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  • Python数据分析与可视化》共12章的完整课件、例题代码和所有实验数据
  • 数据分析与可视化(一)1.1 数据分析1.1.1数据、信息与数据分析 1.1 数据分析 1.1.1数据、信息与数据分析 数据: 数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的...

    1.1 数据分析

    1.1.1 数据、信息与数据分析

    数据: 数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。是信息的表现形式和载体,可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。

    信息:信息是数据的内涵,信息是加载于数据之上,对数据作具有含义的解释。(用来消除不确定性)

    数据和信息是不可分离的,信息依赖数据来表达,数据则生动具体表达出信息。

    • 数据是符号,是物理性的,信息是对数据进行加工处理之后得到并对决策产生影响的数据,是逻辑性观念性的;
    • 数据是信息的表现形式,信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体,信息是数据的内涵,是形与质的关系
    • 数据本身没有意义,数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。

    数据分析:数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析有狭义和广义之分。狭义的数据分析是指根据分析目的,采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法对搜集来的数据进行处理与分析提取有价值的信息,发挥数据的作用,并得到一个统计量结果的过程。广义的数据分析是指针对搜集来的数据运用基础探索、统计分析、深层挖掘等方法,发现数据中有用的信息和未知的规律与模式,进而为下一步的业务决策提供理论与实践依据。广义的数据分析就包含了数据挖掘。
    广义数据分析的主要内容

    1.1.2数据分析与数据挖掘的区别

    数据挖掘:数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的实际应用数据中,通过应用聚类、分类、回归和关联规则等技术,挖掘潜在价值的过程。

    差异角度数据分析数据挖掘
    定义描述和探索性分析,评估现状和修正不足技术技术性的“采矿”过程,发现未知的模式和规律
    侧重点实际的业务知识实际的业务知识
    技能统计学、数据库、Excel、可视化等过硬的数学功底和编程技术
    结果需结合业务知识解读统计结果模型或规则

    数据分析和数据挖掘都是基于搜集来的数据,应用数学、统计和计算机等技术抽取出数据中的有用信息,进而为决策提供依据和指导方向。

    1.1.3数据分析的流程

    • 需求分析:数据分析中的需求分析也是数据分析环节的第一步和最重要的步骤之一,决定了后续的分析的方向、方法。
    • 数据获取:数据是数据分析工作的基础,是指根据需求分析的结果提取,收集数据。
    • 数据预处理:数据预处理是指对数据进行数据合并,数据清洗,数据变换和数据标准化,数据变换后使得整体数据变得干净整齐,可以直接用于分析建模这一过程的总称。
    • 分析与建模:分析与建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法和聚类、分类、关联规则、智能推荐等模型与算法发现数据中的有价值信息,并得出结论的过程。
    • 模型评价与优化:模型评价是指对已经建立的一个或多个模型,根据其模型的类别,使用不同的指标评价其性能优劣的过程。
    • 部署:部署是指通过了正式应用数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。

    1.2 数据可视化

    数据可视化:数据可视化是关于数据视觉表现形式(即一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量)的科学技术研究。它主要是借助图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息(即数据的可视化展示),有助于确定需要进一步调查的异常值、差距、趋势和有趣的数据点。有效的可视化可显著减少受众处理信息和获取有价值见解所需的时间,是一个化繁为简的过程。(表达观点、发现联系)

    数据分析是一个探索性的过程,通常从特定的问题开始,而数据分析和数据可视化这两个术语密不可分。在实际处理数据时,数据分析先于可视化输出,而可视化分析又是呈现有效分析结果的一种好方法。
    数据、图形与可视化之间的关系
    数据:聚焦于解决数据的采集、清理、预处理、分析和挖掘
    图形:聚焦于解决对光学图象进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示
    可视化:聚焦于解决将数据转换成图形,并进行交互处理

