yhon數(shù)據(jù)分析過程示例-全文預(yù)覽
【正文】 . 我們還可以看到84%的申請(qǐng)者有credit_history，怎么樣， （記住，credit_history將那些有信用歷史的值設(shè)置為1，沒有的設(shè)置為0）5. ApplicantIne 的分布似乎和expectation呈線性關(guān)系，CoapplicantIne也是?；蛘撸部梢酝ㄟ^打印數(shù)據(jù)集來查看更多的行。 導(dǎo)入庫以后，你可以使用read_csv()函數(shù)讀數(shù)據(jù)集。 pandas你可以通過鍵入以下命令，檢查環(huán)境是否正確的加載了（并獲得如下圖所示的輸出）：plot(arange(5))我目前在Linux上工作，并已將數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在以下位置：這里是變量的描述：讓我們從數(shù)據(jù)探索開始 一個(gè)數(shù)據(jù)框類似于Excel工作簿–你可以使用列名來引用列，可以通過行號(hào)來訪問行數(shù)據(jù)，本質(zhì)的區(qū)別是，在數(shù)據(jù)幀中，列名和行號(hào)是列和行的索引。 在加載數(shù)據(jù)之前，讓我們了解Pandas 中的2個(gè)關(guān)鍵的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——序列和數(shù)據(jù)框序列和數(shù)據(jù)框的簡介 為了進(jìn)一步探索我們的數(shù)據(jù)，讓我把你介紹給另一種動(dòng)物（好像Python是不夠的！）–– Pandas networkx和 igraph基于數(shù)據(jù)操作繪制圖形但對(duì)于初學(xué)者，你會(huì)發(fā)現(xiàn)和urllib2細(xì)微的差別，Requests可能更方便。另一個(gè)有用的功能是將計(jì)算的結(jié)果格式化為LaTeX碼的能力。它可以通過開始的一個(gè)網(wǎng)站主頁的網(wǎng)址，然后通過挖掘網(wǎng)頁內(nèi)的網(wǎng)站收集信息。它可以用來訪問來自多種來源的數(shù)據(jù)，包括bcolz，MongoDB，SQLAlchemy，Apache Spark, PyTables等等，結(jié)合Bokeh，Blaze可以作為一個(gè)非常強(qiáng)大的工具，用于對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)創(chuàng)建高效的的可視化和儀表板。 Bokeh創(chuàng)建交互式圖、儀表盤和現(xiàn)代Web瀏覽器上的數(shù)據(jù)應(yīng)用。Seaborn是Python中用來繪制讓人喜歡的并能提供大量信息的統(tǒng)計(jì)圖形庫。一個(gè)廣泛的描述性統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的列表。建立在NumPy、SciPy和matplotlib的基礎(chǔ)上，這個(gè)庫包含了機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)模型包括分類、回歸、聚類和降維等很多有效的工具。它廣泛用于數(shù)據(jù)再加工和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。如果你忽略inline選項(xiàng)， PyLab 會(huì)將IPython notebook環(huán)境轉(zhuǎn)換成類似于Matlab的環(huán)境。它是最有用的庫之一，具有各種高層次的科學(xué)和工程模塊，如離散傅立葉變換，線性代數(shù)，優(yōu)化和稀疏矩陣。該庫還包含基本的線性代數(shù)函數(shù)，傅里葉變換，高級(jí)的隨機(jī)數(shù)功能，以及集成其他低級(jí)語言如Fortran，C和C++的工具?，F(xiàn)在我們可以使用數(shù)學(xué)庫的各種功能（例如階乘, ()) 。 在開始我們的學(xué)習(xí)Python之旅之前，讓我們先一步，了解一些有用的python庫。我們可以一步就完成：如果你像完成以下任務(wù)：1. 乘2矩陣2. 求二次方程的根3. 繪制條形圖和直方圖4. 建立統(tǒng)計(jì)模型5. 訪問網(wǎng)頁 來看看條件語句，它們是用來基于條件執(zhí)行代碼片段。它有一個(gè)簡單的語法： 字典——字典是鍵：值對(duì)一個(gè)無序集合，要求鍵是唯一的（在一個(gè)字典里）。 字符串——字符串可以簡單的使用單引號(hào)（）、雙引號(hào)（”）或三引號(hào)（’’’）來定義。列表可能包含不同類型的項(xiàng)，但它們通常都有相同類型的。你應(yīng)該熟悉他們，以便恰當(dāng)?shù)氖褂盟鼈?。?dāng)我們知道數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和迭代和條件結(jié)構(gòu)是形成任何語言的關(guān)鍵。 你可以使用Python作為一個(gè)簡單的計(jì)算器來開始：有一些事情需要注意： iPython notebook ——類似于R的markdown 一旦你已經(jīng)安裝了Python，選擇環(huán)境可以有很多種選擇。這種方法是你必須等待整個(gè)包進(jìn)行升級(jí)， 或者，你可以下載并安裝一個(gè)包，它附帶了預(yù)裝的庫。 沒有明確的贏家，但我想，底線是，你應(yīng)該專注于學(xué)習(xí)Python語言。這些可能不是很相關(guān)，但最終會(huì)很重要。 Python 2發(fā)行于2000年末，已經(jīng)被使用超過15年。這里沒有正確/錯(cuò)誤的選擇。然而，由于它節(jié)省了程序員的時(shí)間（由于學(xué)習(xí)的方便），它可能仍然是一個(gè)很好的選擇。 可以成為一種通用的語言，用于基于Web的分析產(chǎn)品數(shù)據(jù)科學(xué)和生產(chǎn)中。這里有一些原因來支持學(xué)習(xí)Python：目錄1. 數(shù)據(jù)分析的Python基礎(chǔ)o 為什么學(xué)Python用來數(shù)據(jù)分析o Python v/s o 怎樣安裝Pythono 在Python上運(yùn)行一些簡單程序2. Python的庫和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)o Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)o Python的迭代和條件結(jié)構(gòu)o Python庫3. 在Python中使用Pandas進(jìn)行探索性分析o 序列和數(shù)據(jù)框的簡介o 分析Vidhya數(shù)據(jù)集——貸款的預(yù)測問題但是，多年來，具有強(qiáng)大的社區(qū)支持，這一語言已經(jīng)有了專門的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型庫。原來，寫代碼是如此容易！精選資料引言作為一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家，我尋找其他有用的工具的旅程開始了！幸運(yùn)的是，沒過多久我就決定，Python作為我的開胃菜。代碼。Python是一種通用語言。在本教程中，我們將講授一點(diǎn)關(guān)于如何使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的信息，咀嚼它，直到我們覺得舒適并可以自己去實(shí)踐。這一段時(shí)間以來，我有比較過SAS和R。 很容易學(xué)習(xí) 它是一種解釋性的語言，而不是編譯的語言，因此可能占用更多的CPU時(shí)間。你可能總是不能避免遇到，尤其是如果你是一個(gè)初學(xué)者。為什么選擇Python 1. 極好的社區(qū)支持！這是你在初期需要的東西。 為什么選擇Python 1. 更整齊和更快！Python開發(fā)者修正了一些固有的問題和小缺點(diǎn)，以此為未來建立一個(gè)強(qiáng)大的基礎(chǔ)。
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