利用Python進行資料分析 基礎系列隨筆匯總,python資料分析
一共 15 篇隨筆,主要是為了記錄資料分析過程中的一些小 demo,分享給其他需要的網友,更為了方便以後自己查看,15 篇隨筆,每篇內容基本都是以一句說明加一段代碼的方式, 保持簡單小巧,看起來也清晰 ,一共可以劃分為三個大部分: 第一部分簡單介紹資料分析,以一個小例子簡單說明了什麼是資料分析和 IPython 工具; 第二部分是 NumPy 的基礎使用,NumPy 是 Python 包,提供科學計算功能,主要是 ndarray 數組對象; 第三部分是 pandas 的基礎使用,主要是 Series 和 DataFrame 對象,這兩個對象提供了處理結構化資料相關的資料結構和函數,pandas 的向量操作對數組來說很方便,可以很輕鬆地完成很多對資料的處理,比如資料清洗、轉換與合并。
第一部分 簡單介紹 (1) 簡單介紹 (2) 嘗試處理一份JSON資料並產生橫條圖 (3) 使用IPython提高開發效率
第一部分 NumPy基礎 (4) NumPy基礎: ndarray簡單介紹 (5) NumPy基礎: ndarray索引和切片 (6) NumPy基礎: 向量計算
第一部分 pandas基礎 (7) pandas基礎: Series和DataFrame的簡單介紹 (8) pandas基礎: Series和DataFrame的基本操作 (9) pandas基礎: 匯總統計和計算 (10) pandas基礎: 處理缺失資料 (11) pandas基礎: 層次化索引 (12) pandas基礎: 資料合併 (13) pandas基礎: 資料重塑/軸向旋轉 (14) pandas基礎: 資料轉換 (15) pandas基礎: 字串操作
其實資料分析不僅僅只有這些,還有其它幾個大的方面還沒有涉及,比如資料的讀取儲存和資料的可視化,不過我打算先去學習下資料採礦的知識,再回過頭來繼續學習資料分析的知識,我覺得這樣更更適合我,所以接下來我會繼續記錄分享一些資料擷取方面的知識,對這方面感興趣的朋友歡迎關注本部落格,也歡迎大家添加評論進行討論。