利用python实现数据分析

详情请查看视频回答
利用python实现数据分析
利用python实现数据分析
为什么要利用python进行数据分析?python拥有一个巨大的活跃的科学计算社区,拥有不断改良的库,能够轻松的集成C,C++,Fortran代码(Cython项目),可以同时用于研究和原型的构建以及生产系统的构建。
1:文件内容格式为json的数据如何解析
import json,os,sys
current_dir=os.path.abspath(".")

filename=[file for file in os.listdir(current_dir) if ".txt" in file]#得到当前目录中,后缀为.txt的数据文件
fn=filename[0] if len(filename)==1 else "" #从list中取出第一个文件名

if fn: # means we got a valid filename
fd=open(fn)
content=[json.loads(line) for line in fd]

else:
print("no txt file in current directory")
sys.exit(1)
for linedict in content:
for key,value in linedict.items():
print(key,value)
print("n")

2:出现频率统计
import random
from collections import Counter
fruits=[random.choice(["apple","cherry","orange","pear","watermelon","banana"]) for i in range(20)]
print(fruits) #查看所有水果出现的次数

cover_fruits=Counter(fruits)
for fruit,times in cover_fruits.most_common(3):
print(fruit,times)

########运行结果如下:apple在fruits里出了5次
apple 5
banana 4
pear 4

3:重新加载module的方法py3
import importlib
import.reload(modulename)

4:pylab中包含了哪些module

from pylab import *

等效于下面的导入语句:
from pylab import *
from numpy import *
from scipy import *
import matplotlib2020-09-29

2021-05-11
mengvlog 阅读 10 次 更新于 2025-07-19 19:22:36 我来答关注问题0
  •  文暄生活科普 【Python数据分析系列】实现dataframe逐行遍历和逐列遍历(案例+源码)

    为了演示数据遍历,我们首先创建一个简单的DataFrame。假设数据如下:python import pandas as pd data = { 'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data)接下来,我们将演示如何按行遍历DataFrame。实现过程:按行遍历 遍历行的代码如下:python for in...

  • 6. 自动化与批量处理 - 处理大量数据或重复性分析时,自动化与批量处理至关重要。Python 提供循环、函数与分布式计算框架实现。7. 最佳实践与优化建议 - 选择合适图表类型、保持图表简洁、添加注释、性能优化、使用交互式可视化。8. 部署与分享成果 - 完成分析后,部署结果给利益相关者。生成静态报告、创...

  •  文暄生活科普 Python数据分析实战-对DataFrame(Excel)某列的数值进行替换操作(附源码和实现效果)

    1、将A列的数值进行直接替换,例如将A列中的1替换为100,3替换为300,4替换为400 代码示例:python import pandas as pd 加载Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx')直接替换A列数值 df['A'] = df['A'].replace({1:100, 3:300, 4:400})保存替换后数据 df.to_excel('updated_dat...

  •  翡希信息咨询 python数据分析难不难

    多步骤流程:利用Python进行数据分析通常涉及数据收集、整理、算法设计、实现、验证和应用等多个步骤。每个步骤都有其特定的要求和挑战,但通过逐步学习和实践,可以逐步掌握这些技能。不断学习和实践:数据分析是一个不断学习和实践的过程。通过不断积累经验、优化算法和提高编程技能,可以逐步提高自己的数据...

  •  翡希信息咨询 Python数据分析从零开始实战 | 基础篇(六)

    数据转换工具OpenRefine基本使用 导入文件:支持多种文件格式,如CSV、TSV、Excel等。创建项目:导入数据后,点击“Create Project”开始数据处理。数据格式转换:可将数据列转换为数值类型、日期类型等,为后续数据分析做准备。数据转换工具OpenRefine进阶使用 利用Facet功能快速选择某些行或直接探索数据。使用GREL...

檬味博客在线解答立即免费咨询

Python相关话题

Copyright © 2023 WWW.MENGVLOG.COM - 檬味博客
返回顶部