pandas

第二月：学习 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 是数据分析和科学计算的基础以下是一个为期 **1 个月（30 天）**的详细学习计划，精确到每天的学习内容和练习作业，帮助你系统地掌握 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 的核心功能。

Python in Excel高级分析：一键RFM分析RFM分析是一种常见的数据分析方法，普遍应用于Excel、powerbi、python进行数据分析，但是往往要么比较复杂，要么根本不是人能学懂的。

机器学习_13 决策树知识总结决策树是一种直观且强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过树状结构的决策规则来建模数据，易于理解和解释。今天，我们就来深入探讨决策树的原理、实现和应用。

机器学习_18 K均值聚类知识点总结K均值聚类（K-means Clustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天，我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。

Python Pandas（9）：Pandas 相关性分析相关性分析是数据分析中常见且重要的一步，它帮助我们理解数据中不同变量之间的关系。在 Pandas 中，数据相关性分析是通过计算不同变量之间的相关系数来了解它们之间的关系。数据相关性是一项重要的分析任务，它帮助我们理解数据中各个变量之间的关系。Pandas 提供了多种方法来计算和分析数据的相关性，常见的相关性方法包括皮尔逊相关系数（Pearson）、斯皮尔曼等级相关系数（Spearman）以及肯德尔秩相关系数（Kendall）。

Python Pandas（7）：Pandas 数据清洗数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况，如果要使数据分析更加准确，就需要对这些没有用的数据进行处理。数据清洗与预处理的常见步骤：

【Pandas】pandas Series varpandas.Series.var() 方法用于计算 Series 中元素的样本方差。以下是该方法的详细描述：

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[深度学习]神经网络-回归项目所谓深度学习，用我们熟悉的方式来看，就是寻找函数关系。在进行深度学习时，我们已知实际输入数据X，以及实际输出数据Y，通过一系列函数的组合，逐步优化出一个合适的映射函数 f(x)，使得输入数据通过这个复合函数得到与目标输出尽可能接近的结果。

【Pandas】pandas Series stdpandas.Series.std 是 pandas 库中用于计算 Series 对象的标准差（Standard Deviation, STD）的方法。标准差是衡量数据集分散程度的统计量，它表示数据点相对于均值的离散程度。下面将详细描述该方法及其参数，并给出示例及结果。

Pandas高级数据处理：数据流处理在数据分析领域，Pandas是一个非常流行的Python库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以轻松地进行数据操作。随着数据量的不断增长，传统的批量数据处理方式可能无法满足实时性和性能要求。因此，掌握Pandas中的数据流处理技术变得尤为重要。

Python(Pandas)数据分析学习引入Pandas对应Excel中的一行数据，一维数据定义Series执行结果：对应Excel表，二维数据，类似于二维数组，由Series组成

Pandas基础07（Csv/Excel/Mysql数据的存储与读取）在数据科学和机器学习的流程中，数据的加载与存储是非常重要的一环。Pandas是Python中用于数据处理的强大库，它提供了多种方式来加载和保存数据，支持不同的数据格式，如CSV、Excel以及数据库（例如MySQL）。本篇博客将详细介绍如何使用Pandas来加载和保存数据。

pandas中的str使用方法在 Pandas 中，str 访问器用于对 Series 或 DataFrame 中的字符串数据进行矢量化操作，使其能够像 Python 的字符串方法一样被调用，但支持对整个列或 Series 进行高效处理。

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Python 数据分析 - 初识 PandasPandas 基于 NumPy 开发，它提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理数据。Pandas 适用于处理以下类型的数据：

生信与遗传解读

Pandas与Numpy的数据分析进阶题（1）生成随机数矩阵和添加列名（2）使用iloc取出Dataframe的列数据（3）使用iloc取出Dataframe的行数据

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Python 数据清洗与处理常用方法全解析在数据处理与分析过程中，缺失值、重复值、异常值等问题是常见的挑战。本文总结了多种数据清洗与处理方法：缺失值处理包括删除缺失值、固定值填充、前后向填充以及删除缺失率高的列；重复值处理通过删除或标记重复项解决数据冗余问题；异常值处理采用替换或标记方法控制数据质量；数据类型转换确保数据格式符合分析需求，例如转换为整数或日期类型；文本清洗包括去空格、字符替换及转换大小写等操作。此外，还介绍了数据分组统计、数据分箱与标准化的应用。例如，分组统计可按列求均值，数据分箱能为连续变量赋予分类标签，而归一化则通过压缩数据范

证券量化交易选择合适的编程语言在证券量化交易中，选择合适的编程语言至关重要，因为它直接影响到开发效率、运行速度和策略的灵活性。常用的编程语言有几个，它们各自有不同的优势和应用场景。以下是一些在量化交易中常用的编程语言：

Pandas 数据分析（二）【股票数据】在数据分析的领域中，股票市场是一个非常热门且富有挑战性的分析对象。通过对股票数据的深入分析，我们不仅能够了解市场趋势，还能为投资决策提供有力支持。本文将通过一个包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价以及交易量的股票数据集，结合pandas库完成10道数据分析题目。每个问题都将帮助我们从不同角度探索股票市场的动态变化，让你在掌握数据分析技巧的同时，对股票市场的理解更上一层楼。

【Pandas】pandas Series rollingpandas.Series.rolling 是 Pandas 库中 Series 对象的一个方法，用于创建一个滚动窗口对象（Rolling Window Object）。通过这个对象，可以对 Series 数据进行滚动窗口操作，如计算移动平均、移动标准差等。滚动窗口操作在时间序列分析和数据平滑处理中非常有用。

Pandas数据分析【Series | DataFrame】其实pandas市面上教程很多😀，之前零零碎碎自己学了很多知识点，但是缺少实操，这个库长时间不用老能忘记，这不马上又到了数模美赛了，涉及很多数据分析的时候，我又得捡起来复习一下这个库了，为了方便自己复习，这次我找了100个题目敲一遍，以博客的方式记录，减少自己之后的回顾成本。