Python数据分析与挖掘实战_正文数据和代码.zip

基于python对一个南方城市和一个北方城市的冬季天气分析

史上最全1999年至2019年全球地震数据，包含时间、地点、地震的相关参数，主要适用于数据分析和机器学习，是训练算法的好资料

本文以任务为导向，全面地介绍数据分析的流程和Python数据分 析库的应用，详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共9章，* 1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识；* 2～6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述了Python数据分析方法；第7～9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析。除* 1章外，本文各章都含了实训与课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。

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《Python for Data Analysis(1st edition)》第九章最后一个图，美国选举数据的地图显示，译者表示代码没有调通，本人Python小白一枚，参考了诸多网上资料后实现，附件中包含美国各州的shapefile文件和书中相应数据文件，win10下Anaconda，Python3.7.6版本，需安装basemap等库，此致！

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上一节主要学习了使用matplotlib模块绘制统计图。这一节主要学习使用pandas, seaborn等模块绘制统计图。 使用pandas绘制统计图   pandas模块提供了一个可以作用于序列和数据框的函数plot()，简化了基于序列和数据框中的数据创建图表的过程。plot()函数默认创建折线图，我们可以通过设置参数kind来创建其他类型的图表。   除了使用matplotlib模块创建标准统计图，还可以使用pandas模块可以创建其他类型的统计图，例如六边箱图（hexagonal bin plot）、矩阵散点图、密度图、Andrews曲线图、平行坐标图、延迟图、自相关图和自助抽样图。如果

本资源包括了数据挖掘建模过程中的有关任务:数据探索，数据预处理，分类与预测，聚类分析，时序预测，关联规则挖掘，智能推荐和偏差检测等。