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数据获取与可视化源码(Jupyter).zip

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简介:
本资源包含使用Jupyter Notebook进行数据获取和可视化的Python代码。涵盖数据抓取、清洗及多种图表绘制技巧,适合数据分析学习者参考实践。 数据获取及可视化源码Jupiter版(以东京奥运会奖牌榜为例),仅供学习使用。

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客服
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  • Jupyter).zip
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    本资源包含使用Jupyter Notebook进行数据获取和可视化的Python代码。涵盖数据抓取、清洗及多种图表绘制技巧,适合数据分析学习者参考实践。 数据获取及可视化源码Jupiter版(以东京奥运会奖牌榜为例),仅供学习使用。
  • 】Python分析
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    本课程聚焦于使用Python进行高效的数据爬取及可视化分析。学员将学习如何运用相关库实现网页信息抓取,并掌握数据清洗、处理技巧,最终通过图表形式直观呈现分析结果。适合希望深入挖掘网络资源的编程爱好者和专业人士。 使用requests抓包方式爬取拉勾网深圳市的数据分析岗位信息,并利用pandas、pyecharts、jieba、WordCloud等工具从多维度进行岗位数据的可视化分析。
  • Jupyter Notebook:
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    本教程介绍如何使用Jupyter Notebook进行高效的数据分析与可视化,涵盖常用库如Matplotlib和Seaborn等工具的应用技巧。 **Jupyter笔记本:数据可视化的探索与实践** Jupyter Notebook是一款强大的开源Web应用程序,它使得交互式计算变得简单,尤其在数据分析、机器学习和可视化领域中表现出色。这个工具允许用户创建并分享包含代码、文本、数学公式以及图表的文档,极大地提高了工作效率和可读性。 **一、Jupyter Notebook基础** 1. **工作界面**:Jupyter Notebook由一系列“单元格”组成,每个单元格可以是代码、Markdown文本或富媒体内容。通过运行单元格来执行代码并查看结果。 2. **安装与启动**:通常使用Python的Anaconda发行版进行安装,然后在浏览器中打开本地服务器即可开始使用。 3. **语言支持**:Jupyter Notebook支持多种编程语言,如Python、R和Julia等。通过Kernels实现不同语言之间的切换。 4. **版本控制**:Notebooks可以通过Git进行版本管理,便于团队协作与项目维护。 **二、数据可视化的重要性** 数据可视化是将复杂的数据集转化为易于理解的图形或图像的过程。它有助于发现数据中的模式、趋势和异常,并帮助决策者做出明智判断。 **三、常用的数据可视化库** 1. **Matplotlib**:Python中最基础的绘图库,能够绘制2D和3D图表,并提供了丰富的自定义选项。 2. **Seaborn**:基于Matplotlib的一个高级库,提供更美观的默认样式及便捷数据接口。 3. **Pandas**:一个强大的数据处理库,其内置函数可以快速生成基本图表。 4. **Plotly**:交互式图表库,支持创建动态、响应式的可视化效果。 5. **Bokeh**:专为大数据量设计,适用于高性能和互动性的可视化需求。 **四、Jupyter Notebook中的可视化步骤** 1. **导入数据**:使用Pandas读取CSV、Excel或其他格式的数据文件。 2. **数据预处理**:进行清洗、缺失值填充以及类型转换等操作以确保数据质量。 3. **创建图表**:根据需求选择适当的图表类型(如直方图、散点图或线形图),使用上述可视化库生成所需图表。 4. **自定义样式**:调整颜色方案、标签和图例设置,使图表更具可读性。 5. **嵌入图表**:将产生的图表插入到Notebook的Markdown单元格中以方便查看与分享。 6. **交互式图表**:利用Plotly或Bokeh创建用户可以互动探索数据不同方面的可视化工具。 **五、实际应用案例** 1. **数据探索**:通过箱线图分析异常值,了解数据分布和相关性等信息。 2. **模型解释**:用热力图展示特征间的相互关系,并使用折线图呈现预测结果的变化趋势。 3. **报告制作**:在Notebook中结合文本与图表生成详尽的数据科学报告。 4. **教学演示**:实时显示代码执行过程及输出,适合用于教育和工作坊等场景。 通过Jupyter Notebook的集成环境可以高效地完成数据加载、处理、分析以及可视化任务,使数据分析更加生动有趣。无论是新手还是专业人士都能从中受益,并且随着不断更新改进的数据可视化工具,Jupyter Notebook已经成为推动数据科学发展的强大武器之一。
  • PythonJupyter文件
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    本课程专注于使用Python进行高效的数据可视化,并深入讲解如何利用Jupyter Notebook来创建、编辑和分享数据分析项目。 包含Python数据可视化基础篇的Jupyter代码源文件,可运行查看实际结果。
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    本资料包提供全面的数据抓取与可视化技术教程,涵盖网页数据爬取、数据清洗及多种图表制作方法,帮助用户掌握从收集到展示数据全流程技能。 关于电影网站资源的爬取和可视化,可以用作数据爬取和可视化的模板。
  • 2019年疫情预处理挖掘Jupyter
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    本项目使用Python和Jupyter Notebook进行2019年新冠疫情相关数据的预处理、分析及可视化展示,旨在通过数据挖掘揭示疫情发展规律。 一、数据预处理与导入 1. 对于2019_nCoV_data.csv文件(包含2020年1月至3月的全球新冠疫情数据),需要执行以下步骤进行数据清洗: (1)删除无用列:Sno编号列为冗余信息,应予以移除。 (2)处理缺失值:对于部分国家和地区对应的地区字段为NAN的情况,将其填充为空白字符串()以保持一致性。 (3)过滤无效记录:如果某些国家或地区的感染人数为零,则这些行需要从数据集中删除。 (4)统一命名规范:统计受疫情影响的各个国家和地区的数量,并对“Country”列中的特定条目进行标准化,例如将Mainland China, Hong Kong 和 Macau等地区统称为China;同时把Korea, South 改为South Korea以符合国际通用标准。 2. 对于DXYArea.csv文件同样需要执行以下数据清洗操作: (1)统一命名规范:对countryEnglishName列中出现的HongKong和Macao等地名进行修正,统称为China,以便与全球疫情报告保持一致。 (2)日期格式转换:将updateTime字段中的时间信息转化为仅包含日期的新列(命名为updateTime1),以简化数据分析过程并便于进一步处理。 (3)城市名称规范化:鉴于多数城市的地名中未添加“市”字,因此需要删除直辖市下属区域的“区”后缀;对于那些没有固定规律变化的城市名字,则需逐一进行修正。
  • 、清洗.zip
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    本资料包提供全面的数据处理技术指导,涵盖数据爬取、清洗及可视化的实用教程和案例分析,帮助用户掌握从数据收集到呈现的全流程技能。 链家-python爬取信息、jupyter notebook数据清洗及可视化
  • Python 豆瓣.zip
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    本项目为Python编程实践作品,通过Scrapy框架抓取豆瓣网站数据,并利用Matplotlib和Pandas进行数据分析与图表展示。适合初学者学习网络爬虫技术及数据可视化的应用。 【计算机课程设计】python 豆瓣(爬取+可视化),使用前请查看说明文档。
  • Python租房分析框架.zip
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    本资源提供了一个用于爬取、分析和可视化租房数据的Python框架源代码。通过该工具可以有效地获取租房信息并进行数据分析展示,帮助用户了解租房市场趋势。 Python租房数据爬虫+分析+可视化框架源码.zip 代码完整下载可用,确保可以运行。该文件包含了完整的代码,能够用于抓取租房相关数据,并进行数据分析及结果的可视化展示。