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利用python之数据分析之时间序列（八）
无论是哪个领域，时间序列数据都是一种重要的结构化的数据形式。时间序列主要有以下几种：时间戳（timestamp），特定的时刻。固定时期（period），如2016年1月或2017年全年。时间间隔（interval），起始和结束时间戳表示。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。10.1 日期和时间数据类型及工具我们主要用到...
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利用python数据分析之数据聚合与分组（七）
对数据集进行分组并对各组应用一个函数(聚合或者转换)，是数据分析工作重要环节。数据集准备好之后，就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，可以对数据集进行切片、切块、摘要等操作。本章内容：根据一个或多个键(可以是函数，数组或DataFrame列名)拆分pandas对象。计算分组统计摘要，...
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利用python进行数据分析之数据规整化（六）
由于文章较长，代码较多。贴出简书上的地址：利用python进行数据分析之数据规整化(一)利用python进行数据分析之数据规整化(二)利用python进行数据分析之数据规整化(三)示例：USDA视频数据库数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的：加载、清理、转换、重塑。是因为，多数时候存放在文件或数据库中的数据...
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利用python进行数据分析之数据加载、存储与文件格式（五）
书中源码与数据集 http://github.com/pydata/pydata-book目录6.1 读写文件格式的数据6.2 二进制数据格式6.3 使用 html 和web API6.4 使用数据库输入和输出可以划分几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加载数据库中的数据，利用web API操作网络资源。6.1 读写文件格式的数据pandas中得解析函数函数r...
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利用python进行数据分析之pandas入门（四）
pandas 引入约定In [1]: from pandas import Series,DataFrame
In [2]: import pandas as pd
5.1 pandas 的数据结构介绍要使用pandas，首先要熟悉他的两个主要的数据结构：Series和DataFrame。5.1.1 SeriesSeries 是一种类似于一维数组的对象，由一组数据（各种numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组...
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利用python进行数据分析之numpy基础（四）
本章主要内容：numpy的adarray：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和输出线性代数随机数生成示例：随机漫步NumPy（Numerical Python）是高性能科学计算...
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python编程基础（三）
本章主题-if语句-else语句-elif语句-条件表达式-while语句-for语句-break语句-continue语句-pass语句else语句iterators迭代器-列表解析-生成器表述第8章 条件和循环8.1 if语句语法构成：关键字本身；用于判断结果真假的条件表达式；以及当表达式为真或非0时执行的代码块8.1.1 多重条件表达式单个if语句可以通过布尔操作...
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利用python进行数据分析之准备（一）
本书讲的是利用python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。书中的“数据”主要指的是 结构化数据（structured data），例如多维数据（矩阵）表格型数据，其中各列可能是不同的类型（字符串、数值、日期等）通过关键列（对于S...
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我的python学习笔记
我的python学习笔记第1节 Python基础（上）http://note.youdao.com/noteshare?id=d546025671a68f999cf2be77783db498&sub=B13D176E6492413189C6156EEAD5409F第2节 Python基础（下）http://note.youdao.com/noteshare?id=3f23659d6816e79977eea6dc7e90be78&sub=A49C0C412E1D49CBB1B70946C2083F90第3节 python进阶...