导读:数据工作者经常会遇到各种状况,比如你收集到的数据并不像你期待的那样完整、干净。此前我们讲解了用OpenRefine搞定数据清洗,本文进一步探讨用pandas和NumPy插补缺失数据并将数据规范化、标准化。
Ex1: Given a data = [6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36],求Q1, Q2, Q3, IQR Solving: 步骤: 1. 排序,从小到大排列data,data = [6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49] 2. 计算分位数的位置 3. 给出分位数
统计运算非常常用。本文介绍Pandas中的统计运算函数,这些统计运算函数基本都可以见名知义,使用起来非常简单。
数据预处理常用的处理步骤,包括找出异常值、处理缺失值、过滤不合适值、去掉重复行、分箱、分组、排名、category转数值等,下面使用 pandas 解决这些最常见的预处理任务。
统计分析是数据分析的重要组成部分,它几乎贯穿整个数据分析的流程。运用统计方法,将定量与定性结合,进行的研究活动叫做统计分析。而pandas是统计分析的重要库。
Python数据分析pandas之分组统计透视表
pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数,如总和、均值、最小值、最大值等,我们来具体看看这些函数:
Pandas Series.reset_index()函数的作⽤是:⽣成⼀个新的DataFrame或带有重置索引的Series。
数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环,是数据预处理的前提,也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础,没有可信的数据,数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
描述性统计是数学统计分析里的一种方法,通过这种统计方法,能分析出数据整体状况以及数据间的关联。在这部分里,将用股票数据为样本,以matplotlib类为可视化工具,讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。
本文接着更新Pandas进阶修炼120题,Pandas的强大不仅仅因为它自身的强大,更在于当它和NumPy、Matplotlib、Sklearn等库结合使用时发挥的巨大威力,本期就挑选了一些Pandas+NumPy相关的题目供各位读者练习,如果感兴趣,请一定要敲一遍代码。
一般在python进行数据分析/统计分析时,第一步总是对数据进行一些描述性分析、相关性分析,但是总会是有一大堆代码,那么今天就介绍一个神器pandas_profiling,一行命令就能搞定大部分描述性分析!
作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
导读:数据清洗是数据分析的必备环节,在进行分析过程中,会有很多不符合分析要求的数据,例如重复、错误、缺失、异常类数据。
这段时间和一些做数据分析的同学闲聊,我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题,很多凭着兴趣入坑的同学,都能够很快熟悉Python基础语法,然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中,硬着头皮啃完之后,好像自己什么都会了一点,然而实际操作起来既不知从何操起,又漏洞百出。
用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够,Pandas是必须要掌握的一个重点,numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够,很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等,比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。
这是Python数据分析实战基础的第一篇内容,主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学,可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中,从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作,主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作,另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据,为预处理做好数据准备。
数据清理是数据预处理的一个关键环节,它占据整个数据分析或挖掘50%~70%的时间。在这一环节中,我们主要通过一定的检测与处理方法,将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法,本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。 数据清理概述
在使用 pandas 进行数据分析时,进行一定的数据探索性分析(EDA)是必不可少的一个步骤,例如常见统计指标计算、缺失值、重复值统计等。
最近有粉丝询问Pandas表格可视化的一些问题,刚好前段时间也看过,那么就结合之前处理Excel时的条件格式对着来看吧。
在数据分析行业,对数据提出的每一个问题都可以用多种潜在的语言和工具包来回答。每种语言都有其优势,它们之间也存在着不同的区别。不能否认的是,有些操作用Python执行起来要比SQL更加高效。这篇文章分享了4个能够节省时间的案例,在这几个案例中,Python在探索和分析数据集方面远远优于SQL。
作为一名数据科学家,当你收到一组新的、不熟悉的数据时,你会采取什么第一步?熟悉数据。
熟悉pandas的童鞋估计都知道pandas的describe()和info()函数,用来查看数据的整体情况,比如平均值、标准差之类,就是所谓的探索性数据分析-EDA。
在Excel菜单栏里,默认(选择)开始菜单,在中间部位有个条件格式控件,里面就是关于表格条件格式的方方面面。主要包含突出显示单元格规则、最前/最后规则、数据条、色阶、图标集以及规则管理等。
参考链接: Python | pandas 合并merge,联接join和级联concat
排名这个功能目前我用的不怎么多,但还是简单说明一下。排名用到了rank方法。默认情况下,rank通过将平均排名分配到每个组来打破平级关系。
Excel与Python都是数据分析中常用的工具,本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作!
Python pandas包用于数据操作和分析,旨在让您以更直观的方式处理标记或关系数据。
在三年前,我们做数据竞赛或者数据建模类的项目时,前期我们会耗费较多的时间去分析数据,但现在非常多擅长数据分析的大师们已经将我们平时常看的数据方式进行了集成,开发了很多AutoEDA的工具包。可以帮助我们节省大量时间,对于刚刚学习数据分析的小伙伴可以带来非常大的帮助。
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具,同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
本文介绍的是Pandas数据初探索。当我们生成或者导入了数据之后,通过数据的探索工作能够快速了解和认识数据基本信息,比如数据中字段的类型、索引、最值、缺失值等,可以让我们对数据的全貌有一个初步了解。
在数据分析中,数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作,正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
我们可以使用 head() 和 tail() 方法来查看 Series 对象或 DataFrame 对象的一小部分数据,默认查看的元素个数为 5 个,head() 展示头部的 5 个元素,tail() 展示尾部的 5 个元素,也可以自定义展示的元素个数。当 Series 对象或 DataFrame 对象包含的数据较多时,使用 head() 或 tail() 查看数据的结构会非常方便。
你是一个Python编程专家,要完成一个Python脚本编写的任务,具体步骤如下:
1,表头或是excel的索引如果是中文的话,输出会出错 解决方法:python的版本问题!换成python3就自动解决了!当然也有其他的方法,这里就不再深究 2,如果有很多列,如何输出指定的列? 需求
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis ,EDA)是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。
前面环境都搞的差不多了,这次咱们进入实战篇,来计算一列的统计值。统计值主要有最大值、最小值、均值、标准差、中位数、四分位数。话不多说,直接进入正题。
这一系列一共三部分,里面的一些技巧可能暂时用不上,但是相信总有一天你会接触到,建议收藏
“数据科学家们80%的精力消耗在查找、数据清理、数据组织上,只剩于20%时间用于数据分析等。”——IBM数据分析
在缺失值的处理上,主要配合使用 sklearn.preprocessing 中的Imputer类、Pandas和Numpy。其中由于Pandas对于数据探索、分析和探查的支持较为良好,因此围绕Pandas的缺失值处理较为常用。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能,R语言与Python作为优秀的数据分析工具,在数值型数据的描述,类别型变量的交叉分析方面,提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯,按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言: 描述性统计:(针对数值型) library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA, Exploratory Data Analysis) 是必要的,这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
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