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pandas与matplotlib练习数据集

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简介：
这段内容提供了使用Python中流行的Pandas和Matplotlib库进行数据分析和可视化所需的练习数据集。适合初学者实践操作技巧。 博客中的pandas+matplot习题数据集主要涉及使用pandas进行数据处理的操作。

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  • pandas与matplotlib练习数据集
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    这段内容提供了使用Python中流行的Pandas和Matplotlib库进行数据分析和可视化所需的练习数据集。适合初学者实践操作技巧。 博客中的pandas+matplot习题数据集主要涉及使用pandas进行数据处理的操作。
     
  • Pandas练习题二——数据集
    优质
    本教程为Pandas练习题二——数据集，通过一系列实例讲解如何使用Python的Pandas库进行数据分析和操作，适合初学者巩固数据处理技能。 博客中的Pandas练习题数据集包括user数据集与chipotle.csv数据集。
     
  • pandas练习用数据集.zip
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    这个文件包含了一个用于Pandas库学习和实践的数据集集合，适用于编程初学者进行数据分析、清洗和操作等技能训练。 以下是三道关于pandas的综合小练习所需的数据集：2002年-2018年上海机动车拍照拍卖.csv、美国确证数.csv、美国死亡数.csv以及2007年-2019年俄罗斯货运航班运载量.csv。文件来源于网络，如果涉及侵权，请联系删除，谢谢！
     
  • Python-Pandas基础练习的数据集
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    这是一个专为学习和实践Pandas库功能而设计的基础数据集，非常适合希望提高Python数据分析技能的学习者。 这段文字描述了一些可用于Python数据统计分析的数据集：Chipotle快餐店的销售数据、2012年欧洲杯的相关数据、酒类消费情况的数据、1960年至2014年间美国犯罪统计数据、虚拟姓名生成的数据、风速观测记录以及Apple公司的股价信息。此外，还提到了Iris鸢尾花的经典分类学数据集和招聘相关的信息数据集。
     
  • numpy、pandas和matplotlib练习题（作业）.ipynb
    优质
    这段IPYNB文件包含了使用Python科学计算库NumPy、数据分析库Pandas以及绘图库Matplotlib进行操作练习的一系列题目，适合编程学习者实践与巩固相关技能。 数据分析作业：使用numpy、pandas和matplotlib的练习题，由本人自编，可供参考。
     
  • pandas+numpy+matplotlib 数据包
    优质
    这段简介可以描述为：“Pandas、NumPy和Matplotlib”是Python编程语言中广泛使用的三个数据科学库。Pandas提供高效的数据结构及数据分析工具；NumPy则专注于大规模数值数组处理，支持复杂的数学运算；而Matplotlib用于生成高质量的静态、动态和交互式的图形。这三者组合可以实现从数据获取到可视化分析的一站式服务。 matplotlib-3.2.0-cp38-cp38-win_amd64.whl numpy-1.18.1-cp38-cp38-win_amd64.whl pandas-1.0.1-cp38-cp38-win_amd64.whl 祝大家安装顺利！！！
     
