yhon數(shù)據(jù)分析過(guò)程示例-wenkub
2023-07-11 02:09:41 本頁(yè)面
【正文】 “Shift + Enter”或“ALT + Enter”來(lái)執(zhí)行代碼，如果你后面還想插入一行。 你可以在你的終端/ CMD鍵入“IPython notebook”來(lái)啟動(dòng)IPython notebook，這取決于你的工作在操作系統(tǒng) 而環(huán)境權(quán)取決于你的需要，我個(gè)人更喜歡iPython notebook一點(diǎn) 。這里是3個(gè)最常見(jiàn)的選擇： 即使你只是對(duì)一個(gè)單一的庫(kù)的最新版本感興趣。我建議您下載Anaconda。版本之間的轉(zhuǎn)換應(yīng)該只是一個(gè)時(shí)間問(wèn)題。2. 這是未來(lái)！ .X族發(fā)布的最后一個(gè)版本。 用，如Web開(kāi)發(fā)這種高度依賴外部模塊的。2. 很多第三方庫(kù)！。它完全取決于具體情況和你的需要。Python v/s 開(kāi)源——免費(fèi)安裝4. 在Python中使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)再加工5. 使用Python中建立預(yù)測(cè)模型o 邏輯回歸o 決策樹(shù)o 隨機(jī)森林讓我們開(kāi)始吧為什么學(xué)Python用來(lái)數(shù)據(jù)分析 我一周內(nèi)學(xué)會(huì)了Python基礎(chǔ)。 我總是有一個(gè)編寫代碼的傾向。 幾年后發(fā)生了。在使用SAS工作超過(guò)5年后，我決定走出自己的舒適區(qū)。這次我做的是我真正喜歡的。并且，從那時(shí)起，我不僅深度探索了這門語(yǔ)言，而且也幫助了許多人學(xué)習(xí)這門語(yǔ)言。 由于Python缺乏數(shù)據(jù)科學(xué)的資源，我決定寫這篇教程來(lái)幫助別人更快地學(xué)習(xí)Python。 很多人都有興趣選擇Python作為數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言。 極好的在線社區(qū) 不用說(shuō)，它仍然有幾個(gè)缺點(diǎn)： 這是關(guān)于Python的一個(gè)最具爭(zhēng)議的話題。我會(huì)嘗試給你一些建議，以幫助你做出明智的選擇。如果你計(jì)劃將Python用于具體的應(yīng) 3. 。Python 3在過(guò)去5年已經(jīng)發(fā)布的穩(wěn)定版本，并將繼續(xù)。敬請(qǐng)期待，不久的將來(lái)一個(gè)專門對(duì)比Python X的文章！怎樣安裝Python有兩種方法安裝Python另一種選擇是 Enthought Canopy Express。它應(yīng)該不重要，直到和除非，直到和除非，你正在做的尖端統(tǒng)計(jì)研究。 終端/基于Shell它提供了許多良好的功能，編寫代碼的同時(shí)還可以用于記錄，你可以選擇在上面運(yùn)行代碼塊（而不是一行一行的執(zhí)行）。 你可以通過(guò)簡(jiǎn)單地點(diǎn)擊上面截圖中的名字來(lái)對(duì)IPython notebook命名2 .在Python上運(yùn)行一些簡(jiǎn)單程序Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 列表——列表是在Python中最通用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。作為一個(gè)轉(zhuǎn)義字符。元組是不可變的，輸出的用括號(hào)包圍，目的是嵌套結(jié)構(gòu)可以被正確處理。因此，如果你的清單是不可能改變的，你應(yīng)該使用元組，而不是列表。Python的迭代和條件結(jié)構(gòu)讓我們來(lái)看看一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，確定一個(gè)數(shù)字的因子。 例如，如果我們想打印出某個(gè)數(shù)字n是偶數(shù)還是奇數(shù)：值得慶幸的是，有許多預(yù)定義的庫(kù)，我們可以直接導(dǎo)入到我們的代碼，使我們的生活很容易。讓我們探索下一個(gè)不同的庫(kù)。在Python中有以下幾種方法： 第二方式，你需要導(dǎo)入math的整個(gè)命名空間，你可以直接使用factorial()，而不用提到math。 NumPy代表數(shù)值Python。 SciPy代表科學(xué)的Python。 Matplotlib用于繪制各種各樣的圖表，從直方圖到線圖，再到熱圖。 Statsmodels用于統(tǒng)計(jì)建模。Seaborn旨在使可視化成為探索和理解數(shù)據(jù)的核心部分。 Scrapy用于網(wǎng)絡(luò)爬蟲。 SymPy用于符號(hào)計(jì)算。 Requests用于訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)。 其它的庫(kù)，你可能需要： BeautifulSoup將探索Web。是的，我的意思是做一個(gè)預(yù)測(cè)模型！在這個(gè)過(guò)程中，我們使用了一些強(qiáng)大的庫(kù)，也遇到了下一級(jí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。我們現(xiàn)在將使用Pandas從Analytics Vidhya的競(jìng)賽中讀數(shù)據(jù)集，進(jìn)行探索性分析，建立我們的第一個(gè)基本分類算法來(lái)解決這一問(wèn)題。你可以通過(guò)這些標(biāo)簽訪問(wèn)這個(gè)序列的各個(gè)元素。 More: 10 Minutes to Pandas實(shí)踐數(shù)據(jù)集——貸款預(yù)測(cè)問(wèn)題 這在PyLab環(huán)境下打開(kāi)IPython notebook，其中有幾個(gè)有用的庫(kù)已經(jīng)導(dǎo)入。 numpy但我仍然在代碼中保留了它們，以防你在不同的環(huán)境中使用代碼。 一旦你讀取了數(shù)據(jù)，可以通過(guò)使用head()函數(shù)查看一下前幾行的數(shù)據(jù)： 接下來(lái)，你可以使用describe()函數(shù)來(lái)查看數(shù)值字段的概要： 請(qǐng)注意，我們通過(guò)比較的平均值和中位數(shù)，即50%位數(shù)，來(lái)得到偏差的概念。 同樣地，我們可以看看信用卡歷史的唯一值。分布分析 在這里，我們觀察到，有幾個(gè)極端值。fare 的箱圖可以使用下面代碼繪制：讓我們根據(jù)他們所受的教育進(jìn)行分組： 現(xiàn)在，讓我們使用下面的命令看看LoanAmount的直方圖和箱線圖：我們將在即將到來(lái)的部分完成這些。例如，讓我們看看基于信用記錄，可以獲得貸款的可能性。 現(xiàn)在我們將看看使用Python產(chǎn)生類似的效果所需要的步驟。你可以根據(jù)Married, SelfEmployed, Property_Area等繪制類似的圖。 如果你還沒(méi)有意識(shí)到，我們剛剛在這里創(chuàng)建了兩個(gè)基本的分類算法，一個(gè)基于信用歷史，而另一個(gè)基于2個(gè)分類變量（包括性別）。我希望你對(duì)大熊貓（動(dòng)物）的愛(ài)現(xiàn)在增加了——給予一些幫助，這個(gè)庫(kù)可以為你提供分析數(shù)據(jù)集。在Python中使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)再加工–翻新的需要 在我們的探索數(shù)據(jù)期間，我們發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)集的一些問(wèn)題，在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好建立一個(gè)好的模型之前需要解決。2. 當(dāng)我們查看數(shù)據(jù)的分布時(shí)，我們看到，applicantine和LoanA
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