Python数据分析从入门到机器学习.rar

Python数据分析从入门到机器学习视频教程，完整版97节，附源码+数据；本课程针对Python数据分析最核心的Numpy库、Pandas库、Python数据可视化库Matplotlib以及机器学习库Scikit-learn，进行了系统、深入的讲解。课程结合了日月光华爬取的链家网房产成交数据、知乎用户数据、空难数据集、小费数据集、股票数据、小麦数据集、信息卡欺诈数据集等个性化或有代表性的数据，进行了数据分析、数据预处理以及机器学习建模的演示，特别是最后四章，课程使用日月光华的链家数据做了四个机器学习模型： 房产价格趋势预测模型 房产估价模型 房产价格异常预警模型 房产投资前景分类模型

Python-Pandas强大的Python数据分析工具

Pandas 是一个遵循BSD许可证的基于Python的开源库，提供高性能，易使用的数据结构与数据分析工具。pandas的优点在于可以使用Python进行整体的数据流分析。

python数据分析2

第1章 准备工作 本书主要内容 为什么要使用Python进行数据分析 重要的Python库 安装和设置 社区和研讨会 使用本书 致谢 第2章 引言 来自bit.ly的1.usa.gov数据 MovieLens 1M数据集 1880-2010年间全美婴儿姓名 小结及展望 第3章 IPython：一种交互式计算和开发环境 IPython基础 内省 使用命令历史 与操作系统交互 软件开发工具 IPython HTML Notebook 利用IPython提高代码开发效率的几点提示 高级IPython功能 致谢 第4章 NumPy基础：数组和矢量计算 NumPy的ndarray：一种多维数组对象 通用函数：快速的元素级数组函数 利用数组进行数据处理 用于数组的文件输入输出 线性代数 随机数生成 范例：随机漫步 第5章 pandas入门 pandas的数据结构介绍 基本功能 汇总和计算描述统计 处理缺失数据 层次化索引 其他有关pandas的话题

python中使用pandas

接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容： 1、数据结构简介：DataFrame和Series 2、数据索引index 3、利用pandas查询数据 4、利用pandas的DataFrames进行统计分析 5、利用pandas实现SQL操作 6、利用pandas进行缺失值的处理 7、利用pandas实现Excel的数据透视表功能 8、多层索引的使用

Python数据分析模块pandas用法详解

本文实例讲述了Python数据分析模块pandas用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 一 介绍 pandas（Python Data Analysis Library）是基于numpy的数据分析模块，提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需要的工具，可以说pandas是使得Python能够成为高效且强大的数据分析环境的重要因素之一。 pandas主要提供了3种数据结构： 1）Series，带标签的一维数组。 2）DataFrame，带标签且大小可变的二维表格结构。 3）Panel，带标签且大小可变的三维数组。 二 代码 1、生成一维数组 >>>import pandas as p

用Python进行数据分析

还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。 由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。 •将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。 •学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。 •从pandas库的数据分析工具开始。 •利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。 •利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。 •利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。 •处理各种各样的时间序列数据。 •通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题

Python数据分析pandas模块用法实例详解

本文实例讲述了Python数据分析pandas模块用法。分享给大家供大家参考，具体如下： pandas pandas10分钟入门，可以查看官网：10 minutes to pandas 也可以查看更复杂的cookbook pandas是非常强大的数据分析包，pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包。就好比 Numpy的核心是 ndarray，pandas 围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开 。Series和DataFrame 分别对应于一维的序列和二维表结构。 创建对象 常规导入方式： import pandas as

Python 数据分析：pandas 基础知识.pdf

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarraypandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核 心数据结构展开的 Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构pand as 约定俗成的导入方法如下 from pandas import Series,DataFrame i

Python数据分析之pandas学习

来源于cnblogs，介绍了数据结构，数据索引 index，利用pandas查询数据，统计分析等。在pandas中有两类非常重要的数据结构，即序列Series和数据框DataFrame。Series类似于numpy中的一维数组，除了通吃一维数组可用的函数或方法，而且其可通过索引标签的方式获取数据，还具有索引的自动对齐功能；DataFrame类似于numpy中的二维数组，同样可以通用numpy数组的函数和方法，而且还具有其他灵活应用，后续会介绍到。序列的创建主要有三种方式：