    1.3 数据分析与可视化常用工具

    1. Microsoft Excel
    Excel是大家熟悉的电子表格软件,已被广泛使用了很多年,如今甚至有很多的数据只能以Excel表格的形式获取到,但是它的局限在于它一次性所能处理的数据量,而且除非通晓VBA这个Excel内置的编程语言,否则针对不同数据集来绘制一张图表将是一件极其繁琐的事。
    2. R语言
    R语言是集统计分析与图形显示于一体的用于分析、绘图的语言和操作环境的软件,是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
    3. Python语言
    Python是一种动态的、面向对象的、解释型脚本语言,起初被用于编写自动化脚本,后随着版本迭代及功能升级,目前也可以用于单独开发,是一门跨平台的脚本语言(Python规定了一个Python语法规则,实现了Python语法的解释程序就成为了Python的解释器。)Python代码具有简洁性、易读性和易维护性等优点。
    4. JavaScript
    JavaScript(缩写为JS)是一种高级的、多范式、解释型的编程语言,是一门基于原型、函数先行的语言,它支持面向对象编程、命令式编程以及函数式编程。它提供语法来操控文本、数组、日期以及正则表达式,不支持I/O(比如网络、存储和图形等),但可以由它的宿主环境提供支持,是一种基于对象和事件驱动并具有相对安全性的客户端脚本语言。
    5. PHP
    PHP(“超文本预处理器”)是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点,利于学习,使用广泛,主要适用于Web开发领域,但它其中丰富的图形库意味着它可以应用于数据的可视化。

    1.4 Python数据分析与可视化常用类库

    1. Numpy
    Numpy软件包是Python生态系统中数据分析,机器学习和科学计算的主力军。 它极大地简化了向量和矩阵的操作处理方式,它提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA用其处理一些本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。

    2. SciPy
    SciPy库依赖于NumPy,它提供了便捷且快速的N维数组操作。 SciPy库的构建与NumPy数组一起工作,并提供了许多用户友好和高效的数字实践,可便捷地解决科学计算中的一些标准问题。
    3. Pandas
    pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。它纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具,提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

    4. Matplotlib
    Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。它可与Numpy一起使用,提供一种有效的MATLAB开源替代方案;它也可以和图形工具包一起使用,让用户很轻松地将数据图形化;同时它还提供多样的输出格式。

    5. Seaborn
    Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。

    6. Scikit-learn
    基于SciPy,开发者们针对不同的应用领域发展出的众多的分支版本被统一称为Scikits,即SciPy工具包的意思。而在这些分支版本中,最有名,也是专门面向机器学习的一个就是Scikit-learn。Scikit-learn是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。作为专门面向机器学习的Python开源框架,内部实现了各种各样成熟的算法,容易安装和使用,样例丰富,而且教程和文档也非常详细,但它不支持深度学习和强化学习,也不支持图模型和序列预测,不支持Python之外的语言,不支持PyPy,也不支持GPU加速。Scikit-learn的基本功能主要被分为六大部分:分类,回归,聚类,数据降维,模型选择和数据预处理

    本文部分内容来自清华大学出版社《Python数据分析与可视化》作者:魏伟一 李晓红
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  • 这里整理了一些python数据分析的代码及操作过程,提供入门的学习兴趣
  • Python数据分析与可视化概述

    千次阅读 2020-09-16 18:25:11
    数据分析与可视化概述 一、数据、信息与数据分析 数据:是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。 ...

    数据分析与可视化概述

    一、数据、信息与数据分析

    • 数据:是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。
    • 数据是信息的表现形式和载体,可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等
    • 数据聚焦于数据的采集、清理、预处理、分析和挖掘,图形聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示,可视化聚焦于解决将数据转换成图形,并进行交互处理。
    • 信息:是数据的内涵,信息是加载于数据之上,对数据作具有含义的解释。
    • 数据和信息是不可分离的,信息依赖数据来表达,数据则生动具体表达出信息。
      • 数据是符号,是物理性的,信息是对数据进行加工处理之后得到、并对决策产生影响的数据,是逻辑性和观念性的;
      • 数据是信息的表现形式,信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体,信息是数据的内涵,是形与质的关系。
      • 数据本身没有意义,数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。
    • 数据分析:是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
    • 数据分析就是针对搜集来的数据运用基础探索、统计分析、深层挖掘等方法,发现数据中有用的信息和未知的规律与模式,进而为下一步的业务决策提供理论与实践依据。所以广义的数据分析就包含 了数据挖掘的部分

