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10个建议提高你的python数据分析技巧

在编程的世界里,经常一些小小的建议或者帮助就可以起到很大的作用。 比如说有个快捷键或者一个包简单应用就可以起到简化大量工作,达到事半功倍的效果,这里我就介绍几种我经常用到的小技巧。

1. pandas dataframe的pandas_profiling函数查看数据情况

在分析数据前,了解我们的数据是数据分析里面很重要的一个环节,虽然在pandas里面有一些像df.describe,df.info()函数虽然起到了一定的查看数据的功能。但是对于较大的数据和比较复杂的功能他们就不再提供了,而pandas_profiling里面的profile_report函数却可以得到比较详细的数据情况。 pandas_profile

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10个建议提高你的python数据分析技巧

在编程的世界里,经常一些小小的建议或者帮助就可以起到很大的作用。 比如说有个快捷键或者一个包简单应用就可以起到简化大量工作,达到事半功倍的效果,这里我就介绍几种我经常用到的小技巧。

1. pandas dataframe的pandas_profiling函数查看数据情况

在分析数据前,了解我们的数据是数据分析里面很重要的一个环节,虽然在pandas里面有一些像df.describe,df.info()函数虽然起到了一定的查看数据的功能。但是对于较大的数据和比较复杂的功能他们就不再提供了,而pandas_profiling里面的profile_report函数却可以得到比较详细的数据情况。 pandas_profile

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python中的序列化与反序列化

有时候需要临时将数据存储起来,方便下次运行程序时可以直接调用,或者不同线程之间交换数据都是可以用序列化的方式把数据存储>起来,然后调用,这里我们以pickle包来解释python中的序列化与反序列化……

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python中的序列化与反序列化

有时候需要临时将数据存储起来,方便下次运行程序时可以直接调用,或者不同线程之间交换数据都是可以用序列化的方式把数据存储>起来,然后调用,这里我们以pickle包来解释python中的序列化与反序列化……

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Python 数据可视化 - 00 后高考大军

00后大军高考结束了,网络上对这次高考的报道很多(毕竟00后小鲜肉嘛),很多都关注了今年的考生数据,并且用炫酷的图表展示。看着是不是有点小嫉妒,为什么图表还可以做得这么漂亮???是不是也想自己动手做一张???其实这些图表都可以用python制作出来的数据可视化的产物,所以当然是可以自己动手制作的啦

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一行 Python 代码实现并行

Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题,例如线程的实现和 GIL,我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏”重”。而且往往隔靴搔痒,没有深入探讨日常工作中最有用的内容。……

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Python实现经典排序算法(1)

在计算科学中,一个排序算法是一种能将一串数据依照特定排序方式进行排列的一种算法。最常用到的排序方式是数值顺序以及字典顺序。有效的排序算法在一些算法中是重要的。排序算法也用在处理文字数据以及产生人类可读的输出结果。

基本上,排序算法的输出必须遵守下列两个原则:1. 输出结果为递增序列(递增是针对所需的排序顺序而言) 2.输出结果是原输入的一种排列、或是重组

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Seaborn绘制核密度曲线实例详解

在频率分布直方图中,当样本容量充分放大到极限时,组距极限缩短,这个时候频率直方图中的阶梯折线就会演变成一条光滑的曲线,这条曲线就称为总体的密度分布曲线。

这篇文章春江暮客将详细介绍如何使用python绘图库seaborn和panda里面的iris也就是鸢尾花卉数据集来绘制各种炫酷的密度曲线。

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