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内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

pandas库

2021数据分析书单，速看！网上关于数据分析的攻略琳琅满目，但真正经典的书籍并不多。以下是我精心挑选的数据分析书单，希望能帮助大家更好地学习和提升效率。 𐟔 基础技能对于刚入门的数据分析小白，SQL是必学的语言。以下两本书籍是SQL领域的经典之作，知识点全面，内容质量过硬：《SQL必知必会（第5版）》⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 《MySQL必知必会》⭐️⭐️⭐️⭐️ 𐟒𛠧𜖧苨ﭨ耊Python和R是数据分析的两大主流语言。Python易于上手，而R语言则更适合统计。以下是两门语言的推荐书籍： Python：《Python编程从入门到实践（第2版）》⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 《Python数据分析基础》⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 《Python数据分析活用Pandas库》⭐️⭐️⭐️⭐️ 《Python数据科学手册》⭐️⭐️⭐️ 《Python数据结构与算法分析》⭐️⭐️⭐️⭐️ R：《R语言实战（第2版）》⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 《R数据科学》⭐️⭐️⭐️⭐️ 𐟔 数据挖掘数据挖掘与数据分析的区别常常让人困惑。如果你有统计学背景，适合做偏业务层面的数据分析；如果你是计算机背景，可以考虑往数据挖掘方向发展。以下是数据挖掘的推荐书籍：《数据挖掘导论（完整版）》⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 《商战数据挖掘》⭐️⭐️⭐️⭐️ 《斯坦福数据挖掘教程（第3版）》⭐️⭐️⭐️⭐️ 《数据挖掘与分析概念与算法》⭐️⭐️⭐️ 𐟓š 其他推荐书籍以下两本书籍也值得一看，尤其对于希望提升商业数据思维的同学：《数据科学入门（第2版）》⭐️⭐️⭐️⭐️ 《精益数据分析》⭐️⭐️⭐️⭐️ 希望这份书单能帮助大家更好地学习和提升数据分析能力！

如何用Python快速找到企业Logo图在工作中，处理大量Logo图的需求让人头疼。每次需要制作PPT时，都需要花费大量时间搜索和整理Logo图。最近在练习Python时，我找到了一种更高效的方法来解决这个问题。首先，我创建了一个表格，列出了各种关键词，比如“xx企业logo图”。然后，使用Pandas库来读取这个表格。接着，利用搜索引擎的图片搜索功能，输入这些关键词。最后，抓取网页上的图片，每次抓取4-5张，供人工筛选。通过这种方法，原本需要1小时的工作量可以缩短到20分钟。我测试了100家企业的Logo图，使用程序查找并保存仅需2分钟。需要注意的是，这个程序只能帮助抓取网页上的图片，最终还需要人工筛选出优质的Logo图。改进的方向可以是优化搜索关键词，以确保结果的可靠性。

Python清洗数据，更高效！大家好！今天我们来聊聊如何在Python中高效地加载和清洗数据。如果你对数据科学感兴趣，那么掌握这些技能绝对会让你在数据分析的道路上更进一步！𐟑颀𐟒𛰟‘袀𐟒𛊊𐟌Ÿ 小结今天，我们学习了如何使用Python的NumPy和Pandas库来加载和清洗数据。掌握了这些技能，你将能够在数据科学项目中更加游刃有余。如果你对数据科学感兴趣，不妨继续深入学习，相信你会收获满满！𐟌Ÿ 𐟓š CFI协会的专业性首先，介绍一下我们今天的学习资源。本篇内容是基于CFI（Corporate Finance Institute）的相关课程制作的。CFI是全球领先的金融培训和认证机构，其课程内容严谨、实用，深受业界认可。通过本系列教程，你将能够系统地学习到数据科学的核心知识和技能。𐟒ꊊ𐟚€【了解Data Science】第七篇之Python加载和清洗数据𐟚€ 如果你觉得这篇分享有用，别忘了点赞和分享给更多小伙伴哦！我们下次见！𐟑‹

