pandas-1.3.5，适用于windows以及python3.7 在安装PyTorch的过程中，经常因为网络或其他原因导致pandas等安装包安装过程中失败，在网络中下载了正确的版本，做个记录。 到环境中使用pip install pandas-1.3.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl进行安装

资源包含文件：项目源码及数据+项目截图 针对我们清洗获得的多列数据，以及大数据算法加工过后的多元数据，我们选取了很多可视化展示的方法。基于python 平台 我们选择了pandas作为我们数据处理的依赖，matplotlib生成简单图片，利用sklearn进行了降维处理方便可视化展示。对于词频分析，我们选取了wordcloud这一库进行词云的生成。而对于频繁模式挖掘的数据，matplot已经无法满足我们的需求，我们转而选取基于web的echarts进行可视化展示，并且生成了web页面。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125594585

主要介绍了Python Pandas 箱线图的实现，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

学习python数据分析的好资料，主要包括的内容如下： 当前，《Python 知识手册》主要包含以下几方面相关的内容： • Python 基础知识 • Jupyter Notebook • Numpy • Pandas • Matplotlib • Seaborn • Plotly • Bokeh • Python 财经实践 • 若干个项目实战案例 • Python 学习资料

数据集成：将不同表的数据通过主键进行连接起来，方便对数据进行整体的分析。 两张表：ReaderInformation.csv，ReaderRentRecode.csv ReaderInformation.csv： ReaderRentRecode.csv： pandas读取csv文件，并进行csv文件合并处理： # -*- coding:utf-8 -*- import csv as csv import numpy as np # ------------- # csv读取表格数据 # ------------- ''' csv_file_object = csv.reader(c

python pandas库实现关联规则挖掘传统算法-eclat算法 数据转换 频繁项集查找

前言 在网上找了很多Python处理Excel的方法和代码，都不是很尽人意，所以自己综合网上各位大佬的方法，自己进行了优化，具体的代码如下。 博主也是新手一枚，代码肯定有很多需要优化的地方，欢迎各位大佬提出建议~ 代码我自己已经用了一段时间，可以直接拿去用 主要功能 按行合并 ，即保留固定的表头（如前几行），实现多个Excel相同格式相同名字的表单按纵轴合并； 按列合并。 即保留固定的首列，实现多个Excel相同格式相同名字的表单按横轴合并； 表单集成 ，实现不同Excel中相同sheet的集成（即不汇总，仅集成到同一个新的Excel中）。此处的代码稍微改一下即可实现不同Excel

Title: Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, 2nd Edition Author: Wes McKinney Length: 550 pages Edition: 2 Language: English Publisher: O'Reilly Media Publication Date: 2017-09-25 ISBN-10: 1491957662 ISBN-13: 9781491957660 Table of Contents Chapter 1 Preliminaries Chapter 2 Python Language Basics, IPython, and Jupyter Notebooks Chapter 3 Built-in Data Structures, Functions, and Files Chapter 4 NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation Chapter 5 Getting Started with pandas Chapter 6 Data Loading, Storage, and File Formats Chapter 7 Data Cleaning and Preparation Chapter 8 Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape Chapter 9 Plotting and Visualization Chapter 10 Data Aggregation and Group Operations Chapter 11 Interlude: Data Analysis Examples Chapter 12 Time Series Chapter 13 Advanced NumPy Chapter 14 Using Modeling Libraries with pandas Chapter 15 Examples Data Sets Appendix Advanced IPython and Jupyter

python pandas 官网文档 2000多页 目录包括： 1-What's New 2-Installation 3-Contributing to pandas 4-Package overview 【*】5-10 Minutes to pandas 【*】6-Tutorials 【*】7-Cookbook 【*】8-Intro to Data Structures 【*】9-Essential Basic Functionality 【*】10-Working with Text Data 【*】11-Options and Settings 【*】12-Indexing and Selecting Data 【*】13-MultiIndex / Advanced Indexing 【*】14-Computational tools 【*】15-Working with missing data 【*】16-Group By: split-apply-combine 【*】17-Merge, join, and concatenate 【*】18-Reshaping and Pivot Tables 【*】19-Time Series / Date functionality 【*】20-Time Deltas 21-Categorical Data 【*】22-Visualization 23-Styling 【+】24-IO Tools (Text, CSV, HDF5, ...) 【***** 文件】 25-Remote Data Access 【-】 26-Enhancing Performance 【*C语言提升性能】 27-Sparse data structures 【*稀疏】 28-Frequently Asked Questions (FAQ) 【-】 29-rpy2 / R interface 【-】 【*】30-pandas Ecosystem 31-Comparison with R / R libraries 【-】 【*】32-Comparison with SQL 【***** sql用法】 33-Comparison with SAS 【-】 【*】34-API Reference 【***函数总结】 35-Developer 【-】 36-Internals 【-】 37-Release Notes 【- 版本致谢】 38-Bibliography 【-】 39-Python Module Index 【-】

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