    数据挖掘与数据分析:

    • 数据分析是指根据分析目的,采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法,对收集来的数据进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用,得到一个特征统计量结果的过程。
    • 数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,通过应用聚类、分类、回归和关联规则等技术,挖掘潜在价值的过程。

    在这里插入图片描述
    二者区别
    在这里插入图片描述
    数据分析的流程:
    在这里插入图片描述

    • 需求分析:数据分析中的需求分析也是数据分析环节的第一步和最重要的步骤之一,决定了后续的分析的方向、方法。
    • 数据获取:数据是数据分析工作的基础,是指根据需求分析的结果提取,收集数据。
    • 数据预处理:数据预处理是指对数据进行数据合并,数据清洗,数据变换和数据标准化,数据变换后使得整体数据变为干净整齐,可以直接用于分析建模这一过程的总称。
    • 分析与建模:分析与建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法和聚类、分类、关联规则、智能推荐等模型与算法发现数据中的有价值信息,并得出结论的过程。
    • 模型评价与优化:模型评价是指对已经建立的一个或多个模型,根据其模型的类别,使用不同的指标评价其性能优劣的过程。
    • 部署:部署是指将通过了正式应用数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。

    二、数据可视化

    • 数据可视化:是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为“一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量”。
    • 数据可视化主要是借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。

    数据:聚焦于解决数据的采集、清理、预处理、分析和挖掘

    图形:聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示

    可视化:聚焦于解决将数据转换成图形,并进行交互处理

    数据可视化方法:

    • 面积&尺寸可视化
    • 颜色可视化
    • 图形可视化
    • 概念可视化

    注意:

    • 做数据可视化时,几种方法经常是混合用的,尤其是做一些复杂图形和多维度数据的展示时。
    • 做出的可视化图表一定要易于理解,在显性化的基础上越美观越好,切忌华而不实。
    • 数据可视化要根据数据的特性,如时间和空间信息等,找到合适的可视化方式,将数据用直观地展现出来,以帮助人们理解数据,同时找出包含在海量数据中的规律或者信息。

    三、数据分析与可视化常用工具

    1.Microsoft Excel
    2.R语言
    3.Python语言
    4.JavaScript
    5.PHP

    四、为何选用Python

    Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言
    Python语言是数据分析师的首选数据分析语言,也是智能硬件的首选语言
    在这里插入图片描述
    优点:

    1.简单易学
    Python是一种代表简单主义思想的语言,它有极简单的语法,极易上手。

    2.集解释性与编译性于一体
    Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序,但是需要解释器,它也具有编译执行的特性。

    3.面向对象编程
    Python 即支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。与其他主要的语言如C++ 、Java相比,Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。

    4.可扩展性和可嵌入性
    可以把部分程序用C或C++编写,然后在Python程序中使用它们,也可以把Python嵌入到C/C++ 程序中,提供脚本功能。

    5.程序的可移植性
    绝大多数的的Python程序不做任何改变即可在主流计算机平台上运行。

    6.免费、开源
    可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。

    在这里插入图片描述

    缺点:
    Python的唯一缺点是与C和C++相比执行的效率还不够快,因为Python没有将代码编译成底层的二进制代码;

    应用举例:
    使用turtle画一只乌龟:

