随笔分类 - 数据分析
numpy、matplotlib（画图）、pandas
摘要：df['原价']=pd.factorize(df["原价"])[0].astype(float) df['原价']=pd.factorize(df["原价"])[0].astype(int)
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摘要：创建ndarray数组： 常用属性 T 数组的转置(对高维数组而言) dtype 数组元素的数据类型 size 数组元素的个数 ndim 数组的维数 shape 数组的维度大小(以元组形式) 数据类型dtype: bool_ , int(8, 16,32,64), uint(8, 16,32,64)
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摘要：一、pandas简介 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包。 pandas是基于NumPy构建的。 1.pandas的主要功能： 1. 具备对其功能的数据结构DataFrame、Series 2. 集成时间序列功能 3. 提供丰富的数学运算和操作 4. 灵活处理缺失数据 2.安装方法
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摘要：列表推导式（非numpy部分） 1.首先看看常规写法，这非常麻烦 2.列表推导式写法，上式等于 3.列表推导更高级写法，只保留大于2的写法 NumPy数组 NumPy两种【基本数据类型】：【数组】 和 【矩阵】 1.矩阵相加示例 2.矩阵乘法示例 3.矩阵平方 4.矩阵除法 5.像列表中一样访问数组
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摘要：例1: a=[0,1,2,3,4,5,6,7] print(a[1:3:1])输出是[1, 2]，意思是从下标1开始以步长为1到下标3结束 print(a[1:4:2])输出是[1, 3]，意思是从下标1开始以步长为2到下标4结束 例2： inputs[：，：：2，：：2，：] 意思是第一维度，从开
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摘要：matplotlib主要用于根据数据画各种图表 官网：https://matplotlib.org/gallery/index.html 例1：画一天中每个两个小时温度变化趋势图 注意事项： 运行结果： 但是目前存在以下几个问题: 调整尺寸、xy刻度后： 修饰后的温度表： 结果： 年纪和女友数量关系
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摘要：安装pandas、numpy会同时被安装 #pthony2.x,用豆瓣加速安装pandas pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ pandas #普通安装 pip install pandas matplotlib（画图）安装 pip in
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摘要：把a表格的内容读取出来，然后写到b表格 运行：
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摘要：1、多平台移植代码： 这一行比较特殊，称为 shebang 行，在 Python 脚本中，你应该一直将它作为第一行。 请注意行中的第一个字符是井号（#）。以 # 开头的行为单行注释，所以安装了 Windows系统的计算机不读取也不执行这行代码。但是，安装了 Unix 系统的计算机使用这一行来找到执行
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摘要：数据分析 【定义】数据分析是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 用途： 数据分析流程： Aanaconda 环境安装： conda : data science package & environment manager 创建环境: conda create
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