摘要：
散点图 散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。 通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分 阅读全文
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直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的条纹表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。 直方图是数值数据分布的精确图形表示。为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指 阅读全文
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条形图的绘制方式跟折线图非常的类似，只不过是换成了plt.bar方法。plt.bar方法有以下常用参数： x：一个数组或者列表，代表需要绘制的条形图的x轴的坐标点。 height：一个数组或者列表，代表需要绘制的条形图y轴的坐标点。 width：每一个条形图的宽度，默认是0.8的宽度。 bottom 阅读全文
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现在我们添加图后，没有指定x轴代表什么，y轴代表什么，以及这个图的标题是什么。因此以下我们通过一些属性来设置一下。 设置线条样式： 使用plot方法：plot方法就是用来绘制线条的，因此可以在绘制的时候就把线条相关的样式通过参数传进去。示例代码如下： plt.plot(x,y,linewidth=2 阅读全文
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Matplotlib是一个Python的2D绘图库，通过Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成折线图，直方图，条形图，饼状图，散点图等。 安装： 如果是用Anaconda，可以通过conda install matplotlib或者通过pip install matplotlib 阅读全文
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折线图： 折线图用于显示数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化，它的特点是反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。示例图如下： 折线图应用场景： 折线图适合X轴是一个连续递增或递减的，对于没有规律的，则不适合使用折线图，建议使用柱状图。 如果折线图条数过多，则不应该都绘制在一个图上。 柱状图： 阅读全文
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时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，。在多个时间点观察或测量到的任何时间都可以形成一段时间序列。很多时间， 时间序列是固定频率的， 也就是说， 数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒。。。。）。时间序列也可以是不定期的。时间序列数据的意义取决于具体的应用场景。主要 阅读全文
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什么是分组聚合？ 如图： groupby:(by=None,as_index=True) by:根据什么进行分组，用于确定groupby的组 as_index:对于聚合输出,返回以组便签为索引的对象，仅对DataFrame df1 = pd.DataFrame({'fruit':['apple',' 阅读全文
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数据合并(pd.merge) 根据单个或多个键将不同DataFrame的行连接起来 类似数据库的连接操作 pd.merge:(left, right, how='inner',on=None,left_on=None, right_on=None )left:合并时左边的DataFrameright 阅读全文
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数据清洗是数据分析关键的一步，直接影响之后的处理工作 数据需要修改吗？有什么需要修改的吗？数据应该怎么调整才能适用于接下来的分析和挖掘？ 是一个迭代的过程，实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作 1. 处理缺失数据: pd.fillna() pd.dropna() 2. 数据转换 2.1 处理 阅读全文