利用python进行数据分析 链接: https://pan.baidu.com/s/15VdW4dcuPuIUEPrY3RehtQ ?pwd=3nfn 提取码: 3nfn 本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
利用Excel、MySQL、Python完成行列拆分与组合的方法如下:Excel实现: 拆分: 选择需要拆分的数据区域。 使用PowerQuery功能,选择“拆分列”并指定分隔符,进行数据拆分。 通过逆透视列功能,将拆分后的数据转换为多列。 组合: 使用PowerQuery功能,选择“组合列”并指定分隔符。 实现数据的...
目录前言 1第1章 准备工作 5本书主要内容 5为什么要使用Python进行数据分析 6重要的Python库 7安装和设置 10社区和研讨会 16使用本书 16致谢 18第2章 引言 20来自bit.ly的1.usa.gov数据 21MovieLens 1M数据集 291880—2010年间全美婴儿姓名 35小结及展望 47第3章 IPython:一种交互式计算和开发...
Pandas是Python的一个数据分析包,Pandas最初使用用作金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。Pandas是为了解决数据分析任务而创建的,Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型,提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。
在医疗卫生领域,数据分析对于提高医疗服务质量、优化治疗方案以及预测发展趋势至关重要。Python,以其简洁、高效、易学易用的特点,成为处理大量医疗数据的理想工具。今天,我们将探讨如何利用Python进行基本的医学统计数据分析。首先,介绍Python的IDE——PyCharm。PyCharm是集成开发环境,能显著提高Python编程的...