摘要: 这一节我们将会介绍几种不同的合并数据的方法. 在我们这个不动产投资的例子中, 我们希望获取 51 个州的房产数据, 并把它们组合起来. 我们这样做有很多原因. 这样做既便于我们做分析, 同时也可以占用更少的内存. 目前, 每个 dataframe 都有一个 "date" 列和一个 "value" 列 阅读全文
posted @ 2019-02-14 22:41 rachelross 阅读(347) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这一节我想对使用 Python 和 Pandas 的数据分析做一些扩展. 假设我们是亿万富翁, 我们会想要多元化地进行投资, 比如股票, 分红, 金融市场等, 那么现在我们要聚焦房地产市场, 做一些这方面的调研. 首先, 决定房价的因素有哪些呢? 经济, 利率和人口特征.这些是影响放假的主要因素. 阅读全文
posted @ 2019-02-14 22:36 rachelross 阅读(1481) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这一节, 我们要讨论 Pandas 的输入与输出, 并且应用在现实的实际例子中. 为了得到大量的数据, 向大家推荐一个网站 Quandl. Quandl 有很多免费和付费的资源. 这个网站最大的优势在于数据的规范化, 集中性以及提取数据的方式都是一样的. 如果你获取数据的时候, 选择用 Python 阅读全文
posted @ 2019-02-14 22:31 rachelross 阅读(1032) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在这个用 Python 和 Pandas 实现数据分析的教程中, 我们将明确一些 Pandas 基础知识. 加载到 Pandas Dataframe 的数据形式可以很多, 但是通常需要能形成行和列的数据集. 所以可以是如下的 dictionary 的形式: 我们可以通过如下方式把这个 diction 阅读全文
posted @ 2019-02-14 18:49 rachelross 阅读(533) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 按你自己的方式做你自己的事情,当你专心于做自己事情的时候,节奏就会随之而来;只要你能享受自己做的事情,全心全意把事情做好,而且自己所做的事情有一个诚实的目标,生活就不会让你失望。 阅读全文
posted @ 2019-02-14 18:42 rachelross 阅读(91) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基于 Python 和 Pandas 的数据分析(1) Pandas 是 Python 的一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来的数据分析的学习. Pandas 模块是一个高性能,高效率和高水平的数据分析库. 从本质上讲,它非常像操作电子表格的无头版本,如Excel. 我们所 阅读全文
posted @ 2019-02-14 18:33 rachelross 阅读(787) 评论(0) 推荐(0) 编辑