【100天精通Python】Day57：Python 数据分析_Pandas数据描述性统计，分组聚合，数据透视表和相关性分析
1 描述性统计（Descriptive Statistics） 描述性统计是一种用于汇总和理解数据集的方法，它提供了关于数据分布、集中趋势和离散度的信息。Pandas 提供了 describe() 方法，它可以生成各种描述性统计信息，包括均值、标...
【100天精通Python】Day56：Python 数据分析_Pandas数据清洗和处理（删除填充插值，数据类型转换，去重，连接与合并）
数据清洗和处理 在数据清洗和处理方面，Pandas 提供了多种功能，包括处理缺失值、数据类型转换、数据去重以及数据合并和连接。以下是这些功能的详细描述和示例：1.处理缺失值在 Pandas 中处理缺失值有多...
【100天精通Python】Day55：Python 数据分析_Pandas数据选取和常用操作
Pandas数据选择和操作 Pandas是一个Python库，用于数据分析和操作，提供了丰富的功能来选择、过滤、添加、删除和修改数据。1 选择列和行Pandas 提供了多种方式来选择行和列，这取决于您希望获...
【100天精通Python】Day54：Python 数据分析_Pandas入门基础，核心数据结构Serise、DataFrame、Index对象，数据的导入操作
1. Pandas简介1.1 什么是Pandas？Pandas是一个Python库，用于数据处理和数据分析。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据。Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame。Series：Series是一维的标签数组，类似于...
【数据分析入门】人工智能、数据分析和深度学习是什么关系？如何快速入门 Python Pandas？
本文详细介绍了人工智能、数据分析和深度学习之间的关系，并就数据分析所需的Pandas库做了胎教般的入门引导。祝读得开心！一、前言 本文是原 《数据分析大全》、现改名为 《数据分析》 专栏的第二篇，我在写这篇文章的时候突然意识到——单靠我是不可能把数据分析的方方面面都讲得明明白白，只是是我自己知道什...
Pandas在数据分析中有广泛的应用场景
Pandas在数据分析中有广泛的应用场景，主要包括以下几个方面： 数据清洗和处理：Pandas可以用于处理缺失数据、重复数据、异常值等问题，以及对数据进行转换和标准化。数据探索和分析：Pandas可以用于数据的探索性分析，例如计算基本统计量、生成描述性统计报告、绘制图表等。数据预处理：Pandas可...
Python 数据分析入门教程：Numpy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn详解
Python数据分析入门教程Numpy库NumPy是一个Python的科学计算基础模块,提供了多维数组和矩阵操作功能。import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) print(arr)NumPy中的数组比Python自带的列表更适合进行数值计算和数据分析。...
pandas数据分析之数据绘图
一图胜千言，将信息可视化（绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它除了让人们对数据更加直观以外，还可以帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的想法等等。pandas 在数据分析、数据可视化方面有着较为广泛的应用。本文将通过实例介绍pandas的数据绘图。 pandas的数据可视化依赖于mat...
pandas数据分析之数据重塑透视(stack、unstack、melt、pivot)
在数据分析的过程中，分析师常常希望通过多个维度多种方式来观察分析数据，重塑和透视是常用的手段。数据的重塑简单说就是对原数据进行变形，为什么需要变形，因为当前数据的展示形式不是我们期望的维度，也可以说索引不符合我们的需求。对数据的重塑不是仅改变形状那么简单，在变形过程中，数据的内在数据意义不能变化，但...
pandas数据分析之分组聚合
在数据分析过程中，经常会需要根据某一列或多列把数据划分为不同的组别，然后再对其进行数据分析。本文将介绍pandas的数据分组及分组后的应用如对数据进行聚合、转换和过滤。 在关系型数据库中我们常用SQL的GROUP BY操作进行分组分析计算。在pandas中要完成数据的分组操作同样可用groupby(...
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