python数据分析随书代码

python数据分析/（印尼）伊德里斯（Idris.I.）著，韩波译。 资源包括所有章节的示例代码。需要用到python2和pip。 编辑推荐 实用的Python开源模块的大集合； 简单易懂、示例丰富的数据分析教程； 掌握数据可视化、机器学习等高端主题； 新手变身数据分析专家的上好读本； 媒体推荐 本书从一系列开源的Python模块讲起，介绍了很多实用的有关数据检索、清晰、操作、可视化等知识。同时，还涉及信号处理、预测性分析、机器学习等高端主题。非常适合想要深入学习并使用Python进行数据分析的读者，无论是新手还是有一定Python使用基础的读者，都将快速成为一名数据分析专家。 作者简介 Ivan Idris，实验物理学硕士，学位论文侧重于应用计算机科学。毕业后，他曾经效力于多家公司，从事Java开发、数据仓库开发以及QA分析等方面的工作；目前，他的兴趣主要集中在商业智能、大数据和云计算等专业领域。 Ivan Idris以编写简洁可测试的程序代码以及撰写有趣的技术文章为乐，同时也是Packt出版社NumPy Beginner's Guide-Second Edition、NumPy Cookbook和Learning NumPy Array等书籍的作者。读者可以访问ivanidris.net获取更多关于他的信息。 目录 目录 第 1章 Python程序库入门 1 1.1 本书用到的软件 2 1.1.1 软件的安装和设置 2 1.1.2 Windows平台 2 1.1.3 Linux平台 3 1.1.4 Mac OS X平台 4 1.2 从源代码安装NumPy、SciPy、matplotlib和IPython 6 1.3 用setuptools安装 7 1.4 NumPy数组 7 1.5 一个简单的应用 8 1.6 将IPython用作shell 11 1.7 学习手册页 13 1.8 IPython notebook 14 1.9 从何处寻求帮助和参考资料 14 1.10 小结 15 第 2章 NumPy数组 16 2.1 NumPy数组对象 16 2.2 创建多维数组 18 2.3 选择NumPy数组元素 18 2.4 NumPy的数值类型 19 2.4.1 数据类型对象 21 2.4.2 字符码 21 2.4.3 Dtype构造函数 22 2.4.4 dtype属性 23 2.5 一维数组的切片与索引 23 2.6 处理数组形状 24 2.6.1 堆叠数组 27 2.6.2 拆分NumPy数组 30 2.6.3 NumPy数组的属性 33 2.6.4 数组的转换 39 2.7 创建数组的视图和拷贝 40 2.8 花式索引 41 2.9 基于位置列表的索引方法 43 2.10 用布尔型变量索引NumPy数组 44 2.11 NumPy数组的广播 46 2.12 小结 49 第3章 统计学与线性代数 50 3.1 Numpy和Scipy模块 50 3.2 用NumPy进行简单的描述性统计计算 55 3.3 用NumPy进行线性代数运算 57 3.3.1 用NumPy求矩阵的逆 57 3.3.2 用NumPy解线性方程组 59 3.4 用NumPy计算特征值和特征向量 61 3.5 NumPy随机数 63 3.5.1 用二项式分布进行博弈 63 3.5.2 正态分布采样 66 3.5.3 用SciPy进行正态检验 67 3.6 创建掩码式NumPy数组 70 3.7 小结 75 第4章 pandas入门 76 4.1 pandas的安装与概览 77 4.2 pandas数据结构之DataFrame 78 4.3 pandas数据结构之Series 81 4.4 利用pandas查询数据 85 4.5 利用pandas的DataFrame进行统计计算 89 4.6 利用pandas的DataFrame实现数据聚合 91 4.7 DataFrame的串联与附加操作 95 4.8 连接DataFrames 96 4.9 处理缺失数据问题 99 4.10 处理日期数据 102 4.11 数据透视表 106 4.12 访问远程数据 107 4.13 小结 109 第5章 数据的检索、加工与存储 110 5.1 利用NumPy和pandas对CSV文件进行写操作 110 5.2 NumPy.npy与pandas DataFrame 112 5.3 使用PyTables存储数据 115 5.4 Pandas DataFrame与HDF5仓库之间的读写操作 118 5.5 使用pandas读写Excel文件 120 5.6 使用REST Web服务和JSON 123 5.7 使用pandas读写JSON 124 5.8 解析RSS和Atom订阅 126 5.9 使用Beautiful Soup解析HTML 127 5.10 小结 134 第6章 数据可视化 136 6.1 matplotlib的子库 137 6.2 matplotlib绘图入门 137 6.3 对数图 139 6.4 散点图 141 6.5 图例和注解 143 6.6 三维图 145 6.7 pandas绘图 148 6.8 时滞图 150 6.9 自相关图 151 6.10 Plot.ly 153 6.11 小结 155 第7章 信号处理与时间序列 156 7.1 statsmodels子库 157 7.2 移动平均值 157 7.3 窗口函数 159 7.4 协整的定义 161 7.5 自相关 164 7.6 自回归模型 166 7.7 ARMA模型 170 7.8 生成周期信号 172 7.9 傅里叶分析 174 7.10 谱分析 177 7.11 滤波 177 7.12 小结 179 第8章 应用数据库 180 8.1 基于sqlite3的轻量级访问 181 8.2 通过pandas访问数据库 183 8.3 SQLAlchemy 185 8.3.1 SQLAlchemy的安装和配置 186 8.3.2 通过SQLAlchemy填充数据库 188 8.3.3 通过SQLAlchemy查询数据库 189 8.4 Pony ORM 191 8.5 Dataset：懒人数据库 192 8.6 PyMongo与MongoDB 195 8.7 利用Redis存储数据 196 8.8 Apache Cassandra 197 8.9 小结 201 第9章 分析文本数据和社交媒体 203 9.1 安装NLTK 203 9.2 滤除停用字、姓名和数字 206 9.3 词袋模型 208 9.4 词频分析 209 9.5 朴素贝叶斯分类 211 9.6 情感分析 214 9.7 创建词云 217 9.8 社交网络分析 222 9.9 小结 224 第 10章 预测性分析与机器学习 225 10.1 scikit-learn概貌 226 10.2 预处理 228 10.3 基于逻辑回归的分类 230 10.4 基于支持向量机的分类 232 10.5 基于ElasticNetCV的回归分析 235 10.6 支持向量回归 237 10.7 基于相似性传播算法的聚类分析 240 10.8 均值漂移算法 242 10.9 遗传算法 244 10.10 神经网络 249 10.11 决策树 251 10.12 小结 253 第 11章 Python生态系统的外部环境和云计算 255 11.1 与MATLAB/Octave交换信息 256 11.2 Installing rpy2安装rpy2 257 11.3 连接R 257 11.4 为Java传递NumPy数组 260 11.5 集成SWIG和NumPy 261 11.6 集成Boost和Python 264 11.7 通过f2py使用Fortran代码 266 11.8 配置谷歌应用引擎 267 11.9 在PythonAnywhere上运行程序 269 11.10 使用Wakari 270 11.11 小结 271 第 12章 性能优化、性能分析与并发性 272 12.1 代码的性能分析 272 12.2 安装Cython 277 12.3 调用C代码 281 12.4 利用multiprocessing创建进程池 283 12.5 通过Joblib提高for循环的并发性 286 12.6 比较Bottleneck函数与NumPy函数 287 12.7 通过Jug实现MapReduce 289 12.8 安装MPI for Python 292 12.9 IPython Parallel 292 12.10 小结 296 附录A 重要概念 298 附录B 常用函数 303 附录C 在线资源 309