    #!python 
     
    """画一个小乌龟"""
     
    import turtle as t;
     
    t.pensize(2)
    t.hideturtle()
    t.colormode(255)
    t.color((0,0,0),"Green")
    t.setup(500,500)
    t.speed(5)
     
    t.penup()
    t.goto(0,-100)
    t.pendown()
    t.circle(100)
     
    t.penup()
    t.goto(-20,35)
    t.pendown()
    t.begin_fill()
    t.forward(40)
    t.seth(-60)
    t.forward(40)
    t.seth(-120)
    t.forward(40)
    t.seth(-180)
    t.forward(40)
    t.seth(120)
    t.forward(40)
    t.seth(60)
    t.forward(40)
    t.end_fill()
     
    t.seth(120)
    t.color((0,0,0),(29,184,130))
     
    for i in range(6):
        t.begin_fill()
        t.forward(60)
        t.right(90)
        t.circle(-100,60)
        t.right(90)
        t.forward(60)
        t.right(180)
        t.end_fill()
     
    t.penup()
    t.goto(-15,100)
    t.seth(90)
    t.pendown()
    t.forward(15)
    t.circle(-15,180)
    t.forward(15)
     
    for i in range(4):
        t.penup()
        t.goto(0,0)
        if i==0:
            t.seth(35);
        if i==1:
            t.seth(-25)
        if i==2:
            t.seth(-145)
        if i==3:
            t.seth(-205)
        t.forward(100)
        t.right(5)
        t.pendown()
        t.forward(10)
        t.circle(-10,180)
        t.forward(10)
     
    t.penup()
    t.goto(10,-100)
    t.seth(-90)
    t.pendown()
    t.forward(10)
    t.circle(-30,60)
    t.right(150)
    t.circle(30,60)
    t.goto(-10,-100)
    
    

    在这里插入图片描述

    五、Python常用类库

    1. Numpy
    NumPy软件包是Python生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
    除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)外,使用NumPy还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
    一般被很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如Lawrence Livermore、NASA用其处理一些本来使用C++、Fortran或Matlab等所做的任务。

    2. SciPy
    SciPy(http://scipy.org)是基于NumPy开发的高级模块,依赖于NumPy,提供了许多数学算法和函数的实现,可便捷快速地解决科学计算中的一些标准问题,例如数值积分和微分方程求解、最优化、甚至包括信号处理等。

    作为标准科学计算程序库, SciPy它是Python科学计算程序的核心包,包含了科学计算中常见问题的各个功能模块,不同子模块适用于不同的应用。

    3. Pandas
    Pandas提供了大量快速便捷处理数据的函数和方法。它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
    Pandas中主要的数据结构有Series、DataFrame和Panel。其中Series是一维数组,与NumPy中的一维array以及Python基本的数据结构List类似;DataFrame是二维的表格型数据结构,可以将DataFrame理解为Series的容器; Panel是三维的数组,可看作为DataFrame的容器。

    4. Matplotlib
    Matplotlib是Python 的绘图库,是用于生成出版质量级别图形的桌面绘图包,让用户很轻松地将数据图形化,同时还提供多样化的输出格式。

    5. Seaborn
    Seaborn在Matplotlib基础上提供了一个绘制统计图形的高级接口,为数据的可视化分析工作提供了极大的方便,使得绘图更加容易。
    用Matplotlib最大的困难是其默认的各种参数,而Seaborn则完全避免了这一问题。一般来说,Seaborn能满足数据分析90%的绘图需求。

    6. Scikit-learn
    Scikit-learn是专门面向机器学习的Python开源框架,它实现了各种成熟的算法,容易安装和使用。
    Scikit-learn的基本功能有分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理六大部分。

    六、 数据科学计算平台—Anaconda

    Anaconda是一个集成的Python数据科学环境,简单的说,Anaconda除了有Python外,还安装了180多个用于数据分析的第三方库,而且可以使用conda命令安装第三方库和创建多个环境。相对于只安装Python而言,避免了安装第三方库的麻烦。
    网站:
    https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

    Jupyter Notebook的使用:
    Jupyter Notebook(Julia+Python+R = Jupyter)基于Web技术的交互式计算文档格式,支持Markdown和Latex语法,支持代码运行、文本输入、数学公式编辑、内嵌式画图和其他如图片文件的插入,是一个对代码友好的交互式笔记本。
    在这里插入图片描述

