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Python-Pandas基础练习的数据集

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简介:
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。

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  • Python-Pandas
    优质
    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。
  • pandas与matplotlib
    优质
    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题二——
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    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.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知识及答案
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    本书籍旨在通过一系列精心设计的习题帮助读者掌握Python Pandas库的基础知识,并提供详细解答以加深理解。适合编程初学者和数据处理爱好者参考学习。 Python中的pandas与matplotlib、numpy等库进行数据分析的一些基础代码。
  • Python
    优质
    《Python基础练习题》是一本旨在帮助编程初学者巩固和提升Python语言基本技能的实践手册。通过精心设计的习题集,读者可以系统地学习语法、数据结构及常用算法,从而为深入学习高级编程技巧打下坚实的基础。 Python基本练习题
  • Python题与资源合
    优质
    本合集提供一系列针对初学者的Python编程练习题及实用学习资源,旨在帮助编程新手巩固基础知识并提升实践能力。 Python是一种面向对象的直译式计算机程序设计语言,语法简洁清晰,并拥有丰富而强大的类库。它常被称为胶水语言,能够轻松地将用其他语言制作的各种模块(尤其是C和C++)连接在一起。常见的一种应用情形是使用 Python 快速生成程序原型(有时甚至是最终界面),然后对其中需要特别处理的部分,采用更合适的语言进行改写。 本资源集中了许多关于Python基础方面的练习题,内容广泛,并附有习题答案,有兴趣的朋友可以下载使用。
  • Python分析与Pandas教程.pdf
    优质
    本书为初学者提供了一站式的Python数据分析入门指南,重点介绍了Pandas库的基础知识和使用技巧,帮助读者快速掌握数据处理技能。 Python数据分析Pandas快速入门教程是一本电子版书籍,旨在帮助读者学习如何使用Pandas进行数据处理。这本书适合希望掌握Python数据处理技能的学习者阅读。
  • Python题.zip
    优质
    本资料包《Python基础练习题》包含了从入门到初级阶段的各种练习题,旨在帮助学习者巩固和提升Python编程技能。适合自学或教学使用。 附件包含了Python基础练习题,非常适合想要提升编程技能的朋友使用。这些案例非常有助于学习者提高自己的能力。
  • Python之七
    优质
    本篇文章是针对初学者设计的第七篇Python编程实践教程,通过一系列的基础练习帮助读者巩固和提升对Python语言的理解与应用能力。 在本篇“Python基础练习(七)”中,我们涵盖了几个关键的Python编程概念,包括字符串操作、列表处理以及基本的数学计算。以下是对这些知识点的详细解释: 1. **字符串操作**: - `input()` 函数:用于从用户获取输入。例如,在例子中,“str_1 = input(请输入字符串:)”会提示用户输入一串字符,并将该字符串存储在变量`str_1`中。 - `count()` 方法:统计字符串中特定子字符串出现的次数,如“m = str_1.count( )”计算了字符串`str_1`中的空格数量,这有助于确定单词的数量。注意这里的单词是以空格分隔的。 - 字符串格式化:“其中的单次总数是:{}个.format(m+1)”使用了 `format()` 方法来填充字符串中的占位符,这里用来显示单词总数(即空格数加一)。 2. **列表处理**: - 删除重复元素:例如,“a = [1, 2, 4, 2, 4, 5, 6, 5, 7, 8, 9, 0]”是一个包含重复项的列表。通过创建一个空字典 `b = {}` 并使用 `fromkeys()` 方法,可以将列表中的元素作为字典键存储,由于字典中每个键都是唯一的,因此会自动去除重复项。然后利用“c = list(b.keys())”,将这些唯一键转换为新的列表。 3. **列表的统计计算**: - 列表长度:`len(s)` 返回列表 `s` 中元素的数量。 - 最大值和最小值:使用 `max(s)` 和 `min(s)` 分别返回列表中的最大值和最小值。 - 元素之和:通过累加操作得到,例如“sum = sum + 1”、“all = all + i”。 - 平均值计算:元素总和除以元素数量,“average = all / len(s)”。 4. **列表的条件操作**: - 在 `word_len` 函数中,对列表中的每个元素进行判断。如果元素是偶数,则将其平方并添加到新列表;如果是奇数,则直接加入该元素。这里使用了两种方法实现:一种是用for循环遍历,另一种则是利用列表推导式。 通过这些练习和解释,我们可以更好地理解和掌握Python的基本语法结构,包括字符串操作、列表处理技巧以及条件判断与数学计算等基础内容。这对于初学者来说是非常重要的学习步骤。