本课程为零基础课程。 第一集:漫课堂:《python程序设计&数据分析基础》实录(1)|python(1编辑器下载与使用) 第二集:漫课堂:《python程序设计&数据分析基础》实录(2)|python(2变量命名与输出print占位符%) 第三集:漫课堂:《python程序设计&数据分析基础》实录(3)|python(3格式化输入输出str) 第四集:漫课堂:《python程序设计&数据分析基础》实录(4)|python(4list、tuple、dict、set、range、impt) 第五集:漫课堂:《python程序设计&数据分析基础》实录(5
1.问题的描述1.1客户分类 1.2不同类客户的客户价值 2.问题的分析 3.数据处理3.1数据抽取 3.2数据探索分析 3.3 数据预处理 3.3.1数据清洗 3.3.2属性规约 3.3.3数据变换 4.模型的建立与求解4.1客户聚类 4.2客户价值分析 5.模型的应用 项目背景 在企业的客户关系管理中,对客户分类,区分不同价值的客户。针对不同价
数据分析流程 数据分析流程一般分以下几个步骤: 1、数据的获取2、读取原数据3、查看数据概况4、查看异常数据5、查看最大/小值查看top/lastest值6、查看相关性7、可视化分析plotly 各种历史版本的anaconda下载:https://repo.anaconda.com/archive/ 【本案例的数据获取】 以下数据来自于某次社会考试,请分析这次考试的一些情况,如男女比例、生源分布、年龄分布等。 数据格式为txt,如下: 460020199304200403 , 第01考场460000199804070201 , 第01考场46002019970824000x ,
将数据中的性别列对应的男女替换成1和0,并做成新的列。 In [1]: imptpas as pd ...: d ={"gender":["male", "female","male","female"], ...: "col":["red","green", "blue","green"], ...: "age":[25, 30, 15, 32] } ...:
在数据分析中经常做数据清洗,数据清洗占据了数据分析中的80%左右的工作量。 python字符串isdigit、isnumeric、isdecimal区别 isdigit()、isnumeric()、isdecimal()是python语言中字符串的内置类型。这三个函数主要区别是由于Unicode类型产生的。 代码示例:
pendulum日期处理 pre { line-height: 125%; }td.linenos .nmal { col: inherit; background-col: transparent; padding-left: 5px; padding-right: 5px; }span.linenos { col: inherit; background-col: transparent; padding-left: 5px; padding-right: 5px; }td.linenos .special { col: #000000; background-col: #fff
基于贝叶斯的文本分类任务 【任务】对给定的新闻进行任务分类,根据新闻的内容来判断它属于哪一个类别,科技?教育?还是健康?给出的可选分类为十类:['体育', '文化', '健康', '财经', '汽车', '时尚', '娱乐', '科技', '教育', '军事'] 【处理步骤】我们的处理过程分为以下几步: 新闻数据集处理:爬取的新闻数据,需要我们对文本数据进行很多预处理才能使用 文本
按要求完成如下任务 利用pas的文件读取功能打开iris.csv文件获取数据后,显示数据的后7行 In [2]: iris = pd.read_csv('iris.csv') iris.tail(7) Out[2]: Unnamed: 0 Sepal.Len
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