随笔分类 - 数据分析
摘要：直接上代码 初始化2个dataframe df1 = pd.DataFrame( { 'Name':['Jack', 'Kate', 'Jim', 'Steve'], 'Gender':['M','F','M','M'], 'Height':[17,15, 22, 18] } ) df2 = pd.
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摘要：这是针对一行一条json的数据，并且json数据格式都一样的情况 import json import pandas as pd def trans(): df_data = pd.read_json("clean_data.txt", lines=True) # with pd.ExcelWrit
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摘要：In [1]: In [1]: In [1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文
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摘要：这篇文章写得更好：http://wittyfans.com/coding/%E5%88%A9%E7%94%A8Pandas%E5%88%86%E6%9E%90%E7%BE%8E%E5%9B%BD%E4%BA%A4%E8%AD%A6%E5%BC%80%E6%94%BE%E7%9A%84%E6%90%9
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摘要：直接参考官网:https://www.joinquant.com/ 官网的比较详细,看一下就ok了 补一张图:
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摘要：一.TuShare简介和环境安装 二.Tushare的应用 我们主要还是应该掌握如何用tushare获取股票行情数据，使用的是ts.get_hist_data()函数或者ts.get_k_data（）函数。输入参数为： code：股票代码，即6位数字代码，或者指数代码（sh=上证指数 sz=深圳成指
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摘要：饼图可参考:https://www.cnblogs.com/biyoulin/p/9565350.html 中文显示问题： 方法一： 方法二：
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摘要：
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摘要：一.pandas数据结构介绍 二.pandas数据结构之Series 1.series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两部分组成 values:一组数据(ndarray) index:相关的数据索引标签 1)Series的创建 两种创建方式: (1)由列表或numpy数组创建 默认索
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摘要：1. python数据分析基础 2. numpy 3. Scikit-Learn 4. Bokeh 5. Scipy 6. Pandas 1. python数据分析基础 2. numpy 3. Scikit-Learn 4. Bokeh 5. Scipy 6. Pandas 1. python数据分
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摘要：一.数据分析的概念 二.创建ndarray 如果一维数组不是一个规律的有序元素，而是人为的输入，就需要array()函数创建了。 In [8]: arr1 = np.array((1,20,13,28,22)) In [9]: arr1 Out[9]: array([ 1, 20, 13, 28,
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