阅读完本文，你可以知道： 1 利用pandas_profiling库生成数据画像 "对于AI，我们不去改变，我们就会改变。" 第二个数据科学小技巧：数据画像分析。...我们使用pandas_profiling库可以快速地对原始数据进行画像和分析。 一 notebook代码 ? 二 运行结果 数据画像报告包括五个部分 第一部分：概况分析 ? 第二部分：变量分析 ?...第三部分：相关性分析 ? 第四部分：缺失值分析 ? 第五部分：抽样数据检视 ? 你若是想快速了解你的数据，并且数据规模不是很大，可以采用这种方法来解答。
Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。...Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。 在本文中，我将向您展示一些关于Pandas中使用的技巧。...它将分为以下几点: 1、在Pandas数据流中生成数据。 2、数据帧内的数据检索/操作。...2 数据帧操作 在本节中，我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。 注意：有些方法不直接修改数据帧，而是返回所需的数据帧。...这些数据将为您节省查找自定义数据集的麻烦。 此外，数据可以是任何首选大小，可以覆盖许多数据类型。此外，您还可以使用上述的一些技巧来更加熟悉Pandas，并了解它是多么强大的一种工具。
2.安装anaconda，这个做机器学习或数据分析要是需要的，这个装完之后，也会有ipython。...n(ext)，执行程序的下一步 ，重复上一个命令 p(rint)，打印变量 s(tep)，进入子程序 r(eturn)，从子程序跳出 分析（Profiling）和计时模式 %time，适用于对单个长时间运行的表达式的程序计时...%prun，使用分析器运行代码 ? 此外，还可以安装第三方分析工具，例如%lprun（逐行分析），%memit（单个表达式内存分析），%mprun（逐行内存分析）等等。...下一篇文章，写一下Numpy的使用技巧
你好，我是 zhenguo 之前我写过一个 《Pandas数据分析小技巧手册》，一共21个，现在我做成web版，更加方便大家随时随地去学习，网址如下： http://www.zglg.work/pandas-exercise.../ 其中1个技巧截图： ?...点击http://www.zglg.work/pandas-exercise/，学习《Pandas数据分析小技巧手册》web版本：
cloud.tencent.com/developer/article/1047921 第四部分: https://cloud.tencent.com/developer/article/1047915 我一共准备了numpy技巧...numpy、pandas、matplotlib（+seaborn）是python数据分析/机器学习的基本工具。 numpy的内容特别丰富，我这里只能介绍一下比较常见的方法和属性。...下面就是numpy技巧的第一部分：直接上图。 原始图片： ?
这里是Pandas的第一部分, 预计Pandas会有很多部分......
数据分析实战中遇到的几个问题？...—— Pandas的DataFrame如何固定字段排序 —— 保证字段唯一性应如何处理 —— 透视表pivot_table函数转化长表注意问题 ——Pandas的DataFrame数据框存在缺失值NaN...运算如何应对 ——如何对数据框进行任意行列增、删、改、查操作 —— 如何实现字段自定义打标签 Q1：Pandas的DataFrame如何固定字段排序 df_1 = pd.DataFrame({"itemtype...Q4、数据运算存在NaN如何应对 需求：pandas处理多列相减，实际某些元素本身为空值，如何碰到一个单元格元素为空就忽略了不计算，一般怎么解决！...#将dataframe数据转化为二维数组，这时候我们可以利用强大的np模块进行数值计算啦！
numpy、pandas、matplotlib（+seaborn）是python数据分析/机器学习的基本工具。 numpy的内容特别丰富，我这里只能介绍一下比较常见的方法和属性。...cloud.tencent.com/developer/article/1047921 第四部分: https://cloud.tencent.com/developer/article/1047915 一共准备了numpy技巧...下面就是numpy技巧的第三部分：由于直接再这里添加jupyter notebook源码的话变形比较厉害，所以还是直接上图吧，请看： ? ?
numpy、pandas、matplotlib（+seaborn）是python数据分析/机器学习的基本工具。 numpy的内容特别丰富，我这里只能介绍一下比较常见的方法和属性。
数据的选取和索引 ? Pandas对数据的基本操作 ?
numpy、pandas、matplotlib（+seaborn）是python数据分析/机器学习的基本工具。 numpy的内容特别丰富，我这里只能介绍一下比较常见的方法和属性。...cloud.tencent.com/developer/article/1047921 第四部分: https://cloud.tencent.com/developer/article/1047915 我一共准备了numpy技巧...下面就是numpy技巧的第二部分：由于直接再这里添加jupyter notebook源码的话变形比较厉害，所以还是直接上图吧，请看： ? ?
