星涅爱别离

2020年2月13日

摘要： 1. Matplotlib绘图简介建立在Numpy数组基础上的多平台数据可视化库最初设计用来完善SciPy生态良好的操作系统兼容性和图形显示底层接口兼容性功能强大，设置灵活 1.1 图形样式所有图形，可以通过 plt.style.use('classic') 设置图形样式，在1.5版本以前只阅读全文

posted @ 2020-02-13 17:10 星涅爱别离阅读(1203) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数据分析与可视化--pandas

摘要： 1. pandas概述 Numpy主要处理结构化数据，数据量比较小，规则对于大量数据，需要清理的数据，则需要pandas 一般使用方法是 import pandas as pd 2. pandas简单使用本章主要介绍pandas三大件: Series DataFrame Index 2.1 p 阅读全文

posted @ 2020-02-13 13:33 星涅爱别离阅读(369) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年2月7日

数据分析和可视化--numpy

摘要： 0 numpy概述 NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库提供多维数组对象，各种派生对象(如掩码数组和矩阵提供对数据/数组各种操作 1. numpy数据类型 numpy的数据类型和c语言中的数据类型实现并不一样可以理解对基础数据类型的优化和升级一切为了快速处理大阅读全文

posted @ 2020-02-07 20:19 星涅爱别离阅读(421) 评论(0) 推荐(0) 编辑

payjs--个人开发的微信支付方式

摘要： from payjs import PayJS # 也可根据个人习惯选择使用 Payjs/PAYJS/payjsfrom payjs import PayJSNotify # 也可根据个人习惯选择使用 PayjsNotify/PAYJSNotifyMCHID = '这里是商户号'KEY = '这里是阅读全文

posted @ 2020-02-07 11:25 星涅爱别离阅读(2692) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年2月6日

总结与梳理（含之前所涉及的代码和数据）

摘要：一些特别弄混的事：总体的总结：数据处理的步骤：常用的函数注意点阅读全文

posted @ 2020-02-06 21:36 星涅爱别离阅读(142) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数据清洗之数据预处理重复值缺失值异常值数据离散化

摘要：数据清洗之数据预处理摩托车的销售情况数据 Condition：摩托车新旧情况（new：新的和used：使用过的） Condition_Desc：对当前状况的描述 Price：价格 Location：发获地址 Model_Year：购买年份 Mileage：里程 Exterior_Color：车的阅读全文

posted @ 2020-02-06 21:27 星涅爱别离阅读(1585) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数据清洗之数据统计--分组聚合分组对象与apply函数透视图与交叉表

摘要：数据清洗之数据统计 In [ ]: import pandas as pd import numpy as np import os os.chdir(r'F:\CSDN\课程内容\代码和数据') 在线杂货店订单数据 customer ：消费者ID，一个消费者可能有多个订单 order ：订单ID，阅读全文

posted @ 2020-02-06 14:26 星涅爱别离阅读(398) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数据清洗之数据转换日期格式、字符串、高阶函数

摘要：数据清洗之数据转换 1.日期格式数据处理 In [ ]: import numpy as np import pandas as pd In [ ]: import os os.chdir(r'F:\CSDN\课程内容\代码和数据') In [ ]: df = pd.read_csv('baby_t 阅读全文

posted @ 2020-02-06 12:59 星涅爱别离阅读(786) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年2月4日

数据清洗之数据表处理筛选增删查改整理层次化索引

摘要：数据清洗之数据表处理 1. 数据常用筛选方法 In [ ]: import pandas as pd import numpy as np In [ ]: import os # 更改文件路劲 os.chdir('F:\CSDN\课程内容\代码和数据') In [ ]: df = pd.read_c 阅读全文

posted @ 2020-02-04 23:05 星涅爱别离阅读(370) 评论(0) 推荐(0) 编辑

数据清洗文件操作--csv txt文件读写、excel文件读写、数据库文件读写

摘要：数据清洗之文件操作这是一个关于淘宝母婴产品的用户消费行为的数据集，然后基于这个数据集，做数据清洗 csv文件读写 In [ ]: import pandas as pd import numpy as np import os In [ ]: # 更改文件路劲 os.chdir('F:\CSDN\ 阅读全文

posted @ 2020-02-04 22:19 星涅爱别离阅读(755) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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