《利用Python進行資料分析》學習記錄
第8章249頁
原語句:party_counts = pd.crosstab(tips.day, tips.size)
現在的pandas似乎有個size屬性,就是計算資料的大小,而不會返回那一列具體的資料,比如這裡tips這個csv資料,其裡面包含一列size資料,現在來執行這句語句的話,得不到書上的結果,所以我把tips.csv裡的size資料列改成了sizes,這樣就沒有歧義了
第8章259頁,海地地震資料分析圖
原語句:x, y = m(cat_data.LONGITUDE, cat_dataLATITUDE)
現在執行這個語句的話是會報錯的,Basemap傳入的引數型別是列表、元組,還有個什麼給忘了, 但是,cat_data是Series型別,所以改成下面這樣,將資料型別轉換為列表:
更改語句:x, y = m(cat_data.LONGITUDE.tolist(), cat_data.LATITUDE.tolist())
第9章288頁,透視表的引數問題
原語句:tips.pivot_table(rows=['sex', 'smoker'])
現在pivot_table()這個函式裡的引數名是改了,rows——>index, cols——>columns
更改語句:tips.pivot_table(index=['sex', 'smoker'])
相關推薦
利用python進行資料分析學習筆記-Pandas篇
無論如何,堅持啊! pandas的資料結構 Series obj = Series([]) #產生一個Series obj = Series({})#可以通過引入一個dict來建立一個Series 包括values和index兩個屬性,而valu
《利用Python進行資料分析》學習記錄
第8章249頁 原語句:party_counts = pd.crosstab(tips.day, tips.size) 現在的pandas似乎有個size屬性,就是計算資料的大小,而不會返回那一列具體的資料,比如這裡tips這個csv資料,其裡面包含一列size資料,現在來執行這句語句的話,
利用Python進行資料分析之第七章 記錄2 資料規整化:清理、轉換、合併、重塑
索引上的合併 DataFrame中傳入引數left_index=True或者right_index=True(或者兩個都傳入),表示DataFrame的index(索引)被用作兩個DataFrame連線的連線鍵,如下: dataframe1 = DataFrame({'key':
利用Python進行資料分析之第七章記錄 資料規整化:清理、轉換、合併、重塑
合併資料集: pandas物件中的資料可以通過一些內建的方式進行合併: pandas.merge可根據一個或多個鍵將不同DataFrame中的行連線起來。SQL或其它關係型資料庫的使用者對此應該會比較熟悉,因為它實現的就是資料庫的連線操作。 pandas.concat可以沿著一條軸將多個
Python--學習筆記2 常用庫 <利用Python進行資料分析>
numpy 科學計算包:多維陣列物件;數學運算函式;隨機數;傅立葉變換 可以作為演算法之間傳遞資料的容器。 pandas 快速處理結構化資料和函式。 dataframe, 面向列的二維表結構,含有行標和列標。 matplotliba &nb
【利用python進行資料分析】附錄A Python 學習
Python 是一種解析性語言,python解析器是通過“一次執行一條語句”的方式執行程式。 標準互動式python解析器可以子啊命令列通過“python”命令啟動。 ">>>" 是提示符,exit()或者Ctril+D 退出。 >>> prin
轉載]利用Python進行資料分析——繪圖和視覺化 xticks-學習筆記
matplotlib是一個用於創建出版質量圖表的桌面繪圖包(主要是2D方面)。該專案是由John Hunter於2002年啟動的,其目的是為Python構建一個MATLAB式的繪圖介面。如果結合使用一種GUI工具包(如IPython),matplotlib還具有諸如縮放和平移等互動功能。它不僅支援各種作業系
利用Python進行資料分析——第8章繪圖及視覺化——學習筆記Python3 5.0.0
matplotlib API 入門 matplotlib API 函式(如plot和close)都位於matplotlib.pyplot模組中,通常的引入方式如下: import matplotlib.pyplot as plt Figure和Subplot matplot
《利用Python進行資料分析》學習筆記ch03(4)