  • Pandas数据处理120道练习题.pdf
    优质
    本书《Pandas数据处理120道练习题》汇集了大量基于Python Pandas库的数据操作实战题目，旨在通过丰富的实践帮助读者掌握高效的数据分析技巧。 ### Pandas数据分析120道训练题知识点概览 #### 一、Pandas基础知识与进阶技巧 **1. 分组填充空值** - **分组**: 在Pandas中使用`groupby()`方法对数据进行分组。 - **填充空值**: 使用`fillna()`方法填充数据中的空值或缺失值。 - **综合应用**: 结合`groupby()`和`fillna()`实现分组后的空值填充。 **2. any()的使用** - `any()`函数用于检查DataFrame或Series中是否存在任何非空值。 - 可用于判断某一列或整个DataFrame中是否存在非空值。 **3. 填充空值** - **方法**: 使用`fillna()`方法。 - **策略** - 使用特定值填充空值。 - 使用前向填充(`ffill`)或后向填充(`bfill`)。 - 使用统计值如平均值、中位数等进行填充。 **4. 每个数字减去该行的平均数** - **行操作**: 使用`.apply()`函数沿着行方向进行操作。 - **平均数计算**: 利用`mean()`方法计算每行的平均值。 - **减法操作**: 对于每行数据，将其每个元素减去该行的平均值。 **5. 新增列(assign函数)** - **assign()函数**: 直接在原DataFrame上新增一列。 - **动态列计算**: 可以在`assign()`函数中进行列的计算，方便地添加新的计算结果作为新列。 **6. 筛选出数值类型的数据** - **选择数值型列**: 使用`select_dtypes()`方法选择DataFrame中数值类型的列。 - **数据类型判断**: 通过检查DataFrame中各列的数据类型来筛选出数值类型的数据。 **7. 按行计算每一行均值** - **行操作**: 使用`.apply()`函数沿着行方向进行操作。 - **均值计算**: 使用`mean()`方法计算每行的平均值。 **8. 行索引的创建** - **设置行索引**: 使用`.set_index()`方法来设置DataFrame的行索引。 - **自定义行索引**: 可以传递一个列表或数组作为行索引。 **9. 前一行与后一行数据之和** - **前后行操作**: 使用`.shift()`方法获取前一行或后一行的数据。 - **加法操作**: 将前一行与后一行的数据相加得到结果。 **10. 计算前一行与后一行数据的差值** - **前后行操作**: 使用`.shift()`方法获取前一行或后一行的数据。 - **减法操作**: 将前一行的数据减去后一行的数据得到结果。 **11. 删除非数字的行** - **数据类型检查**: 使用`.dtypes`属性检查DataFrame中各列的数据类型。 - **删除操作**: 使用`.dropna()`或`.drop()`方法删除包含非数字行的行。 **12. 打印不是数字的行** - **数据类型检查**: 使用`.dtypes`属性检查DataFrame中各列的数据类型。 - **选择操作**: 使用条件选择不是数字类型的行。 **13. 以data的列名创建一个dataframe** - **创建DataFrame**: 使用`pd.DataFrame()`构造函数。 - **使用列名**: 将已有DataFrame的列名作为新建DataFrame的列名。 **14. 输出每列缺失值具体行数** - **检查缺失值**: 使用`.isnull()`方法标记缺失值。 - **计数操作**: 使用`.sum()`方法统计每列缺失值的数量。 **15. 修改列名称** - **重命名列**: 使用`.rename()`方法更改DataFrame中列的名称。 - **批量重命名**: 可以一次性更改多个列的名称。 **16. 提取含有字符串Python的行** - **字符串匹配**: 使用`str.contains()`方法进行字符串匹配。 - **选择操作**: 使用条件选择包含特定字符串的行。 **17. 将空值用上下值的平均值填充** - **计算平均值**: 使用`mean()`方法计算上一个非空值和下一个非空值的平均值。 - **填充空值**: 使用`fillna()`方法填充空值。 **18. 统计每种编程语言出现的次数** - **值计数**: 使用`.value_counts()`方法统计每种值出现的次数。 - **分组操作**: 如果需要针对不同的分组进行计数，则可以先使用`groupby()`方法分组再计数。 **19. 去除重复值** - **去除重复行**: 使用`.drop_duplicates()`方法去除DataFrame中的
     
  • Python数据可视化要点（NumPy,Pandas,Matplotlib）
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    本书聚焦于使用Python进行数据可视化的关键技能和工具，涵盖NumPy、Pandas和Matplotlib库的核心概念与实践应用。 自己根据某课程（已忘记是哪门课）手敲的可视化基础内容非常实用，适合打印出来查看。
     
  • Python南方涛动指数(SOI)数据分析，运用pandas与matplotlib库
    优质
    本项目利用Python中的Pandas和Matplotlib库对南方涛动指数(SOI)进行数据清洗、分析及可视化展示，旨在深入理解SOI的变化趋势及其气候影响。 可以执行四个任务： **任务1：数据清洗** 使用pandas库读取soi.long.data.csv文件，并将所有时间字段提取为单独的列Date（格式为YYYY-MM-01，例如1866-01-01）。异常值应被抽取到一个单独的SOI列中。丢弃所有的缺失值并导出至新的txt文件soi_dropnan.txt，其中第一行为表头，包含“Date”和“SOI”，且数据行中的不同字段信息用逗号分隔。 **任务2：统计分析** 读取新生成的数据集soi_dropnan.txt，并选择SOI字段。计算该字段的最大值、最小值及平均值。 **任务3：离散化处理** 重新读取文件soi_dropnan.txt，利用第二步中得到的SOI最大值maxValue和最小值minValue。使用类别category=[minValue, 0, maxValue]和标签labels=[NinoRelate, LaNinaRelate]将SOI进行离散化处理。 **任务4：数据可视化** 读取文件soi_dropnan_result.csv，利用matplotlib库对SOI值进行可视化展示。图表需要包含图例、标题，并且x轴刻度以年为单位显示。