Python数据分析和人工智能随堂笔记（千峰） 包含：numpy，opencv，pandas，数据预处理，美国大选政治献金，scipy，机器学习与回归算法，决策树，贝叶斯&文本处理，支持向量机，tensorflow……

无论是做机器学习还是做数据分析，都离不开获取数据后的第一步-数据清洗工作。据统计，数据清洗工作占据整个工作时间百分之50左右，有的甚至能达到百分之70。下面我将介绍我进行数据清洗得思路流程。 数据清洗整体流程脑图（不断更新中…） 数据准备 本次数据清洗工作我们使用得数据是一个借贷机构开放的用户数据（仅用于个人练习），由于源数据量有将近30万，考虑到运行速度，这里例子从这30万中随机抽取1万条数据。 下载地址：LCIS.csv 提取码：ag8t 注：此数据仅仅作为方法演示使用，忽略真实数据分析时的业务逻辑考虑。 导入相应的python工具包和数据 import numpy as np impo

pandas基本使用教程,描述了基本的数据分析功能,使用pandas可以方便的载入数据库数据，csv数据等各种类型的数据，并整合在一起进行分析

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python数据分析入门学习过程中的实战练习，同时也是课程的大作业，希望有需要的同学可以参考学习！文档查看路径：https://blog.csdn.net/HXBest/article/details/119973217?spm=1001.2014.3001.5502

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