本文实例为大家分享了Python数据预处理的具体代码，供大家参考，具体内容如下
1.导入标准库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
2.导入数据集
dataset = pd.read_csv('data (1).csv') # read_csv：读取csv文件
#创建一个包含所有自变量的矩阵，及因变量的向量
#iloc表示选取数据集的某行某列；逗号之前的表示行，之后的表示列；冒号表示选取全部，没有冒号，则表示选取第几列；values表示选取数据集里的数据。
X = dataset.i
2022-03-18 10:47:51
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引言
数据预处理时，异常值的存在可能对最终建立的模型的精度和泛化能力有较大的影响。检测异常值的方式有很多，最基本的两种方法为 z 分数法和上下截断点法。
对 z 分数法还存在些许疑虑的可查看如下博文
统计学： Z 分数 & 正态分布 (附 Python 实现代码) –Z 检验先修; Z 分数与正态分布两者关系; Z 分数与百分位数的异同；面试要点（以心理学实验为舟）
本文针对这两种方法，构造自写库，最终实现函数的快捷调用，在很大程度上提高了数据预处理的效率。
效果展示(Jupyter notebook)
一行代码快速绘图查看房价分布情况
如何一步到位的画出复杂精美的图片可以参考
2022-03-17 16:25:29
433KB
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本课程使用 Python 编程语言，以电商数据为案例，对其进行系统完整的分析。
首先会简单回顾 Python 和 Pandas 的基本用法，然后介绍数据分析的基本流程和电商数据分析的常见框架，并从订单、商品、用户等多个维度对电商数据进行分析，最后再结合 RFM 模型和 K 均值聚类算法，对用户进行聚累分析。
2022-03-16 11:02:02
26.28MB
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《航空公司客户价值分析》数据源（第7章）.zip
详细文章教程如下：https://blog.csdn.net/Gabrielle_OyO/article/details/111406756
免费开源，欢迎补充
2022-03-14 12:44:34
6.29MB
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一、利用webbrowser.open()打开一个网站：
>>> import webbrowser
>>> webbrowser.open('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex')
True
实例：使用脚本打开一个网页。
所有Python程序的第一行都应以#!python开头，它告诉计算机想让Python来执行这个程序。（我没带这行试了试，也可以，可能这是一种规范吧）
1.从sys.argv读取命令行参数：打开一个新的文件编辑器窗口，输入下面的代码，将其保存为map.py。
2.读取剪贴板内容：
3.调用webbrowser.open()函
2022-03-11 14:59:32
67KB
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《python数据分析与挖掘实战》-张良均，第一章总结的读书笔记
记录我的学习之旅，每份文档倾心倾力，带我成我大牛，回头观望满脸笑意，望大家多多给予意见，有问题或错误，请联系 我将及时改正；借鉴文章标明出处，谢谢
2022-03-09 21:13:20
20KB
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将txt文本数据生成对应的excel数据，和echarts数据表，直观展示数据
excel包含指定的表格sheet和数据sheet
echarts可以实时加载数据项，对比数据
资源文件中包含资源文件以及生成文件和码云源码链接
2022-03-09 21:08:08
370KB
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主要介绍了python实现数据分析与建模功能，本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
2022-03-08 16:35:08
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如下所示：
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
#列出实验数据
point=[[2,3,48],[4,5,50],[5,7,51],[8,9,55],[9,12,56]]
plt.xlabel(X1)
plt.ylabel(X2)
#表示矩阵中的值
ISum = 0.0
X1Sum = 0.0
X2Sum = 0.0
X1_2Sum = 0.0
X1X2Sum
2022-03-08 09:32:09
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