原创 Python數據分析實戰【第三章】2.13-時間序列 - 重採樣【python】
【課程2.13】 時間序列 - 重採樣 將時間序列從一個頻率轉換爲另一個頻率的過程，且會有數據的結合 降採樣：高頻數據 → 低頻數據，eg.以天爲頻率的數據轉爲以月爲頻率的數據 升採樣：低頻數據 → 高頻數據，eg.以年爲頻率的數
2020-04-23 18:04:21
原创 Python數據分析實戰【第三章】2.11- Pandas時期：Period【python】
【課程2.11】 Pandas時期：Period 核心：pd.Period() 1.pd.Period()創建時期 p = pd.Period('2017', freq = 'M') print(p, type(p)) # 生成一
2020-04-23 18:04:21
原创 Python數據分析實戰【第三章】2.12- 時間序列 - 索引及切片【python】
【課程2.12】 時間序列 - 索引及切片 TimeSeries是Series的一個子類，所以Series索引及數據選取方面的方法基本一樣 同時TimeSeries通過時間序列有更便捷的方法做索引和切片 1.索引 from dat
2020-04-23 18:04:21
原创 Python數據分析實戰【第三章】2.10-Pandas時間戳索引：DatetimeIndex【python】
【課程2.10】 Pandas時間戳索引：DatetimeIndex 核心：pd.date_range() 1.pd.DatetimeIndex()與TimeSeries時間序列 rng = pd.DatetimeIndex([
2020-04-23 18:04:21
原创 Python數據分析實戰【第三章】2.5- 課程2.5 數據結構Dataframe：基本概念及創建【python】
【課程2.5】 Pandas數據結構Dataframe：基本概念及創建 "二維數組"Dataframe：是一個表格型的數據結構，包含一組有序的列，其列的值類型可以是數值、字符串、布爾值等。 Dataframe中的數據以一個或多個二
2020-04-22 09:49:18
原创 Python數據分析實戰【第三章】2.4- Pandas數據結構Series：基本技巧【python】
【課程2.4】 Pandas數據結構Series：基本技巧 數據查看 / 重新索引 / 對齊 / 添加、修改、刪除值 1.數據查看 s = pd.Series(np.random.rand(50)) print(s.head(10
2020-04-22 09:49:18
原创 Python數據分析實戰【第三章】1.6- Numpy數據的輸入輸出【python】
【課程1.6】 Numpy數據的輸入輸出 numpy讀取/寫入數組數據、文本數據 1.存儲數組數據 .npy文件 import os os.chdir('C:/Users/Hjx/Desktop/') ar = np.rando
2020-04-20 20:35:03
原创 Python數據分析實戰【第三章】2.3- Pandas數據結構Series：索引【python】
【課程2.3】 Pandas數據結構Series：索引 位置下標 / 標籤索引 / 切片索引 / 布爾型索引 1.位置下標，類似序列 s = pd.Series(np.random.rand(5)) print(s) print(
2020-04-20 20:35:03
原创 Python數據分析實戰【第三章】2.2- Pandas數據結構Series：基本概念及創建【python】
【課程2.2】 Pandas數據結構Series：基本概念及創建 "一維數組"Serise # Series 數據結構 # Series 是帶有標籤的一維數組，可以保存任何數據類型（整數，字符串，浮點數，Python對象等）,軸標
2020-04-20 20:35:03
原创 Python數據分析實戰【第三章】1.3- Numpy通用函數【python】
【課程1.3】 Numpy通用函數 基本操作 1.數組形狀：.T/.reshape()/.resize() ar1 = np.arange(10) ar2 = np.ones((5,2)) print(ar1,'\n',ar1.T
2020-04-19 03:26:20
原创 Python數據分析實戰【第三章】1.4- Numpy索引及切片【python】
【課程1.4】 Numpy索引及切片 核心：基本索引及切片 / 布爾型索引及切片 1.基本索引及切片 ar = np.arange(20) print(ar) print(ar[4]) print(ar[3:6]) print('
2020-04-19 03:26:20
原创 Python數據分析實戰【第三章】1.2- Numpy基礎數據結構【python】
【課程9.2】 Numpy基礎數據結構 NumPy數組是一個多維數組對象，稱爲ndarray。其由兩部分組成： ① 實際的數據 ② 描述這些數據的元數據 1.多維數組ndarray import numpy as np ar =
2020-04-19 03:26:20
原创 Python數據分析實戰02-基於Python的算法函數創建
題目1： 有1、2、3、4個數字，能組成多少個互不相同且無重複數字的兩位數？都是多少？ 該題目不用創建函數 for i in range(1,5): for j in range(1,5): if i!=j : pri
2020-04-19 03:26:20
原创 Python數據分析實戰01-商鋪數據的清洗和存儲（附免費資源文件）
【項目01】 商鋪數據加載及存儲 文件可以在–我的資源列表免費下載 1.作業要求： 1、成功讀取“商鋪數據.csv”文件 2、解析數據，存成列表字典格式：[{‘var1’:value1,‘var2’:value2,‘var3’:v
2020-04-19 03:26:20
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原创 Python數據分析實戰【第三章】1.5- Numpy隨機數【python】
【課程1.5】 Numpy隨機數 numpy.random包含多種概率分佈的隨機樣本，是數據分析輔助的重點工具之一 隨機數生成 samples = np.random.normal(size=(4,4)) print(sample
2020-04-19 03:26:20