    • Files 基本上列出了所有的文件,
    • Running 显示了当前已经打开的终端和Notebooks,
    • Clusters 由 IPython parallel 包提供,用于并行计算。
    • 若要创建新的Notebook,只需单击页面右上角的New按钮,在下拉选项中选择python3,即可得到一个空的notebook界面
      在这里插入图片描述
    • 在编辑区可以看到一个个单元(cell)。如图所示,每个cell以“In[ ]”开头,可以输入正确的Python代码并执行。
    • 例如,输入"python " + “program”,然后按“Shift+Enter”,代码将被运行后,编辑状态切换到新的cell

    Jupyter notebook中的常用快捷方式:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 根据数据集在python中进行数据导入、查看数据情况及数据可视化操作
  • 智慧树Python数据分析与数据可视化答案.docx
  • Python数据分析与可视化(读取数据)

    千次阅读 多人点赞 2020-07-24 21:53:15
    读取数据 含有逗号分隔符文件 JSON文件 源文件 含有逗号分隔符文件 本节主要讲CSV类型的文件以及如何使用Pandas库来读取CSV文件。 CSV文件的简介 用Pandas来读取CSV文件 CSV文件的简介 在机器学习中以逗号作为...

    读取数据

    1. 含有逗号分隔符文件
    2. JSON文件
    3. 源文件

    含有逗号分隔符文件

    本节主要讲CSV类型的文件以及如何使用Pandas库来读取CSV文件。

    • CSV文件的简介
    • 用Pandas来读取CSV文件

    CSV文件的简介
    在机器学习中以逗号作为分隔符的文件很常见(CSV文件),这种类型的文件每一行都有数据,每行的数据元素之间通过通过逗号分隔,用Pandas可以很方便的读取这类文件。
    用Pandas来读取CSV文件
    这是详细的说明文档在读取文件之前先了解一下三个参数

    • sep-指定分隔符,如果不指定默认值是’,'支持自定义分隔符。
    • header-指定作为整个数据集列名的行.如果数据集中没有列名,则需要设置header=None.对有表头的数据识别第一行作为header.
    • names-用于结果的列名列表,如果数据文件中没有列标题行,就需要执行header=None。
      如果CSV文件的格式比较好,那么参数采用默认值,就可以读取好。
      虽然在不用Pandas的情况下也可以读取CSV文件,但是CSV文件的格式通常很混乱,读取他们通常会遇到很多难以处理的问题,Pandas模块具有许多参数,我们可以更改这些参数以处理更复杂的CSV文件。
      用一段代码来说明
    import pandas as pd
    
    # 创建列名列表
    names = ['age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education', 'educationnum', 'maritalstatus', 'occupation', 'relationship', 'race',
            'sex', 'capitalgain', 'capitalloss', 'hoursperweek', 'nativecountry', 'label']
    # 利用定义好的列名来读取数据
    df = pd.read_csv("data/adult.data", header=None, names=names)
                          
    print(df.head())
    

    下面来解释一下代码,首先下载需要的数据(数据下载地址)进入到页面后点击Data Folder,然后选择adult.data。下载好后,可以用Excel或者其他文本编辑器打开。可以看到每行的数据都是以逗号分隔开的,如下图
    在这里插入图片描述
    我们可以发现这个CSV文件没有列名。但是我们在第二行的代码中定义了列名,并把它传递给了names参数。在第三行代码中我们设置了header=None,这是由于,Pandas默认将第一行作为列名,这样设置后第一行就会作为正常数据进行展示。
    数据读入后将转为Pandas的dataframe格式。
    dataframe格式非常类似于数据矩阵,但他还有其他的特点。比如,我们可以获取指定名称的行和列,并且在每一列中可以存储不同的数据类型,比如某一列可以是整型,另外一列可以是文本型。
    我们可以将dataframe格式看作是一张Excel数据表。例如,有一张工作表,这张表中一列是日期,另外一列是日期对应的温度。我就可以把这张表看作是dataframe格式.
    通过调用head()函数,我们可以看到dataframe格式数据的前五行。在下一节“数据描述”中再详细讨论如何使用dataframe格式。
    接下来,让我们看一下JSON文件的读取。

