1、pandas数据结构之DataFrameDataFrame生成方式：1、从另一个DataFrame创建。2、从具有二维形状的NumPy数组或数组的复合结构生成。3、使用Series创建。4、从CSV之类文件生成。下面介绍DataFrame的简单用法： a)：读取文件代码：from pandas.io.parsers import read_csv
df=read_csv("H
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2024-08-23 18:53:14
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现如今，数据分析中有很多的工具都是十分实用的。由于大数据的发展越来越好，使得使用了大数据分析的企业已经朝着更好的方向发展。正是因为这个原因，数据分析行业的人才也开始变得火热起来，尤其是高端人才，越来越稀缺。当然，对于数据分析这个工作，的确是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。但是对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大
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2023-09-20 22:57:43
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1. 数据科学领域中常用的python库Numpy库：数据运算的基础库，运行效率高(底层C语言，高效index)Scipy库：实现了常用的科学计算方法(线性代数，傅里叶变换，信号和图像处理)Pandas库：分析数据的利器，高级数据结构(Series，DataFrame)Matplotlib库：绘图功能(散点，曲线，柱形)2. Anaconda的使用说明介绍：著名的python数据科学平台
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2020-02-12 17:14:00
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摘要：文章首先介绍了大数据和智慧城市的概念、大数据的应用潜力和当前国际上智慧城市的建设概况，然后简要介绍了大数据的四个方面共16种关键技术，最后参考欧盟提出的大数据在智慧城市应用的九个方面，提出了自己在这些应用方面的想法。 关键词：大数据，智慧城市，关键技术，应用1. 引言1.1 大数据的应用背景1.2 大数据在智慧城市中的应用潜力1.3 智慧城市建设情况[4]2. 大数据的关键技术[5]2.1
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2023-10-18 12:35:21
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对于 Pandas 运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及 Dask ，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas 和 Numpy 大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合 RAM&n
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2024-02-29 19:25:38
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首先，是数据分析的模块，numpy 高效处理数据，提供数组支持，很多模块都依赖它，比如pandas，scipy，matplotlib都依赖他，所以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。然后，pandas 主要用于进行数据的采集与分析，scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算，并提供了很多高等数据处理功能，比如积分，微分方程求样等。matplotlib 作图模块，结合其他数据分析模块，解
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2023-06-28 14:23:32
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数据分析的步骤 第一步：提出问题 第二步：收集数据 第三步：数据处理和清洗 第四步：数据分析 第五步：可视化，得出结论一、提出问题 一个数据分析的过程，其实是从数据中得到结论的过程。但分析的起点并非数据，而是问题！ 先确定问题是什么，再投入精力从相关的数据中挖掘答案。二、收集数据 通常情况下，我们想要收集数据，会有4种数据的来源：1.观测和统计得到的数据2.问卷和调研得到的数据3.从数据库中获取的
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2023-09-11 17:04:06
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数据分析流程数据分析的流程和思路主要分为五部分，分别是 提出问题、收集数据、数据处理和清洗、数据分析以及可视化。那我们先从提出问题和数据收集开始，一般想收集数据主要有四种来源：观测、统计、问卷、调研、数据库以及网络爬虫。三、数据清洗1数据预处理#导入数据分析包import pandas as pdimport numpy as np▲理解这份数据集▲结合代码来看数据.2调整数据类型3修改列名4选择
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2023-08-07 20:48:50
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如果您曾经想通过流数据或快速变化的数据在线学习Python，那么您可能会熟悉数据管道的概念。数据管道允许您通过一系列步骤将数据从一种表示形式转换为另一种表示形式。数据管道是数据工程的关键部分，我们将在新的“ 数据工程师之路”中进行讲授。在本教程中，我们将逐步使用Python和SQL建立数据管道。 数据管道的一个常见用例是找出有关您网站访问者的信息。如果您熟悉Google Analytics(
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2024-05-16 10:35:17
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作者：东哥起飞对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其他社区项目（如Numpy，Pand
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2023-08-31 22:35:17
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作者：东哥起飞首发于公众号：Python数据科学对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其
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2023-08-31 21:28:47
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Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Lear
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2023-07-29 23:39:21
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出差中…………，换pc了，没有开发环境，看看其他口味的课程 数据工作流抛出问题——数据——数据研究——问题结论——解决方案用py用py来分析数据，结合很多包，py类比手机，安装不同app就是安装不同的包知道2神器，火车头，Gephi。数据采集与分析火车头简单教程：A、网址识别 （*）强大的变量，和bs4一样，唯一定位即可原理：超链接 1、1级网址识别，（
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2024-04-30 14:26:38
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大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。什么是大数据？大数据就像它看起来那样——有大量的数据。单独而言，你能从单一的数据获取的洞见穷其有限。但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据，却能创造出人类无法制造的洞见。大数据分析提供给商业的价值是无形的，并且每天都在超越人类的能力。大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖
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2023-11-21 19:13:19
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prefacePython在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。Python数据分析与挖掘技术概述所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的
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2023-08-07 18:17:08
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第1章 项目背景在信息、网络技术高速发展的今天，高新技术促进了生产力的提高，也给人们的思维方式、工作方式和生活方式带来转变。“科技强警”的战略方针，正深刻地改变着传统的警务工作方式。经过建国以来60 多年特别是改革开放以来30 多年的发展，我国的监狱管理制度的改革和发展已经取得了另人瞩目的进步。然而，由于观念和体制的原因，我国的监狱管理制度与发达国家相比还比较落后。互联网是个神奇的大网，大数据开
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2023-11-15 10:11:44
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大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点，海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 那什么是大数据分析呢? 1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预
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2023-07-18 16:52:51
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互联网为我们的生活增添了不少色彩，提高了我们的生活质量，越来越多的互联网技术融入我们的生活中，还把人类带进了大数据时代，比如大数据可视化、AI智能等等。这些可以提升我们的生产、交易、融资和流通等各个环节的效率，其中在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。
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2023-08-10 10:56:02
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一、大数据分析介绍与移植环境1.大数据分析什么是大数据 大数据是一个术语，用来描述这样的一种数据集，它极其庞大、复杂，以至于传统的数据处理应用程序难以应付。术语大数据通常指的是应用预测分析，用户行为分析，或者某些其他从数据中提取有价值信息的高级数据分析方法，并不是专指某种特定规模的数据集（维基百科）大数据的特征 多样性（Variety）:大数据的异构和多样性；很多不同的形式（文本、图像、视频、机械
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2023-11-11 14:36:21
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