数据分析，pandas实战资料学习

Python中的pandas与matplotlib,numpy等库进行数据分析的一些基础代码。

Python数据分析numpy、pandas、matplotlib库安装及使用方法总结 包括练习实例

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Pandas_Alive 带有Matplotlib的熊猫动画绘图扩展 Pandas_Alive旨在为 DataFrames的动画图表提供绘图后端，类似于。 使用Pandas_Alive ，创建令人惊叹的动画可视化效果就像调用： df.plot_animated() 目录 安装 使用pip install pandas_alive或conda install pandas_alive -c conda-forge 用法 由于此软件包的灵感来自 ，因此示例数据集是从那里获得的。 必须以包含“宽”数据的pandas DataFrame开头，其中： 每行代表一个时间段 每列均包含特定类别的值 索引包含时间部分（可选） 以下数据是格式正确的示例。它显示了截止日期前20个国家中COVID-19的总死亡人数。 要产生以上可视化效果： 首先检查以确保您已安装工具！ 在DataFrame上调用plot_

Python数据分析三部曲【Pandas篇】.pdf

使用Python库研究数据集 在这个项目中，我分析了一个数据集，然后传达了关于它的发现。 我使用Python库NumPy，pandas和Matplotlib进行了分析。 我选择进行分析的数据集包含有关从电影数据库（TMDb）收集的10,000部电影的信息，包括用户评分和收入。 我分析了此数据集，以回答2个问题：1）哪些电影通常收入最高？ 2）每年哪种类型最受欢迎？ 在项目的“数据整理”部分，我加载了数据，检查其清洁度，然后修剪并清理数据集以进行分析。 在该项目的“探索性数据分析”部分中，我使用了内置的函数库来描述数据并对其进行可视化，最后总结了我的发现和结论。

1. 数据处理中很恶心，出现 RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide 发现自己的DataFrame中有除以0的运算，出现了Inf值 2. 为了不让该值影响到我们，打算将inf全变成NaN，则适用replace进行计算 df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) 3. 举例实现： In [0]: df = pd.DataFrame([1, 2, np.inf, -np.inf]) In [1]: df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) 结果如图 以上这篇使

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财报数据可视化 —— pandas数据分析，pyecharts可视化