    JSON文件

    本节主要讲JSON类型的文件以及如何使用Pandas库来读取JSON文件。

    • JSON文件介绍
    • 读取JSON文件

    JSON文件介绍
    JSON (JavaScript Object Notation)是一种流行的格式具有灵活的模式。人类也很容易读写。在网络上发送的许多数据都是以JSON传输的。下面JSON文件例子:

    {
        "glossary": {
            "title": "example glossary",
            "GlossDiv": {
                "title": "S",
                "GlossList": {
                    "GlossEntry": {
                        "ID": "SGML",
                        "SortAs": "SGML",
                        "GlossTerm": "Standard Generalized Markup Language",
                        "Acronym": "SGML",
                        "Abbrev": "ISO 8879:1986",
                        "GlossDef": {
                            "para": "A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.",
                            "GlossSeeAlso": ["GML", "XML"]
                        },
                        "GlossSee": "markup"
                    }
                }
            }
        }
    }
    

    读取JSON文件
    Python可以使用内置json库轻松地将这些数据从字符串读取为字典:

    import json
    
    ## 将JSON对象定义为字符串
    json_string = """{
        "glossary": {
            "title": "example glossary",
            "GlossDiv": {
                "title": "S",
                "GlossList": {
                    "GlossEntry": {
                        "ID": "SGML",
                        "SortAs": "SGML",
                        "GlossTerm": "Standard Generalized Markup Language",
                        "Acronym": "SGML",
                        "Abbrev": "ISO 8879:1986",
                        "GlossDef": {
                            "para": "A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.",
                            "GlossSeeAlso": ["GML", "XML"]
                        },
                        "GlossSee": "markup"
                    }
                }
            }
        }
    }"""
    
    
    # 读取JSON数据
    json_data = json.loads(json_string)
    
    print(json_data)
    

    当定义的JSON数据是字符串时,我们可以使用该oads()函数将其读入Python中字典。JSON与字典的格式相同,它由各种类型的键,值对组成。上面的JSON对象具有一个名为title的键,其值是“example glossary”。它还具有一个名为GlossList的键,该键具有一个字典值,这个值又包含其自己的键值对。我们可以将看到JSON是如何表示我们想要的任何类型的嵌套模式。
    现在,我们可以将JSON对象作为字典,并且可以按照在上节中讨论的方法来访问值。如果文件中包含JSON数据,则可以使用load()函数读取数据。
    如果有一个名为data.json的文件,则将按照以下方法进行操作:

    with open('data.json') as f:
        data = json.load(f)
    

    现在我们熟悉了JSON文件的操作,下面讨论源文件的操作

    源数据

    本节主要讲源数据类型的文件以及如何使用Pandas库来读取源数据文件

    • 源数据文件的介绍
    • 源数据文件的读取

    源数据文件的介绍
    有时我们会得到奇怪格式的数据,并且必须自己写Python代码来处理数据。
    例如,可能有一个用竖线(|)分隔的文件。它可能看起来像这样:

    James|22|M
    Sarah|31|F
    Mindy|25|F
    

    在上方,我们有3列数据,每行的3个值用竖线(|)分隔-分别代表名称,年龄和性别。
    我们可以在Python中创建相同的文件并使用tempfile进行处理。

    import tempfile
    
    tmp = tempfile.NamedTemporaryFile()
    
    # 将数据写入文件
    with open(tmp.name, 'w') as f:
        f.write("James|22|M\n")
        f.write("Sarah|31|F\n")
        f.write("Mindy|25|F")
    
    # 逐行读取文件中的数据
    with open(tmp.name, "r") as f:
        for line in f:
          print(line)
    

    上面,我们使用tempfile创建了一个包含三行数据的文件。数据的前2行末尾的\ n让程序创建新行。

    源数据文件的读取
    我们要注意下面这段代码:

    with open(tmp.name, "r") as f:
        for line in f:
          print(line)
    