Python爬取新浪新闻实战指南 𐟓š 首先，你需要安装几个Python库：BeautifulSoup（用于解析网页内容）、Requests（用于发送HTTP请求）和Pandas（用于处理数据）。你可以使用pip来安装这些库： ``` pip install bs4 requests pandas ``` 𐟔 接下来，让我们看看如何从新浪新闻页面中提取标题和内容。首先，我们需要找到标题和内容在页面中的位置。根据页面结构，标题通常位于``标签中，而内容则位于``标签中，具有特定的类名。 𐟑€ 如图2所示，我们可以看到标题和内容的位置。为了获取这些信息，我们将使用BeautifulSoup的`find()`方法，并传递相应的属性来匹配这些元素。 𐟒ᠩœ€要注意的是，由于本篇教程只针对文本数据，因此我们没有处理视频数据。如果遇到异常情况，我们使用try语句来捕获异常，但并不进行具体处理。 𐟓 现在，让我们看看如何从新浪新闻页面中获取所有新闻的URL。我们定义了一个函数`get_news_urls()`，它接受一个headers字典和一个页面URL作为参数。这个函数会发送一个请求到指定页面，并解析返回的HTML内容来获取新闻的URL列表。 𐟓‹ 接下来，我们定义了一个函数`get_one_news()`，它接受一个headers字典和一个新闻URL作为参数。这个函数会发送一个请求到指定新闻页面，并解析返回的HTML内容来获取新闻的标题、内容、创建时间和作者信息。 𐟓Š 最后，我们定义了一个函数`save_to_csv()`，它将所有爬取到的新闻数据保存到一个CSV文件中。这个函数使用Pandas库来创建一个DataFrame对象，并将数据写入CSV文件。 𐟚€ 现在，让我们看看如何使用这些函数来爬取新浪新闻。我们定义了一个主程序，它首先获取页面数量和基础URL，然后循环遍历每一页来获取新闻的URL列表。对于每个新闻URL，我们调用`get_one_news()`函数来获取新闻数据，并将其添加到所有数据的列表中。最后，我们将所有数据保存到CSV文件中。 𐟓ˆ 通过这种方式，我们可以轻松地从新浪新闻页面中爬取大量的新闻数据，并进行进一步的分析和处理。

𐟐Python中删除空值的小技巧𐟚€ 在Python的Pandas库中，处理数据时经常会遇到空值问题。别担心，这里有一些超实用的方法来帮你解决！ 𐟔 首先，你可以使用`pd.isnull()`函数来检查DataFrame中的空值，它会返回一个Boolean数组，告诉你哪些位置是空的。 𐟚력悦žœ你想删除所有包含空值的行，可以使用`df.dropna()`函数，默认会删除所有含有空值的行。 𐟔 如果你想删除特定列中的空值，可以指定`axis=1`参数，例如`df.dropna(axis=1)`。这样，只有包含空值的列会被删除。 𐟔 另外，如果你还想根据非空值的数量来删除行，比如只想删除那些含有少于n个非空值的行，可以这样操作：`df.dropna(axis=1, thresh=n)`。 𐟒ᠥ𝓧„𖯼Œ如果你只是想用某个值来替换空值，可以使用`df.fillna()`函数，例如`df.fillna('replace_value')`，这样所有空值都会被替换成你指定的值。掌握这些小技巧，你的数据处理能力将更上一层楼！𐟚€

Python库安装𐟔夸‰步搞定！嘿，Python新手们！今天我们来聊聊如何安装Python的第三方库，让你的代码更强大、更有趣。准备好了吗？让我们开始吧！𐟚€ 第一步：验证Python安装首先，我们要确认Python是否已经安装在你的电脑上。按下Win+R键，调出命令提示符窗口（cmd）。在弹出的窗口中输入“python”，然后按回车键。如果你看到类似“Python 3.8.5”的提示，那就说明Python已经安装好了。第二步：下载第三方库接下来，我们要下载一个第三方库，比如openpyxl。还是打开cmd窗口，输入“pip install openpyxl”，然后按回车键。这个过程可能需要一点时间，耐心等待一下。安装完成后，你就可以在Python代码中使用openpyxl了。小贴士：使用其他第三方库如果你想安装其他第三方库，只需将“pip install openpyxl”中的“openpyxl”替换为你想要安装的库名称即可。比如，“pip install pandas”就可以安装pandas库。总结安装Python第三方库其实很简单，只需三步：验证Python安装、下载第三方库、使用第三方库。希望这篇指南能帮到你，让你的Python编程之旅更加顺畅！𐟒ꊊ如果你有任何问题或需要更多帮助，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

Python在衍生品分析中的优势掌握Python编程语言对衍生品分析有着巨大的帮助。衍生品，如期权、期货和互换，是金融市场的重要组成部分，其分析对于理解市场动态和风险管理至关重要。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，适用于数据分析、统计建模和机器学习等多种应用，这些都是衍生品分析中不可或缺的技能。首先，Python在数据处理方面表现出色。Pandas库使得数据清洗、转换和聚合变得简单高效。例如，通过Pandas可以轻松读取市场数据，计算衍生品的历史价格和波动率等关键指标。其次，Python在统计建模和机器学习方面也有广泛的应用。通过Scikit-learn、Statsmodels等库，可以构建用于预测市场趋势的统计模型，或者使用机器学习算法来识别潜在的市场机会。例如，可以使用线性回归模型来估计衍生品价格与市场因素之间的关系，或者应用随机森林、支持向量机等算法来预测市场的未来走势。学习Python可以帮助你更好地理解和分析复杂的金融数据，从而提高你在衍生品分析领域的专业能力。

