【免费】基于python的数据分析资源-CSDN文库

共101个文件

txt：73个

ipynb：12个

dat：3个

需积分: 0 178 浏览量 2024-02-22 00:32:10 上传评论收藏 9.91MB ZIP 举报

Python是一种广泛应用于各种领域的编程语言，特别是在数据分析领域，它的易用性和丰富的库使其成为首选工具。本主题将深入探讨如何利用Python进行高效的数据处理、分析和可视化。在Python中，我们通常使用Pandas库作为核心数据操作框架。Pandas提供了一个DataFrame对象，它是一个二维表格型数据结构，支持各种内置的数据操作，如筛选、合并、分组和重塑数据。DataFrame的索引功能强大，可以灵活地处理时间序列数据。此外，Pandas还提供了数据清洗功能，如处理缺失值和异常值。 NumPy是Python中的基础数学计算库，它支持高效的多维数组操作。与Pandas结合使用时，NumPy能够帮助我们进行复杂的数据统计和数值计算。对于数据可视化，Matplotlib是基础绘图库，可以创建各种静态、动态和交互式的图表。Seaborn则是在Matplotlib之上构建的，提供了更高级的接口，用于创建更美观且复杂的统计图形。Plotly和Bokeh则支持交互式可视化，特别适合在网络浏览器中展示数据。在数据分析流程中，数据预处理是非常关键的步骤。这里我们可以使用Scikit-learn库，它提供了诸如特征缩放、编码分类变量、缺失值处理等预处理方法。Scikit-learn也包含了大量的机器学习算法，如线性回归、决策树、随机森林和神经网络，可以用于模型训练和预测。除了这些基础工具，还有其他一些库可以帮助我们进一步提升数据分析能力。例如，Pandas-Profiling用于快速生成数据报告，提供数据概览和初步的探索性分析；missingno库专门用于可视化数据集中的缺失值分布；category-encoders则提供了多种分类变量编码策略。在实际项目中，我们还需要掌握数据导入导出的技巧，如使用Pandas读取CSV、Excel、SQL数据库等不同格式的数据，并将结果保存为合适的形式。此外，Jupyter Notebook或JupyterLab是数据分析的理想环境，它们支持代码和文本的混合编写，方便记录和分享分析过程。 Python的数据分析能力涵盖数据清洗、转换、建模和可视化等各个方面，通过熟练掌握上述库和工具，我们可以有效地处理和理解大量数据，从而做出有洞察力的决策。在实践中，不断探索和学习新的库和技术，将有助于提升数据分析的效率和深度。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