    我们使用open()命令来读取文件。首先传递要处理的文件名,然后传递r代表读取。
    由于我们with as功能,因此变量f代表文件句柄,并且仅在此范围内有用。这是读取文件的好习惯,因为我们不xu关闭文件句柄。有了文件句柄后,Python可以非常轻松地访问这些行。变量f现在是可迭代的,其中每个可迭代的都是文件的一行。因此,我们可以这样迭代:

    for line in f
    

    上面的代码仅打印出这些行,但是由于我们可以直接访问文件的每行数据,因此我们可以在处理过程中做任操作。例如,以下代码仅取每行的第一个值,并将它们添加到列表中。

    import tempfile
    
    tmp = tempfile.NamedTemporaryFile()
    
    # 将数据写入文件
    with open(tmp.name, 'w') as f:
        f.write("James|22|M\n")
        f.write("Sarah|31|F\n")
        f.write("Mindy|25|F")
    
    first_values = []  # 定义一个列表来存储每一行的第一个值
    with open(tmp.name, "r") as f:  # 打开要读的文件
        for line in f:  # 迭代每一行
          row_values = line.split("|")  # 以“|”切分
          first_values.append(row_values[0])  # 将第一个值添加到列表中
          
    print(first_values)
    
    展开全文
  • 根据数据集在python中进行数据导入、查看数据情况及数据可视化操作
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  • python数据分析与可视化 -第二次笔记

    千次阅读 2018-08-05 09:50:50
    python数据分析与可视化 –前言 –导入模块 –导入数据 –柱状图的绘制 –直方图的绘制 –箱型图的绘制 –折线图的绘制 –饼状图的绘制 前言 python可视化主要利用matplotlib模块和seaborn模块 这两...

    python数据分析与可视化 -第二次笔记


    前言
    导入模块
    导入数据
    柱状图的绘制
    直方图的绘制
    箱型图的绘制
    折线图的绘制
    饼状图的绘制


    前言

    python可视化主要利用matplotlib模块和seaborn模块
    这两个模块的绘图功能非常强大,大家可以参考这两个模块的官网进行深度学习,作者主要介绍经常用的功能,希望对大家有所帮助
    matplot模块官网
    https://matplotlib.org/
    seaborn模块官网
    http://seaborn.pydata.org/

    导入模块

    #绘图模块
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt

    导入数据

    #读写excel全部数据
    df = pd.read_csv("./data/HR.csv")
    #只要含有空值就按行删除的方式删除异常值
    df = df.dropna(axis=0,how="any")
    #选择性的删除不和要求的异常值
    df=df[df["last_evaluation"]<=1][df["salary"]!="name"][df["department"]!="sale"]
    

    柱状图的绘制

    绘制柱状图有两种方法
    第一种利用我们熟悉的matplot模块的bar()函数绘制,编写的和我们熟悉的matlab环境几乎一下,非常容易上手。

    
    #画柱状图    width = 0.5宽度设为0.5
    plt.bar(np.arange(len(df["salary"].value_counts()))+0.5,df["salary"].value_counts(),width=0.5)
    plt.title("SALARY")   #标题
    plt.xlabel("salary")  #x,横坐标轴
    plt.ylabel("Number")  #y,纵坐标轴
    #x,横轴做标注  下面的都加+0.5是为了居中x轴的中心位置
    plt.xticks(np.arange(len(df["salary"].value_counts()))+0.5,df["salary"].value_counts().index)
    #x,y坐标轴的范围   x轴 [0 4] y轴[0 10000]
    plt.axis([0,4,0,10000])
    #标注每一个柱的数据   zip()打包,ha="center"数据标注在中心位置,va="bottom"垂直于底部
    for x,y in zip(np.arange(len(df["salary"].value_counts()))+0.5,df["salary"].value_counts()):
        plt.text(x,y,y,ha ="center",va = "bottom")
    #展现
    plt.show()

