随笔分类 - 利用python进行数据分析
摘要：1.背景主题、字体大小设置 安装Jupyter主题： pip install jupyterthemes -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 然后，更新Jupyter主题： pip install --upgrade jupyterthemes 查看可
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摘要：import pandas as pd dood_inf0=pd.read_csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\food_info.csv") dood_inf1=pd.read_csv(r"C:\Users\Administrator\Desktop\food_info.csv") dood_inf2=pd.read_csv("C:/Users/Ad...
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摘要：Array 结果： array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) 结果： array([[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]]) 结果： array([[ 1., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 1., 0., 0., 0.], [ 0.,
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摘要：数据获取 结果： 结果： 结果： 结果： <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> DatetimeIndex: 789 entries, 2014-09-19 to 2017-11-03 Data columns (total 6 columns): Open 7
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摘要：Series的简单运算 结果： A 1 B 2 C 3 dtype: int64 结果： B 4 C 5 D 6 E 7 dtype: int64 结果： A NaN B 6.0 C 8.0 D NaN E NaN dtype: float64 DataFrame的简单数学计算 结果： 结果： BJ
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摘要：Seaborn-Powerful Matplotlib Extension seaborn实现直方图和密度图 结果： (array([ 1., 4., 19., 88., 231., 256., 218., 140., 37., 6.]), array([-3.98123959, -3.280904
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摘要：结果： [<matplotlib.lines.Line2D at 0x8b0ae48>] 结果： [<matplotlib.lines.Line2D at 0x9d45940>] 结果： [<matplotlib.lines.Line2D at 0x9e28518>] 结果： [<matplotli
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摘要：# 0 1 # 1 2 # 2 3 # 3 4 # dtype: int64 # 0 5 # 1 6 # 2 7 # 3 8 # 4 9 # dtype: int32 # 5 1 # 6 3 # 7 9 # dtype: int64 Series与DataFrame： pandas中的DateFra
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摘要：结果： Python （英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。 Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(
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摘要：Series 结果： 0 10 1 11 2 12 3 13 4 14 5 15 6 16 7 17 8 18 9 19 dtype: int64 [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] <class 'numpy.ndarray'> 结果： 0 10 1 11 2 12 3
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摘要：结果： [[0.11959428 0.52816495 0.31736705] [0.75400637 0.26683732 0.54080784]] <class 'numpy.ndarray'> 结果： 维度个数 2 各维度大小 (2, 3) 数据类型 float64 补充： ndarray，N
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摘要：首先下载：anaconda3.x 下载方式：百度搜索 清华镜像anaconda https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/（进入第一个下载链接，选择最新版本） 启动：jupyter notebook（在线编辑，适合演示）,支持Markdow
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