文章 2022-11-01 来自:开发者社区

数据分析之Pandas从入门到放弃:代码+实战,9分钟带你推开Pandas大门!!!

1. Pandas的基本定义・在数据分析中,Pandas的使用频率很高・Pandas可以说是基于NumPy构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包・Series和DataFrame是两个核心数据结构,分别代表一维的序列和二维的表结构・基于这两种数据结构,Pandas可以对数据进行导入、清洗、处理、统计和输出2. Pandas的使用方法2.1 Series・Series是个定长的字典序列・在存储....

数据分析之Pandas从入门到放弃:代码+实战,9分钟带你推开Pandas大门!!!
文章 2022-10-31 来自:开发者社区

数据分析从零开始实战 | 基础篇(六)

简说Python,号主老表,Python终身学习者,数据分析爱好者,从18年开始分享Python知识,原创文章227篇,写过Python、SQL、Excel入门文章,也写过Web开发、数据分析文章,老表还总结整理了一份2022Python学习资料和电子书资源,关注后私信回复:2022 即可领取。零、写在前面前面四篇文章讲了数据分析虚拟环境创建和pandas读写CSV、TSV、JSON、Excel....

数据分析从零开始实战 | 基础篇(六)
文章 2022-10-31 来自:开发者社区

数据分析从零开始实战 | 基础篇(五)

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数据分析从零开始实战 | 基础篇(五)
文章 2022-10-31 来自:开发者社区

数据分析从零开始实战 | 基础篇(四)

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数据分析从零开始实战 | 基础篇(四)
文章 2022-10-30 来自:开发者社区

数据分析从零开始实战 | 基础篇(三)

简说Python,号主老表,Python终身学习者,数据分析爱好者,从18年开始分享Python知识,原创文章227篇,写过Python、SQL、Excel入门文章,也写过Web开发、数据分析文章,老表还总结整理了一份2022Python学习资料和电子书资源,关注后私信回复:2022 即可领取。零、写在前面前面两篇文章基础篇(一)和基础篇(二)讲了数据分析虚拟环境创建和pandas读写csv、t....

数据分析从零开始实战 | 基础篇(三)
文章 2022-10-30 来自:开发者社区

数据分析从零开始实战 | 基础篇(二)

简说Python,号主老表,Python终身学习者,数据分析爱好者,从18年开始分享Python知识,原创文章227篇,写过Python、SQL、Excel入门文章,也写过Web开发、数据分析文章,老表还总结整理了一份2022Python学习资料和电子书资源,关注后私信回复:2022 即可领取。上节补充CSV逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,....

数据分析从零开始实战 | 基础篇(二)
文章 2022-10-30 来自:开发者社区

数据分析从零开始实战 | 基础篇(一)

简说Python,号主老表,Python终身学习者,数据分析爱好者,从18年开始分享Python知识,原创文章227篇,写过Python、SQL、Excel入门文章,也写过Web开发、数据分析文章,老表还总结整理了一份2022Python学习资料和电子书资源,关注后私信回复:2022 即可领取。一、写在前面之前的一个系列 『Python小知识 』主要和大家分享一下我快速看过一遍《零压力学Pyth....

数据分析从零开始实战 | 基础篇(一)
文章 2022-10-21 来自:开发者社区

Python数据分析与挖掘实战总结(二)

七、数据预处理数据清洗包括:删除原始数据中的无关数据、重复数据,平滑噪声数据,处理缺失值。拉格朗日插值法:当插值节点增减时,插值多项式就会发生变化,在实际计算中不方便。牛顿插值法:P(x)是牛顿插值逼近函数,R(x)是误差函数Python的Scipy库中只提供了拉格朗日插值法的函数(实现上比较容易)#-*- coding: utf-8 -*- # 插值时存在问题,不同的位置选取的数据点不一样...

Python数据分析与挖掘实战总结(二)
文章 2022-10-21 来自:开发者社区

Python数据分析与挖掘实战总结(一)

一、Python数据分析工具二、数据探索一、对数据的质量分析异常值的分析:1. 简单的统计量分析:查看最大最小值是否在合理范围2.3δ原则,在正态分布下异常值被定义为一组定值与平均值的距离超过3倍的标准差。3.箱形图分析:异常值被定义为小于QL-1.5IQR 或大于QR+1.5IQR  QL是所有数据的下四分位,QR是所有数据的上四分位。IQR是QR-QLDataFrame中descr....

Python数据分析与挖掘实战总结(一)
文章 2022-10-12 来自:开发者社区

Hive数据分析实战

有以下几张数据表,请写出Hive SQL语句,实现以下需求。注:分区字段为dt,代表日期。1、某次经营活动中,商家发起了"异性拼团购",试着针对某个地区的用户进行推广,找出匹配用户。参考实现:选出城市在北京,性别为男的10个用户名select user_name from user_info where city=‘beijing’ and sex=‘male’ limit 10;2、某天,发现....

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