    第二种方法是利用seaborn模块的countplot()函数绘制,方法简单,可是要想绘制非常漂亮的图,设置的参数比较多,需要多加练习

    #seaborn模块画柱状图
    #背景改为黑背景白线的形式     style="darkgrid"
    #背景改为白背景黑线的形式     style="whitegrid"
    #作者设置的是白背景黑线的形式
    sns.set_style(style="whitegrid")
    #set_context()可以设置字体,字号
    #context = "paper,poster,notebook,talk" ,字体
    #font_scale = 0.8  字号
    sns.set_context(context="poster",font_scale=0.8)
    '''进入matplotlib的官网的colormaps选择自己喜欢的颜色,如"bwr"天蓝
    https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html#sphx-glr-tutorials-colors-colormaps-py
    sns.set_palette("bwr")
    '''
    '''进入seaborn的color颜色块,调用的时候是数组,所以一定在调用的时候加上数组[]符号。
    http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.color_palette.html#seaborn.color_palette
    '''
    #选择颜色sns.color_palette("RdBu", n_colors=7)表示数组
    sns.set_palette(sns.color_palette("RdBu", n_colors=7))
    #柱状图的绘制,hue参数,表示在x的基础上,绘制更多的柱图
    sns.countplot(x="salary",hue="department",data=df)
    plt.show()

    绘制如下:
    这里写图片描述

    直方图的绘制

    直方图和柱状图是有区别的。
    直方图的柱图面积表示的是数量,所以有宽,有窄的图形。
    而柱状图的高度表示数量,两个图形还是不一样的
    利用seaborn的distplot()函数

    #创建绘图窗口
    f = plt.figure()
    #建立1×3的绘图小窗口
    f.add_subplot(1,3,1)
    #直方图的绘制
    #bins 表示分组  bins=10表示分10组
    #kde=False  表示平滑的曲线不产生了
    #hist=False 表示直方图就没有了
    sns.distplot(df["satisfaction_level"],bins=10,#kde,hist参数填写)
    f.add_subplot(1,3,2)
    sns.distplot(df["last_evaluation"],bins =10)
    f.add_subplot(1,3,3)
    sns.distplot(df["average_monthly_hours"],bins = 10)
    plt.show()

    这里写图片描述

    箱型图的绘制

    利用seaborn模块的boxplot()函数

    #绘制箱线图
    #参数:saturation 圈定了方框的边界
    #参数:whis 上分位数,再向上几倍 k =whis=1.5~3
    #图一
    #sns.boxplot(y =df["time_spend_company"])
    #图二
    sns.boxplot(x =df["time_spend_company"],saturation=0.75,whis=3)
    plt.show()

    图一

    这里写图片描述

    图二

    这里写图片描述

    折线图的绘制

    利用seaborn模块的pointplot()函数

    #绘制折线图
    #第一种绘制方法
    sub_df=df.groupby("time_spend_company").mean()
    sns.pointplot(sub_df.index,sub_df["left"])
    #第二种绘制方法
    sns.pointplot(x="time_spend_company",y="left",data=df)
    plt.show()

    这里写图片描述

    饼状图的绘制

    seaborn模块不能绘制饼状图,只能利用matplotlib模块的pie()函数绘制

    
    #修饰饼图,加注释
    lbs = df["department"].value_counts().index
    #突出强调“sales”的饼分布,与其他间隔0.1
    #离开0.1的间隔,如果他等于“sales",否则就是0,然后遍历lbs
    explodes=[0.1 if i=="sales"else 0 for i in lbs]
    #plt.pie()饼图
    #修饰labels,每一个扇形的名字
    #修饰autopct 指定格式  %1.1%%  加上数字
    #修饰,颜色,colors=ans.color_palette()
    #修饰 explode 强调,,着重强调“sales”
    plt.pie(df["department"].value_counts(normalize=True),explode=explodes,labels=lbs,autopct="%1.1f%%",colors=sns.color_palette("Reds"))
    plt.show()

    这里写图片描述

    希望大家能喜欢,有什么不足的,恳请大家指正哦,有什么不懂的,留言哦,一起学习。

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