Hướng dẫn python data analysis example pdf - pdf phân tích dữ liệu python ví dụ

470 trang · 2012 · 16,02 MB · 89.587 Tải xuống · Tiếng Anh · 2012 · 16.02 MB · 89,587 Downloads· English

Tại sao lại phàn nàn về ngày hôm qua, khi bạn có thể tận dụng tốt hơn vào ngày mai bằng cách tận dụng tối đa ngày hôm nay? " - Ẩn danhAnonymous

  • Cẩm nang Khoa học Dữ liệu Python

    548 trang · 2016 · 21,29 MB · 63.591 lượt tải xuống·2016·21.29 MB·63,591 Downloads

    Trợ giúp và tài liệu trong Ipython. 3. Truy cập tài liệu với? 3 .. Môi trường ưa thích là ipython cộng với một văn bản & nbsp; ...

Tải thêm các tệp PDF tương tự

PDF Drive đã điều tra hàng chục vấn đề và liệt kê các vấn đề toàn cầu lớn nhất đối với thế giới hiện nay. Hãy cùng nhau thay đổi thế giới investigated dozens of problems and listed the biggest global issues facing the world today. Let's Change The World Together

Phiên bản đầu tiên của cuốn sách này được xuất bản vào năm 2012, trong thời gian mà các thư viện phân tích dữ liệu nguồn mở cho Python [như Gandas] là rất mới và phát triển rap‐ iDly. Trong phiên bản thứ hai được cập nhật và mở rộng này, tôi đã đại tu các chương để giải thích cả về những thay đổi không tương thích và khấu hao cũng như các tính năng mới đã xảy ra trong năm năm qua. Tôi cũng đã thêm nội dung mới để giới thiệu các công cụ không tồn tại vào năm 2012 hoặc không trưởng thành đủ để thực hiện lần cắt đầu tiên. Cuối cùng, tôi đã cố gắng tránh viết về các dự án nguồn mở mới hoặc tiên tiến mà có thể không có cơ hội trưởng thành. Tôi muốn độc giả của phiên bản này thấy rằng nội dung vẫn gần như có liên quan vào năm 2020 hoặc 2021 như năm 2017. Các bản cập nhật chính trong phiên bản thứ hai này bao gồm: • Tất cả mã, bao gồm hướng dẫn Python, được cập nhật cho Python 3.6 [ Phiên bản đầu tiên đã sử dụng Python 2.7] • Hướng dẫn cài đặt Python cập nhật cho phân phối Anaconda Python và các gói Python cần thiết khác • Cập nhật cho các phiên bản mới nhất của Thư viện Pandas năm 2017 • Một chương mới về một số công cụ PANDAS nâng cao hơn và một số mẹo sử dụng khác • Giới thiệu ngắn gọn về việc sử dụng StatSmodels và Scikit-learn Tôi cũng tổ chức lại một phần đáng kể nội dung từ phiên bản đầu tiên để làm cho cuốn sách dễ tiếp cận hơn với người mới.
The major updates in this second edition include:
• All code, including the Python tutorial, updated for Python 3.6 [the first edition used Python 2.7]
• Updated Python installation instructions for the Anaconda Python Distribution and other needed Python packages
• Updates for the latest versions of the pandas library in 2017
• A new chapter on some more advanced pandas tools, and some other usage tips
• A brief introduction to using statsmodels and scikit-learn
I also reorganized a significant portion of the content from the first edition to make the book more accessible to newcomers.

Làm thế nào để bạn phân tích dữ liệu trong Python?

Phân tích dữ liệu sử dụng thư viện Python, gấu trúc và matplotlib..
Nhập thư viện ..
Tải dữ liệu bằng hàm pandas read_csv [] ..
Hiển thị đầu của bộ dữ liệu bằng hàm đầu [] ..
Hiển thị 5 hàng dưới cùng từ bộ dữ liệu bằng hàm đuôi [] ..

7 bước phân tích dữ liệu là gì?

Hướng dẫn từng bước cho quá trình phân tích dữ liệu..
Xác định câu hỏi ..
Thu thập dữ liệu ..
Làm sạch dữ liệu ..
Phân tích dữ liệu ..
Chia sẻ kết quả của bạn ..
Ôm lấy thất bại ..
Summary..

5 bước cơ bản trong phân tích dữ liệu là gì?

Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ giải thích năm bước để bạn bắt đầu phân tích dữ liệu ...
Bước 1: Xác định câu hỏi & mục tiêu ..
Bước 2: Thu thập dữ liệu ..
Bước 3: Wrangling dữ liệu ..
Bước 4: Xác định phân tích ..
Bước 5: Kết quả giải thích ..

6 bước phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu bao gồm chủ yếu sáu giai đoạn quan trọng được thực hiện trong một chu kỳ - khám phá dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu, lập kế hoạch mô hình dữ liệu, xây dựng các mô hình dữ liệu, truyền thông kết quả và vận hành.

Bài Viết Liên Quan

Chủ Đề