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Python数据分析实践源代码

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简介：
本书提供了丰富的Python编程实例和源代码，专注于数据处理与分析的实际应用，适合初学者及进阶读者学习参考。 资源合计分为6大章节：数据准备、数据处理、数据可视化以及爬虫（网页数据抓取）、MySQL连接和数据分析项目，涵盖了完整的数据分析流程。每个章节都是一个独立的模块。

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  • Python数据分析实践源代码
    优质
    本书提供了丰富的Python编程实例和源代码，专注于数据处理与分析的实际应用，适合初学者及进阶读者学习参考。 资源合计分为6大章节：数据准备、数据处理、数据可视化以及爬虫（网页数据抓取）、MySQL连接和数据分析项目，涵盖了完整的数据分析流程。每个章节都是一个独立的模块。
     
  • Python数据分析与挖掘实践_正文数据及代码.zip
    优质
    本资料为《Python数据分析与挖掘实践》一书配套资源，包含书中实例所需的数据集和完整源代码。适合学习Python进行数据分析和挖掘技术的读者使用。 Python数据分析与挖掘实战_正文数据和代码.zip包含了用于学习Python数据分析及挖掘的相关资料和实践代码。
     
  • Python数据分析及数据挖掘实战案例.zip Python数据挖掘_实践分析
    优质
    本资料集聚焦于运用Python进行高效的数据分析与数据挖掘，通过丰富实例讲解技术应用，适合希望深入学习数据科学领域的读者。 Python在数据分析和数据挖掘领域有很多优秀的案例。这些案例展示了Python强大的功能及其在处理复杂数据集方面的灵活性与效率。通过学习并实践这些实例，开发者可以更好地掌握如何利用Python进行高效的分析工作，并从中提取有价值的信息来支持决策制定过程。
     
  • Python数据分析实践之AQI预测
    优质
    本项目通过Python进行空气质量指数(AQI)预测，利用数据清洗、特征工程及机器学习模型训练等步骤，旨在提高AQI预测精度，助力环保决策。 前言：上一篇对AQI进行了分析，这一篇根据以往的数据建立一个模型，并将该模型应用于未知数据以进行AQI预测。 文章目录： 1. 加载相关库和数据集 2. 数据处理和转换 2.1 简单的数据处理 2.2 数据转换 3. 建立基模型 4. 特征选择 4.1 RFECV 4.2 使用RFECV进行特征选择 5. 异常值处理 5.1 使用临界值进行填充 5.2 分箱离散化 6. 残差图分析 6.1 异方差性 6.2 离群点 使用的库包括：pandas、numpy、matplotlib、seaborn和sklearn。数据集为2015年的空气质量指数（AQI）数据集。 ```python import numpy as np ```
     
  • Python应对海量数据分析实践
    优质
    本书聚焦于利用Python进行大数据分析的实际应用，涵盖了从数据处理到复杂模型构建的技术与策略。适合希望提升数据分析能力的专业人士阅读。 我也一时兴起，想用Python尝试一下处理海量数据的能力如何。无奈在百度和Google搜索“Python 海量数据”都没有找到满意的结果。可能是国内使用Python的人不多，用Python处理海量数据的就更少了。不过这浇灭不了我的欲望，哈哈打算拿July的一个问题来试验一下。
     
  • Python数据分析实战代码.zip
    优质
    《Python数据分析实战代码》是一本包含大量实用案例和源码解析的数据分析教程，旨在帮助读者掌握Python在数据处理与分析中的应用技巧。 Python数据分析实战源码提供了一套完整的实践教程与代码示例，帮助学习者掌握数据处理、分析以及可视化的核心技能。通过这些源码的练习，读者可以加深对Python在数据分析领域应用的理解，并能够独立完成复杂的数据分析项目。
     
  • Python数据分析与代码实现
    优质
    《Python数据分析与代码实现》一书深入浅出地介绍了如何使用Python进行高效的数据处理、分析和可视化，适合数据科学初学者及进阶读者。 数据集包含了从-20dB到+18dB共20个信噪比（步长为2）下的11种调制信号，包括AM-DSB、 AM-SSB 和 WBFM 三种模拟调制信号以及 BPSK、 QPSK、 8PSK、 CPFSK、 GFSK、 PAM4、 QAM16 和 QAM64 八种数字调制信号。其中，所有信号的中心频率为200kHz，采样频率为1Msamp/s，并且每个信噪比下每种调制信号包含1000个样本数据。每个信号由IQ两路数据组成，每一路都含有128个采样点。
     
  • Python金融大数据分析代码源
    优质
    《Python金融大数据分析代码源》是一本深入讲解如何利用Python进行金融数据分析与建模的专业书籍，包含大量实用案例和源码。 Python金融大数据分析源代码提供了一系列用于处理金融市场数据的工具和算法。这些资源可以帮助开发者或分析师构建自己的金融应用或进行深入的数据研究。 目录结构如下： - 数据文件夹：存放原始数据集。 - 脚本段落件夹： - 基础模块.py：包括常用函数，如获取数据、清理及预处理等。 - 分析工具.py：包含各种技术分析指标计算方法。 - 回归模型.py：提供不同回归算法实现用于预测股票价格或其他金融变量。 请注意根据实际需求调整和扩展这些文件。
     
  • Python数据分析实践，TMDB电影数据可视化
    优质
    本课程通过使用Python进行数据分析和可视化的实际操作，专注于TMDB（The Movie Database）电影数据集，帮助学员掌握数据科学的基本技能。 对 TMDB 电影数据进行数据分析与可视化实战。 一、数据预处理 二、数据分析 1. 建立包含年份与电影类型数量的关系数据框。 2. 数量最多的电影类型Top10。 3. 各种电影类型所占比例分析。 4. 电影关键词分析。 5. 不同类型的电影数量随时间变化趋势研究。 6. 分析电影票房与其时长之间的关系。 7. 研究不同长度的电影其平均评分的变化情况。 三、tmdb_5000_movies 数据集。
     
  • ARIMA时间序列分析实践代码与数据
    优质
    本资源包含使用ARIMA模型进行时间序列预测的实战代码和相关数据集，适用于学习者深入理解并应用ARIMA模型。 时间序列分析ARIMA实践代码和数据的相关内容可以在这里找到。