發(fā)簡信
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爬蟲篇(一)爬蟲篇只會對簡單的爬蟲進(jìn)行介紹，只是為了學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析時(shí)方便采集數(shù)據(jù)。所以下面關(guān)于爬蟲的內(nèi)容將只會圍繞urllib2、re這兩個(gè)庫開展 首先我們要...
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數(shù)據(jù)規(guī)整化
1.合并數(shù)據(jù)集 DataFrame 中的merge方法是一種多對一的合并。 df1中的數(shù)據(jù)有多個(gè)被標(biāo)記為a和b的行，而df2中key列的每個(gè)值則...
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Hadoop平臺基礎(chǔ)搭建
基礎(chǔ)準(zhǔn)備：Ubuntuhadoop-2.7.3.tar.gzjdk-8u144-linux-x64.tar.gz 1.Hadoop平臺是完全使用...
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數(shù)據(jù)加載
之前寫的numpy和pandas都是基于一個(gè)前提下，那就是我們可以把數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入到Python中進(jìn)行操作，否則之前的學(xué)習(xí)都是沒有意義的，而不論是...
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pandas(五)——層次化索引
pandas中的層次化索引是我們能以低緯度形式處理高緯度數(shù)據(jù)。 這樣的一個(gè)數(shù)據(jù)集我們可以將它變得更加直觀，將它變成只有一層索引的數(shù)據(jù)： 這樣的變...
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pandas(四)——處理缺失數(shù)據(jù)
pandas中使用浮點(diǎn)值NaN表示缺失值，Python內(nèi)置的None值也會被當(dāng)做NA處理 pandas中常用的對NA進(jìn)行處理的方法dropna:...
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pandas(三)匯總和計(jì)算描述統(tǒng)計(jì) 調(diào)用DataFrame的sum方法將會返回一個(gè)含有列小計(jì)的Series: 傳入axis=1將會按行進(jìn)行求和運(yùn)算： NA值將會...
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pandas(二)
pandas重索引 如果重索引傳入的索引號原在原索引中并不存在則引入空值 我們可以控制這個(gè)引入的值是什么，默認(rèn)是NaN，可以通過fill_val...
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pandas(一)
pandas中的Series和DataFrame是我們非常常用的兩個(gè)工具。 Series是一種類似于一維數(shù)組的對象 Series由一組數(shù)據(jù)(各種...