动手学数据分析：从零开始到实战应用 𐟓š 本书将带你走进数据分析的世界，从零开始学习如何使用Python进行数据分析，并介绍一些常用的数据科学库，如Pandas、NumPy、matplotlib、seaborn和scikit-learn。 𐟔 通过使用真实世界的数据集，你将学习如何使用Pandas库进行数据清洗，包括重塑、清理和聚合数据。接着，你将探索如何通过计算汇总统计数据和可视化数据来发现模式，进行探索性数据分析。 𐟓ˆ 在最后几章中，你将深入了解异常检测、回归、聚类和分类等机器学习应用，并使用scikit-learn进行预测。 𐟒ᠦœ줹槚„目的是帮助你高效执行各种数据操作任务，可靠地再现分析结果，并通过可视化数据来支持决策。具体来说，你将学到：如何收集和分析数据，了解数据分析师和科学家的日常工作使用Python进行数据分析和数据可视化组合、分组和聚合来自多个源的数据使用Pandas、matplotlib和seaborn创建数据可视化应用机器学习算法识别模式并进行预测使用Python数据科学库分析真实世界的数据集解决常见的数据表示和分析问题为可重用的分析代码构建Python脚本、模块和包 𐟎‰ 抓紧学习吧，掌握这些技能将为你未来的数据分析工作打下坚实的基础！

Python进阶：字典类&Pandas 𐟓š Python知识：去除字符串头尾空格：使用`my_string.strip()`函数可以轻松去掉字符串头尾的空格或其他不需要的部分。字典的创建与遍历：字典的创建方式为`my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}`。遍历字典时，可以使用`for (key, value) in my_dict.items():`这种形式。条件输出：在打印输出时，可以使用条件语句，例如`print(my_list if my_list else 'None')`，这里的`my_list`在条件判断时被视为True。封装变量：将两个变量封装进一个字典，可以使用`list(zip(variable1, variable2))`。类的定义与实例化：定义类时，使用`class 类名: def __init__(参数1, 参数2, ...):`。类中的参数定义形式为`fun(self, 参数...)`。类定义结束后，需要通过`entity = 类名(参数1, 参数2, ...)`进行实例化。调用类中的函数时，使用`entity.fun()`。继承关系：注意父类与子类之间的继承关系，详细见相关图片。 𐟓Š Pandas库：获取表头指标名：通过`list(data.columns)`可以获取数据表中的表头指标名。获取行数：使用`data.shape[0]`可以获取数据表中的行数。读取CSV文件：在读取CSV文件时，使用`read_csv()`函数，并设置参数`dtype=object`，意味着将所有内容都看作字符串，不会显示缺失值。通过`na_values`可以统计缺失值的个数。如果不指定dtype，缺失值会被显示为NaN。根据列名获取数据：根据列名获取数据时，列名需要用单引号引起来。多条件筛选：使用`df.loc[(条件1) & (条件2)]`或`df[条件1][条件2]`可以根据多个条件筛选数据。 loc与iloc的区别：loc基于标签，用行名、列名作为索引；iloc基于位置，用行号、列号作为索引。设置数据类型：当每一列数据都有不同的类型时，可以通过设置`dtype = {'列名1': int, '列名2': float, ...}`来逐个设置数据类型。

Python数据分析宝典𐟓š 𐟓š《利用Python进行数据分析（第二版）》是一本全面介绍如何使用Python进行数据分析的权威之作。作者Wes McKinney凭借其深厚的编程背景和丰富的数据分析经验，为我们呈现了一本既适合初学者入门，又适合专业人士进阶的实用指南。 𐟌 本书的时代背景正值大数据时代的蓬勃发展，Python作为一种高效、易学的编程语言，在数据分析领域的应用日益广泛。通过掌握Python编程、NumPy库、pandas库以及IPython等工具，我们可以有效地进行数据处理、清洗、规整、可视化以及建模等分析工作，从而成为一名优秀的工程师！ 𐟌Ÿ 本书介绍了pandas的高级应用以及Python建模库等内容，为我在后续的数据分析和建模工作中提供了宝贵的参考。通过学习和实践，我逐渐掌握了这些高级技能，并在实际工作中取得了良好的应用效果。 𐟓– 总之，《利用Python进行数据分析（第二版）》是一本非常实用的数据分析教材，它不仅让我们掌握Python在数据分析领域的应用技巧，还拓宽了视野，为未来的职业发展奠定了坚实的基础。

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