维数据分析，当你觉得看似非常难学的数据分析，当你结合 Pandas 库学习时，你就会越学习越有趣，因为 Pandas 内提供了大
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2023-10-20 12:35:59
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如何使用Python进行数据分析Python是一种非常流行的编程语言，因为它简单易学且功能强大。它广泛用于数据科学和数据分析，因为有许多包和工具可以方便地处理和分析数据。这篇文章将介绍如何使用Python进行数据分析。数据分析是重要的，因为它将数据转换为有用的信息，从而帮助人们做出更好的决策。Python通过许多包和工具提供了许多选项来处理和分析数据。安装Python和必要的包要使用Python进
原创
2023-05-03 17:29:09
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# 怎样用Python进行数据分析
数据分析是当今社会中非常重要的一个领域，它可以帮助我们从海量的数据中提取出有用的信息和洞察。Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的数据分析库和工具，使得数据分析工作变得更加高效和便捷。本文将介绍如何使用Python进行数据分析，以及如何利用Python的数据分析库进行数据可视化和建模。
## Python数据分析库
Python中有许多强大的数据分
原创
2024-04-30 06:04:57
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一、数据分析基础close all;
clear all;
clc;
%% 最大值，最小值，中位值
a=magic(3);
b=[1 4 5;2 8 5;3 6 9];
v=[1 5 8 4 6 9 2 10 5 7];
v1=max(v);%求最大值
a1=max(a);%以列为顺序求每列上的最大值，结果为行向量
a2=max(a,[],2);%以行为顺序求每行上的最大值，结果为列向量
b1=m
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2023-05-26 21:08:00
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数据分析师这歌职业变得越来越重要，数据分析能力也变的尤为重要。而Python作为数据分析一门重要的工具。1. 其实，python这门编程软件入门很简单。但真正要达到较高的水平得下苦功。一般，知道python的基础知识就可以开始了，像输入、输出、数据类型等等 掌握基本的编程之后，就可以进行简单的数据处理。为什么大家喜欢用python来数据分析呢，因为它有很多的库，一般常用的有Numpy、Pandas
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2023-08-14 23:18:36
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本文主要就笔者在实际工作中遇到的一些在统计分析领域的编程风格和代码技巧做一汇总；由于是想到哪就写到哪，所以文档前后并没有什么太强的逻辑性和关联性，就当做是一次随笔吧。（将会持续更新，把自己遇到的好的写法在此处做已记录和分析，大家若是有好点，尽可留言告知，相互学习，共同进步 ^v^） 笔者在数据分析主要是用到了Python（2.7）以及两个主要的依赖：Numpy 和 Pandas，有关这两
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2023-08-23 16:23:59
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这篇文章主要介绍了详解10个可以快速用Python进行数据分析的小技巧，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 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
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2023-09-21 22:54:31
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化学材料科研不可缺少的环节：数据处理以及做图我印象中我大多数处理数据的时间是在不同数据格式的转换，复制粘贴等。因为不同仪器软件导出来的数据格式不具有通用性和可移植性，常见的有xls、txt，还有很多不常见的bin、csv、opj这些，有时候希望能够通过数据分析软件直接达到图表展示目的。但是因为互相不兼容的问题，程序之间的衔接和数据传递都做不到，另外在不同的工具之间切换也实在令人不爽。当我认识pyt
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2023-06-08 19:04:35
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利用python进行数据分析numpy:数组与向量化计算pandaspandas读取和写入数据集及文件格式数据清洗与准备数据规整：连接、联合和重排列绘图与可视化数据聚合与分组操作时间序列高阶pandasPython建模库介绍高阶numpy 本篇是《利用python进行数据分析》的学习笔记。numpy:数组与向量化计算ndarray，一种高效多维数组，提供了基于数组的便捷算术操作以及灵活的广播功能
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2023-10-16 09:32:41
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关于《利用python进行数据分析》心得今天终于把关于python的第二本书完全的读完，并且做了20mb左右的笔记。算上培训班，也算是正儿八经的在python这门最优雅的语言上入门了。加上值几天边看书，边用python对600多mb的数据进行清洗，并且发现一部分小错误，我在此写下部分心得以便于供各位同学，同行共勉。我将围绕本书的库，环境和问题进行讨论。首先是库，本书围绕三个库进行讨论——numpy
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2024-02-28 16:01:50
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如何利用Python怎么进行数据分析
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2023-06-16 07:44:59
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这篇文章是介绍算法原理的，对造轮子没兴趣的朋友直接可以直接点这里（Android计步器的实现）。 最近遇到一个小项目需要研究下记步的算法，闲来无事，花了几天时间自己写了一套简单的记步算法，算法还是不很完善。经过测试除了下楼梯丢失步数较多外，正常行走，跑步，爬楼梯的准确度大致能达到98%以上。
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2024-08-09 00:15:20
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