摘要:
时间序列数据是数据分析中一类常见且重要的数据。 它们按照时间顺序记录,通常是从某些现象的观察中收集的,比如经济指标、气象数据、股票价格、销售数据等等。 时间序列数据的特点是有规律地随着时间变化而变化,它们的变化趋势可以被分析和预测。时间序列分析是一种用于预测未来值或评估过去值的统计方法,常常被用于预 阅读全文
摘要:
`ChatGPT`是近期最火的概念了,和之前的`AlphaGo`不同,`GPT`让`AI`和普通大众如此接近,让大家可以亲自接触到`AI`带来的全新体验。 不过,`AI`并不是魔法,`ChatGPT`也不是革命性的新技术。 目前我个人来看,`ChatGPT`要取代人类的工作还言之过早,不过,辅助人类 阅读全文
摘要:
数据类型是计算机编程中将不同类型的数据值分类和定义的方式。 通过数据类型,可以确定数据的存储方式和内存占用量,了解不同类型的数据进行各种运算的能力。 使用pandas进行数据分析时,最常用到的几种类型是: 字符串类型,各类文本内容都是字符串类型 数值类型,包括整数和浮点数,可用于计算 日期类型,日期 阅读全文
摘要:
用`markdown`写文档很方便,但是有个困扰的地方,就是标题的编号问题。 写文档的时候,经常会在中间插入新的标题和内容,所以手动管理编号的话,如果新的标题插在前面,则要调整后面所有的编号。 如果在文档完成后再手动加上编号的话,不仅容易忘记, 而且有时候我们是在其他编辑器里编辑文档再导出`mark 阅读全文
摘要:
pandas的数据排序可以帮助我们更好地理解和分析数据。 通过对数据进行排序,我们可以提取出特定的信息,例如最大值、最小值、中位数、众数等等,从而更准确地识别数据的特征和特点。 此外,数据排序还可以帮助我们更好地进行数据可视化,例如绘制直方图、箱线图等等,进一步帮助我们对数据进行解读和分析。 总之, 阅读全文
摘要:
数据集拆分是将一个大型的数据集拆分为多个较小的数据集,可以让数据更加清晰易懂,也方便对单个数据集进行分析和处理。 同时,分开的数据集也可以分别应用不同的数据分析方法进行处理,更加高效和专业。 数据集合并则是将多个数据集合并成一个大的数据集,可以提供更全面的信息,也可以进行更综合的数据分析。 同时,数 阅读全文
摘要:
pandas 作为一种常用的数据分析工具,提供了广泛的数据修改方法。 既可以针对行或者列的数据进行修改,也可以对具体单个元素进行修改,还可以基于条件选择要修改的行或者列的数据。 1. 增加数据 1.1 增加行数据 pandas的DataFrame增加一行或者多行数据之前是使用append方法。 im 阅读全文
摘要:
pandas进行数据整理的意义在于,它是数据分析、数据科学和机器学习的前置步骤。 通过数据整理可以提前了解数据的概要,缺失值、重复值等情况,为后续的分析和建模提供更为可靠的数据基础。 本篇主要介绍利用pandas进行数据整理的各种方法。 1. 数据概要 获取数据概要信息可以帮助我们了解数据的基本情况 阅读全文
摘要:
pandas的数据检索功能是其最基础也是最重要的功能之一。 pandas中最常用的几种数据过滤方式如下: 行列过滤:选取指定的行或者列 条件过滤:对列的数据设置过滤条件 函数过滤:通过函数设置更加复杂的过滤条件 本篇所有示例所使用的测试数据如下: import pandas as pd import 阅读全文
摘要:
pandas中用来承载数据的两个最重要的结构分别是: Series:相当于增强版的一维数组 DataFrame:相当于增强版的二维数组 pandas最大的优势在于处理表格类数据,如果数据维度超过二维,一般我们会使用另一个 python的库 numpy。 本篇主要介绍这两种核心数据结构的创建方式。 1 阅读全文