【Python】数据分析：numpy文本数据读取+索引切片
1-1 数据导入和数组转置np.loadtxt(framme,dtype='dataType',delimmiter='分隔符',skiprows=''(跳过的行数'),usecols=''需要用到的行数',unpack='Ture/Flase(是否转置)':加载文本文件数据loadtxt参数意义.pngnumpy数组转置的是4种方法np.loadtxt中的参数unpack值设置为TRUE使用数....
【100天精通Python】Day55：Python 数据分析_Pandas数据选取和常用操作
Pandas数据选择和操作 Pandas是一个Python库，用于数据分析和操作，提供了丰富的功能来选择、过滤、添加、删除和修改数据。1 选择列和行Pandas 提供了多种方式来选择行和列，这取决于您希望获取的数据的类型和结构。1.1 选择列（1）使用列标签使用列标签来选择一个或多个列。您可以将列标签传递给 DataFrame 的索引器，例如....
【100天精通Python】Day60：Python 数据分析_Pandas高级功能-数据透视表pivot_table()和数据交叉表crosstab()常用功能和操作
1 数据透视表和交叉表pivot_table()，crosstab()数据透视表：使用 pivot_table() 方法，你可以根据一个或多个列的值对数据进行汇总和分析。你可以指定哪些列作为索引，哪些列作为值，以及如何进行聚合计算。交叉表：使用 pd.crosstab() 函数，你可以计算两个或多个因素之间的交叉频率，特别适用于分类数据的汇总分析。数据透视表和交叉表示例：import panda....
【100天精通Python】Day58：Python 数据分析_Pandas时间序列数据处理,创建和解析时间数据pd.to_datetime()，.loc[]，resample() 用法示例
时间序列数据处理 时间序列数据处理是数据科学和分析中的重要任务之一。Pandas 提供了丰富的功能来处理日期和时间数据、创建时间索引以及执行时间重采样。创建时间序列数据：使用 Pandas 创建时间序列数据，通常需要包含日期时间列，并使用 pd.to_datetime() 将日期时间字符串转换为 Pandas 的日期时间对象。时间索引：将日期....
![【100天精通Python】Day58：Python 数据分析_Pandas时间序列数据处理,创建和解析时间数据pd.to_datetime()，.loc[]，resample() 用法示例](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/7iaxkphuq7cxw_53f4560ec6974b9cb30db99ca2147e49.png)
【100天精通Python】Day57：Python 数据分析_Pandas数据描述性统计，分组聚合，数据透视表和相关性分析
1 描述性统计（Descriptive Statistics） 描述性统计是一种用于汇总和理解数据集的方法，它提供了关于数据分布、集中趋势和离散度的信息。Pandas 提供了 describe() 方法，它可以生成各种描述性统计信息，包括均值、标准差、最小值、最大值、四分位数等。以下是详细的描述性统计示例：首先，假设你有一个包含一些学生考试成....
【100天精通Python】Day54：Python 数据分析_Pandas入门基础，核心数据结构Serise、DataFrame、Index对象，数据的导入操作
1. Pandas简介1.1 什么是Pandas？Pandas是一个Python库，用于数据处理和数据分析。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据。Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame。Series：Series是一维的标签数组，类似于Python中的列表或数组，但每个元素都有一个标签（索引）。这使得Series在处理时间序列数据和....
【100天精通Python】Day53：Python 数据分析_NumPy数据操作和分析进阶
1. 广播 广播是NumPy中的一种机制，用于在不同形状的数组之间执行元素级操作，使它们具有兼容的形状。广播允许你在不显式复制数据的情况下，对不同形状的数组进行运算。当你尝试对形状不同的数组进行操作时，NumPy会自动调整这些数组的形状，使它们具有兼容的形状，以便进行元素级运算。广播规则和示例： 广播的规则如下：如果两个数组的维度不同，将维度较小的数组的....
利用Python进行数据分析：解密数据中的宝藏
引言 在今天的数字时代，数据已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是企业、研究机构还是个人，我们都产生了大量的数据。然而，这些数据本身并不总是具备明显的意义。这就是数据分析的价值所在——它可以帮助我们解密数据中的宝藏，发现隐藏在其中的信息和趋势。而Python作为一种强大的编程语言，在数据分析领域中得到了广泛的应用。 为什么...
使用Python进行数据分析：探索不同电影《消失的她》和《八角笼中》票房数据对比
引言： 在电影产业中，不同电影的排片和票房表现存在着明显的差距。本文将使用Python进行数据分析，探索暑期档上映的电影《消失的她》和《八角笼中》的排片和票房数据对比，并分析其背后的原因。 我们将收集电影的排片数量、上映时间、票房数据等信息，并使用Python进行数据分析和可视化。 我们将使用Python的数据分析库，如Pandas和Matplotlib，来处理和可视化电影数据。 通过分析公式：....
python数据分析 - T检验与F检验：二组数据那个更好？（一）
1.导语要在某个指标上对比两个模型的好坏，我们可以直接进行比较，同时为了使比较结果更具说服力，我们可以使用统计检验的方法使用t检验比较这两组k个样本的均值、使用F检验比较这两组k个样本的方差即将两个模型分别跑k次，使用t检验比较这两组k个样本的均值、使用F检验比较这两组k个样本的方差，均值越大、方差越小说明在当前指标上该模型更好更稳定2.假设检验假设检验的基础是抽样分布，因为利用这些抽样分布的分....
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