工作之中，一些简单的数据处理工作都会选择用Excel完成，其实微软给我们开了个玩笑，它将一些好用的功能给隐藏起来了，比如“数据分析”，“规划求解”工具栏。...数据分析工具：常规的统计分析，比如计算相关系数、协方差、描述性统计分析、回归、检验、方差分析等等。 规划求解：可以用Excel完成几百个约束的线性规划，目标规划求解。...下面开始正式讲解Excel数据分析： 数据清洗 数据分列，可以实现以下效果。 与之相对应的是合并：将两列合并为一列。方法很多，我习惯用“=A1&B1”将A1列与B1列合并。 ?...一般情况下，我们会让排序同步变动，否则数据会出现不匹配。 高级筛选：微软的风格是功能越牛逼的功能，越是隐藏的深，前面的“数据分析”，“规划求解”是这样，“高级筛选”也是这样。 ? ? ?...另一种通用方式：将数据导入到mysql数据库，通过SQL语言完成对数据的横向合并，纵向合并。（这部分留待项目实战进行详细说明。） 未完，下一讲学习数据分析常用函数。 End. 作者：求知鸟 来源：知乎
拖了很长时间的技巧总结，再不写的话我可能也要忘了。趁着这几天在处理数据，赶紧补上，全文共近2500字。...数据读写 简单说一下数据读写的问题，这里说的主要是批量文件读写。...2, 3, 4])) 其实xarray 在时间序列处理方面的功能非常强大，而且内置了很多语法糖，比如按照季节筛选和计算，这些官方文档说的都非常详细，以前也说到过 xarray系列｜教你更高效的进行数据处理和分析...有效结合 xarray 和 pandas 能够更好的进行数据处理和分析，比如在不规则数据索引时。不要想单独利用某一个工具实现所有功能。 其中涉及到的一些点展开说的话篇幅太大，以后单独细说。...其实数据处理和分析过程中会碰到很多问题，可以直接 google 搜索，而不是百度之类的搜索引擎。因为 google 给出的搜索结果更简单直接，节省时间。
这对绘图时数据可视化和声明坐标轴特别有用。...如果您熟悉Microsoft Excel，那么你也许听说过数据透视表。...Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。...下面是几个例子：非常智能地将数据按照“Manager”分了组 1pd.pivot_table(df, index=["Manager", "Rep"]) ? 或者也可以筛选属性值 ?
不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，第一步总是数据分析，这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。...这对绘图时数据可视化和声明坐标轴特别有用。...如果您熟悉Microsoft Excel，那么你也许听说过数据透视表。...Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。...下面是几个例子：非常智能地将数据按照“Manager”分了组 pd.pivot_table(df, index=["Manager", "Rep"]) ?
1.Pandas将dateime类型格式化为字符串 Pandas中有很多数据类型，其中有一种是datetime，即日期时间，如Timestamp(‘2020-09-22 20:43:00’)，表示其是一个时间戳类型...2.Pandas读取.sql文件 pandas读取数据的方式和支持的格式有很多，包括读取数据库数据，但是一般不能直接读取.sql文件，而是一般先执行.sql文件中的SQL语句将数据导入到MySQL数据库中...，再使用pandas从数据库中读取数据。...执行.sql文件中的SQL语句一般可以使用数据库可视化工具，如Navicat和SQLYog等，这里以Navicat为例导入.sql文件数据如下： ?...然后再使用Python从数据库中读取数据，如下： import pandas as pd import pymysql sql = 'select * from table_name' # 换成自己的表名
index=[1101,1203,1206,2402,1205,1301],method='nearest') reindex_like的作用为生成一个横纵索引完全与参数列表一致的DataFrame，数据使用被调用的表...'Height':np.zeros(5), 'ID':[1101,1104,1103,1106,1102]}).set_index('ID') 表中的值数据来自于
导语｜本文将重点介绍 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述 ChatGPT 如何助力数据分析，帮助读者更好地理解并掌握这一领域的创新实践。...之前分析过一句话生成图表和BI看板，这一次将重点介绍AI数据分析，通过实际案例与相关技巧，描述ChatGPT 如何助力数据分析。 声明：本文涉及与 ChatGPT 交互的数据已严格脱敏。...流程描述得比较详细，就不具体讲解开发过程和代码了，而是会更多讲述开发时的一些 问题、重点和技巧。...API getGPTSQLAnalyze 返回示意图 ChatGPT 两次回答内容 问题与技巧 对上面的流程，记录开发时一些问题和技巧，部分我采用一问一答形式说明。...本文所介绍的案例与使用技巧，可以看到 ChatGPT 在提高数据分析效率、降低技能门槛以及支持决策过程等方面的显著优势。
我攥了很久才汇总出这个小技巧系列手册，现暂命名为：《Pandas数据分析小技巧系列手册1.0》 我会一篇5个小技巧陆续推送出来，如果可以欢迎星标我的公众号：Python与算法社区 小技巧1：如何使用map...小技巧2：使用 replace 和正则清洗数据 Pandas 的强项在于数据分析，自然就少不了数据清洗。 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。...3：使用 melt 如何对数据透视分析？...小技巧4：已知 year 和 dayofyear，怎么转 datetime?...这也是我们在数据清洗、特征构造中面临的一个任务。
点击下方公众号，回复资料，收获惊喜 拖了很长时间的技巧总结，再不写的话我可能也要忘了。趁着这几天在处理数据，赶紧补上，全文共近2500字。...数据读写 简单说一下数据读写的问题，这里说的主要是批量文件读写。...2, 3, 4])) 其实xarray 在时间序列处理方面的功能非常强大，而且内置了很多语法糖，比如按照季节筛选和计算，这些官方文档说的都非常详细，以前也说到过 xarray系列｜教你更高效的进行数据处理和分析...有效结合 xarray 和 pandas 能够更好的进行数据处理和分析，比如在不规则数据索引时。不要想单独利用某一个工具实现所有功能。 其中涉及到的一些点展开说的话篇幅太大，以后单独细说。...其实数据处理和分析过程中会碰到很多问题，可以直接 google 搜索，而不是百度之类的搜索引擎。因为 google 给出的搜索结果更简单直接，节省时间。
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