基于python的数据分析（101个子文件）

COPYING 114B

volume.csv 622KB

stock_px.csv 391KB

ratings.dat 23.45MB

movies.dat 167KB

users.dat 131KB

.gitignore 18B

ch02.ipynb 166KB

appendix_python.ipynb 63KB

ch05.ipynb 46KB

ch07.ipynb 45KB

ch10.ipynb 40KB

ch09.ipynb 33KB

ch11.ipynb 28KB

ch04.ipynb 25KB

ch12.ipynb 24KB

ch08.ipynb 22KB

fec_study.ipynb 21KB

ch06.ipynb 19KB

README.md 2KB

NationalReadMe.pdf 6KB

yahoo_volume.pkl 68KB

yahoo_price.pkl 68KB

stinkbug.png 106KB

ch02_1.py 1KB

ch02_2.py 1KB

ipython_bug.py 218B

README 5KB

usagov_bitly_data2012-03-16-1331923249.txt 1.52MB

yob2008.txt 407KB

yob2007.txt 406KB

yob2009.txt 402KB

yob2006.txt 396KB

yob2010.txt 393KB

yob2005.txt 378KB

yob2004.txt 372KB

yob2003.txt 362KB

yob2002.txt 356KB

yob2001.txt 352KB

yob2000.txt 347KB

yob1999.txt 333KB

yob1998.txt 326KB

yob1997.txt 315KB

yob1996.txt 309KB

yob1995.txt 306KB

yob1994.txt 305KB

yob1993.txt 304KB

yob1924.txt 126KB

yob1921.txt 125KB

yob1922.txt 124KB

yob1920.txt 124KB

yob1925.txt 123KB

yob1923.txt 123KB

yob1926.txt 121KB

yob1927.txt 121KB

yob1918.txt 120KB

yob1919.txt 119KB

yob1928.txt 118KB

yob1917.txt 114KB

yob1929.txt 114KB

yob1930.txt 113KB

yob1916.txt 112KB

yob1915.txt 108KB

yob1931.txt 108KB

yob1914.txt 91KB

yob1913.txt 80KB

yob1912.txt 73KB

yob1911.txt 56KB

yob1910.txt 53KB

yob1909.txt 48KB

yob1908.txt 46KB

yob1907.txt 45KB

yob1900.txt 42KB

yob1905.txt 41KB

yob1906.txt 41KB

yob1904.txt 40KB

yob1903.txt 38KB

yob1902.txt 38KB

yob1898.txt 37KB

yob1901.txt 36KB

yob1896.txt 35KB

yob1895.txt 34KB

yob1899.txt 34KB

yob1897.txt 34KB

yob1894.txt 33KB

yob1892.txt 33KB

yob1893.txt 32KB

yob1890.txt 30KB

yob1891.txt 30KB

yob1888.txt 30KB

yob1889.txt 29KB

yob1886.txt 27KB

yob1887.txt 27KB

yob1884.txt 26KB

yob1885.txt 26KB

yob1882.txt 24KB

yob1883.txt 23KB

yob1880.txt 22KB

yob1881.txt 22KB

segismundo.txt 296B

共 101 条

# pydata-book Materials and IPython notebooks for "Python for Data Analysis" by Wes McKinney, published by O'Reilly Media # 2nd Edition Readers If you are reading the [2nd Edition][1], please find the reorganized book materials on the [`2nd-edition` branch][2]. ## IPython Notebooks: * [Chapter 2: Introductory Examples](http://nbviewer.ipython.org/github/pydata/pydata-book/blob/1st-edition/ch02.ipynb) * [Chapter 4: NumPy Basics](http://nbviewer.ipython.org/github/pydata/pydata-book/blob/1st-edition/ch04.ipynb) * [Chapter 5: Getting Started with Pandas](http://nbviewer.ipython.org/github/pydata/pydata-book/blob/1st-edition/ch05.ipynb) * [Chapter 6: Data Loading, Storage, and File Formats](http://nbviewer.ipython.org/github/pydata/pydata-book/blob/1st-edition/ch06.ipynb) * [Chapter 7: Data Wrangling: Clean, Transform, Merge, Reshape](http://nbviewer.ipython.org/github/pydata/pydata-book/blob/1st-edition/ch07.ipynb) * [Chapter 8: Plotting and Visualization](http://nbviewer.ipython.org/github/pydata/pydata-book/blob/1st-edition/ch08.ipynb) * [Chapter 9: Data Aggregation and Group Operations](http://nbviewer.ipython.org/github/pydata/pydata-book/blob/1st-edition/ch09.ipynb) * [Chapter 10: Time Series](http://nbviewer.ipython.org/github/pydata/pydata-book/blob/1st-edition/ch10.ipynb) * [Chapter 11: Financial and Economic Data Applications](http://nbviewer.ipython.org/github/pydata/pydata-book/blob/1st-edition/ch11.ipynb) * [Chapter 12: Advanced NumPy](http://nbviewer.ipython.org/github/pydata/pydata-book/blob/1st-edition/ch12.ipynb) * [Python Appendix](http://nbviewer.ipython.org/github/pydata/pydata-book/blob/1st-edition/appendix_python.ipynb) * [2012 Federal Election Commission Database](http://nbviewer.ipython.org/github/pydata/pydata-book/blob/1st-edition/fec_study.ipynb) [1]: http://shop.oreilly.com/product/0636920050896.do [2]: https://github.com/wesm/pydata-book/tree/2nd-edition

评论收藏

内容反馈