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以下是 python 相关的文章

2025-03-11
python数据分析——python类似sql用法(四) ——python sql pandas在数据处理上有着丰富且高效的函数，我们把数据清理、整理好后，只是一张原始的DataFrame。python也能像SQL一样或者excel里面的voolkup一样将数据进行合并，也能像excel里面的透视表或者sql group by一样进行数据透视组合，也能像e
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- 数据分析
2025-03-10
Python数据分析--计算函数本篇记录python下pandas/numpy的数学计算函数（求和、累积、累和、方差、标准差、中位数、整数、平方根、对数、倒数、指数、余数等）、三角函数（正弦、余弦、切线等） pandas 各函数详情请查阅pandas 函数</
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- 数据分析
2025-03-10
python数据分析——数据运算符(三) python中的数据是可以直接进行加减乘除这样的四运，也能进行大于等于这种比较运算。今天来给大家介绍一下python运算符及运算语法。算术运算符 Python语言支持算术运算符，假设变量a的值是10，变量b的值是21 |运算符 |描述| 实例| |:–😐:----😐:—😐 |+|加 - 两个
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- 数据分析
2025-03-10
python删除指定列或多列单个或多个内容在python中进行数据处理，经常会遇到有些元素内容是不需要的。需要进行删除或者替换。本篇就详细探讨一下各种数据类型(series,dataframe)下的删除方法随机创建一个DataFrame数据 import pandas as pd import numpy as np data=pd.Da
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- 数据分析
2025-03-10
python数据分析——数据清理(二) 上一章给大家介绍了如何查看数据与选取你所需要的数据，这篇给大家介绍一下选择完数据如何对数据进行处理。往往我们拿到的数据经过查看过都会存在一些不能满足需求的问题，这时就可能需要对原数据进行一些修改与整理。比如：Python字段名修改、列名选择修改、索引重置、异常值替换、数据类型转化、数据组合等。还是
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2025-03-10
python数据分析——数据查看与选取(一) python数据选取，数据查看，获取所需数据这是第一步前面已经讲了如何用pandas导入数据，这篇文章就来讲一些常用的数据查看、数据选取。做到了这一步，就可以进行一些快速的描述性分析了！要查看数据与选取数据，我们首先得了解python里数据存储的方式，然后才能进行数据查看、数据选择、数据清洗、数
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2025-03-10
python之pandas数据导入学习python最好的学习方法就是带着自己的工作需求或者目标去学习。pandas库不多介绍，先放一些最基础的内容帮助学习。 pandas导入/导出数据是非常方便的，可以快速的导入现在常见的excel、csv、txt，以下就是一些常用的导入数据： pd.read_csv(filename)：从CSV
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2025-03-10
python数据分析学习框架要用Python进行数据分析、机器学习解决实际问题，那么我们该如何去做呢？整个流程的思路：1、思考要分析场景所涉及的数据；2、想办法获取数据（excel、数据库、网页爬虫等）；3、数据导入Python（pandas等）；4、对数据进行初步观测（pandas/numpy）；5、猜测验证假设（panda
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- 数据分析
2025-03-10
python安装之anaconda python环境安装要使用Python首先得有运行环境对吧，这样才能完成后续的数据分析、机器学习、自动化等等应用场景。python[后面简称py]环境主要受所使用操作系统而环境不同。我主要讲windows下环境如何搭建，MAC自带环境这个就比较简单。我极力推荐使用anaconda来搭建，原因是因为
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