Python遍历pandas数据方法总结

前言 Pandas是python的一个数据分析包，提供了大量的快速便捷处理数据的函数和方法。其中Pandas定义了Series 和 DataFrame两种数据类型，这使数据操作变得更简单。Series 是一种一维的数据结构，类似于将列表数据值与索引值相结合。DataFrame 是一种二维的数据结构，接近于电子表格或者mysql数据库的形式。 在数据分析中不可避免的涉及到对数据的遍历查询和处理，比如我们需要将dataframe两列数据两两相除，并将结果存储于一个新的列表中。本文通过该例程介绍对pandas数据遍历的几种方法。 for..in循环迭代方式 for语句是Python内置的迭代器

Python数据分析之真实IP请求Pandas详解

前言 pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包类似于 Numpy 的核心是 ndarray，pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 。Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构。pandas 约定俗成的导入方法如下： from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd 1.1. Pandas分析步骤     1、载入日志数据     2、载入area_ip数据     3、将 real_ip 请求数 进行 COUNT

小白学 Python 数据分析（6）：Pandas （五）基础操作（2）数据选择

人生苦短，我用 Python 前文传送门： 小白学 Python 数据分析（1）：数据分析基础 小白学 Python 数据分析（2）：Pandas （一）概述 小白学 Python 数据分析（3）：Pandas （二）数据结构 Series 小白学 Python 数据分析（4）：Pandas （三）数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析（5）：Pandas （四）基础操作（1）查看数据 引言 上一篇文章我们介绍如何在 Pandas 一些基础的查看数据的操作，但是官方更推荐我们使用 .at、.iat、.loc 和 .iloc 这几个经过 Pandas 优化过的数据访问方法来

大数据分析---Pandas使用

pandas和Numpy还是有区别，这里主要包括两个主要数据结构：Series和DataFrame

学习笔记 | 《从零开始学python数据分析》| 第3章 pandas入门和实战1

第3章 pandas入门和实战 3.1 pandas数据结构 pandas有两个基本的数据结构：Series和DataFrame。 3.1.1 创建Series数据 Series数据结构类似于一维数组，但它是由一组数据(各种Numpy数据类型)和一组对应的索引组成。通过一组列表数据即可产生最简单的Series数据。 Series与普通的一维数组相比，其具有索引对象，可通过索引来获取Series的单个或一组值。 Series数据：索引在左边，值在右边。 如果没有指定一组数据作为索引的话，Series数据会以0到N-1(N为数据的长度)作为索引，也可以通过指定索引的方法来创建Series数据。

Python 中DataFrame相关数据分析文档.pdf

使用python中的pandas库函数对dataframe的相关数据进行处理，是一个入门数据分析的好文档