pandas-1.0.4-cp36-cp36m-win_amd64.whl，python第三方库pandas，适用于windows系统64位，适用于python3.6解释器

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数据分析讲义

主要介绍了详解PANDAS 数据合并与重塑（join/merge篇），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

pandas学习笔记

首先看官网的DataFrame.plot( )函数 DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None,figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, ytic

泰坦尼克号深度生存分析：使用Pandas，Matplotlib，Seaborn库来分析，可视化和探索乘坐泰坦尼克号旅行的人的数据，并使用Scikit学习建模算法来预测其生存的可能性

1、使用model_select子模块中的train_test_split函数进行划分 数据：使用kaggle上Titanic数据集 划分方法：随机划分 # 导入pandas模块，sklearn中model_select模块 import pandas as pd from sklearn.model_select import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('.../titanic_dataset/train.csv') # 将特征划分到 X 中，标签划分到 Y 中 x = data.iloc[:, 2:] y = data.l

主要介绍了Python使用matplotlib和pandas实现的画图操作,结合实例形式分析了Python基于matplotlib和pandas的数值运算与图形显示操作相关实现技巧,并对部分代码的图形显示进行了显示效果测试,需要的朋友可以参考下

“使用Pandas进行数据预处理”博文，的数据集，可以直接学习使用。博文连接 https://blog.csdn.net/weixin_42837961/article/details/104276607