做数据分析的同学大部分入门都是从excel开始的，excel也是微软office系列评价最高的一种工具。 但当数据量很大的时候，excel就无能无力了，python第三方包pandas极大的扩展excel的功能，入门需要花费一点时间，但是真的是做大数据的必备神器！ 1.从文件读数据 pandas支持 ...
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2017-03-13 18:43:45
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outline 数值计算 numpy? 数据处理分析 pandas? 可视化 matplotlib/seaborn? 机器学习 Sklearn / keras? 交互 pygame? 网络 Selenium etc…(今天讲红色字） seaborn What is Machine Learning? ...
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2017-03-10 20:27:16
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快速入门1–实现K-Means聚类算法 环境： 虚拟机 版本：0.12.0(仅使用cpu下，pip命令安装) 目录 1.环境搭建 的安装 1.2简单测试 学习文档 相关的库Seaborn、pandas安装 实现K-Means聚类算法 2.1最基本的K-Means聚类算法步骤 实现K-Means聚类算 ...
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编程语言 时间：
2017-03-06 14:23:11
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在pandas里面，另一种数据何必运算也被称为连接（concatenation）、绑定（binding）或堆叠（stacking）。 Numpy的轴向连接， concatenation Numpy有一个用于合并原始Numpy数组的concatenation函数： pandas --Series--c ...
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2017-03-06 14:13:02
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基础库 pandas：python的一个数据分析库（pip install pandas） seaborn：数据可视化 （pip install seaborn） matplotlib：数据可视化 （pip install matplotlib） sklearn：建模，科学计算库（pip insta ...
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编程语言 时间：
2017-03-05 23:01:42
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1.引用Pandas import pandas as pd 2.创建DataFrame bb=pd.DataFrame(enron_data) 3.查看列 & 行 dataFrame.shape[1] dataFrame.shape[0] 4.选择 选择行： data.loc['a',['w',' ...
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2017-03-05 17:26:14
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层次化索引 层次化索引（hierarchical indexing）是pandas的一项重要功能， 它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。 抽象点说，它使你能以低维度形式处理高维度数据。 先看个Series例子： 对于一个层次化索引的对象， 选取数据子集的操作很简单： 有时甚至还可以在“内 ...
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2017-02-24 18:11:24
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1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库。Pandas把结构化数据分为了三类： Series，1维序列，可视作为没有column名的、只有一个column的DataFrame； DataFrame，同Spark SQL中的DataFrame一样，其概念来自于R语言，为多column ...
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2017-02-22 18:13:26
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apply Numpy 的ufuncs通用函数（元素级数组方法）也可用于操作pandas对象： 另一个常见的操作是，将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上。Dataframe的apply方法即可实现此功能： sum 和mean 许多最为常见的数组统计功能都被实现成DataFrame的方法（如sum ...
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2017-02-20 16:44:07
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Pandas 讲解 Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数 ...
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2017-02-20 16:43:35
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