這章主要是介紹IPython,但因為我現在一直在用Jupyter,所以結果有些出入,看後續的章節是否還有一些較大的問題,這裡就先將就一下。 1.IPython基礎 import numpy as np from numpy.random import r
利用python進行資料分析(第二版) pdf下載
適讀人群 :適合剛學Python的資料分析師或剛學資料科學以及科學計算的Python程式設計者。 閱讀本書可以獲得一份關於在Python下操作、處理、清洗、規整資料集的完整說明。本書第二版針對Python 3.6進行了更新,並增加實際案例向你展示如何高效地解決一系列資料分析問題。你將在閱讀
資料基礎---《利用Python進行資料分析·第2版》第12章 pandas高階應用
之前自己對於numpy和pandas是要用的時候東學一點西一點,直到看到《利用Python進行資料分析·第2版》,覺得只看這一篇就夠了。非常感謝原博主的翻譯和分享。 前面的章節關注於不同型別的資料規整流程和NumPy、pandas與其它庫的特點。隨著時間的發展,pandas發展出了更多適
資料基礎---《利用Python進行資料分析·第2版》第6章 資料載入、儲存與檔案格式
之前自己對於numpy和pandas是要用的時候東學一點西一點,直到看到《利用Python進行資料分析·第2版》,覺得只看這一篇就夠了。非常感謝原博主的翻譯和分享。 訪問資料是使用本書所介紹的這些工具的第一步。我會著重介紹pandas的資料輸入與輸出,雖然別的庫中也有不少以此為目的的工具
資料基礎---《利用Python進行資料分析·第2版》第4章 NumPy基礎:陣列和向量計算
之前自己對於numpy和pandas是要用的時候東學一點西一點,直到看到《利用Python進行資料分析·第2版》,覺得只看這一篇就夠了。非常感謝原博主的翻譯和分享。 NumPy(Numerical Python的簡稱)是Python數值計算最重要的基礎包。大多數提供科學計算的包都是用Nu
資料基礎---《利用Python進行資料分析·第2版》第11章 時間序列
之前自己對於numpy和pandas是要用的時候東學一點西一點,直到看到《利用Python進行資料分析·第2版》,覺得只看這一篇就夠了。非常感謝原博主的翻譯和分享。 時間序列(time series)資料是一種重要的結構化資料形式,應用於多個領域,包括金融學、經濟學、生態學、神經科學、物
資料基礎---《利用Python進行資料分析·第2版》第10章 資料聚合與分組運算
之前自己對於numpy和pandas是要用的時候東學一點西一點,直到看到《利用Python進行資料分析·第2版》,覺得只看這一篇就夠了。非常感謝原博主的翻譯和分享。 對資料集進行分組並對各組應用一個函式(無論是聚合還是轉換),通常是資料分析工作中的重要環節。在將資料集載入、融合、準備好之
資料基礎---《利用Python進行資料分析·第2版》第8章 資料規整:聚合、合併和重塑
之前自己對於numpy和pandas是要用的時候東學一點西一點,直到看到《利用Python進行資料分析·第2版》,覺得只看這一篇就夠了。非常感謝原博主的翻譯和分享。 在許多應用中,資料可能分散在許多檔案或資料庫中,儲存的形式也不利於分析。本章關注可以聚合、合併、重塑資料的方法。 首先
資料基礎---《利用Python進行資料分析·第2版》第7章 資料清洗和準備
之前自己對於numpy和pandas是要用的時候東學一點西一點,直到看到《利用Python進行資料分析·第2版》,覺得只看這一篇就夠了。非常感謝原博主的翻譯和分享。 在資料分析和建模的過程中,相當多的時間要用在資料準備上:載入、清理、轉換以及重塑。這些工作會佔到分析師時間的80%或更多。
資料基礎---《利用Python進行資料分析·第2版》第5章 pandas入門
之前自己對於numpy和pandas是要用的時候東學一點西一點,直到看到《利用Python進行資料分析·第2版》,覺得只看這一篇就夠了。非常感謝原博主的翻譯和分享。 pandas是本書後續內容的首選庫。它含有使資料清洗和分析工作變得更快更簡單的資料結構和操作工具。pandas經常和其它工
分享 《利用Python進行資料分析(第二版)》高清中文版PDF+英文版PDF+原始碼
資料下載:https://pan.baidu.com/s/1K3DjJ9S1S3AxpacEElNF9Q 《利用Python進行資料分析(第二版)》【中文版和英文版】【高清完整版PDF】+【配套原始碼】 《利用Python進行資料分析(第二版)》中文和英文兩版對比學習, 高清完整版PDF,帶書籤,可複製貼
利用python進行資料分析——p26,"一定要以pylab模式”開啟如何解決
本人使用Pythonxy,(Python(x,y)-2.7.10.0.exe),初學者面對如圖的列表,大腦空白 首先,使用python IDEL,雖然有自動路徑提示,但是做不出來圖,鬱