python数据分析与应用-Python数据分析与应用 PDF 内部全资料版

给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：78。

内容介绍

目录

第1章　Python数据分析概述　1

任务11　认识数据分析　1

111　掌握数据分析的概念　2

112　掌握数据分析的流程　2

113　了解数据分析应用场景　4

任务12　熟悉Python数据分析的工具　5

121　了解数据分析常用工具　6

122　了解Python数据分析的优势　7

123　了解Python数据分析常用类库　7

任务13　安装Python的Anaconda发行版　9

131　了解Python的Anaconda发行版　9

132　在Windows系统中安装Anaconda　9

133　在Linux系统中安装Anaconda　12

任务14　掌握Jupyter Notebook常用功能　14

141　掌握Jupyter Notebook的基本功能　14

142　掌握Jupyter Notebook的高 级功能　16

小结　19

课后习题　19

第2章　NumPy数值计算基础　21

任务21　掌握NumPy数组对象ndarray　21

211　创建数组对象　21

212　生成随机数　27

213　通过索引访问数组　29

214　变换数组的形态　31

任务22　掌握NumPy矩阵与通用函数　34

221　创建NumPy矩阵　34

222　掌握ufunc函数　37

任务23　利用NumPy进行统计分析　41

231　读/写文件　41

232　使用函数进行简单的统计分析　44

233　任务实现　48

小结　50

实训　50

实训1　创建数组并进行运算　50

实训2　创建一个国际象棋的棋盘　50

课后习题　51

第3章　Matplotlib数据可视化基础　52

任务31　掌握绘图基础语法与常用参数　52

311　掌握pyplot基础语法　53

312　设置pyplot的动态rc参数　56

任务32　分析特征间的关系　59

321　绘制散点图　59

322　绘制折线图　62

323　任务实现　65

任务33　分析特征内部数据分布与分散状况　68

331　绘制直方图　68

332　绘制饼图　70

333　绘制箱线图　71

334　任务实现　73

小结　77

实训　78

实训1　分析1996 2015年人口数据特征间的关系　78

实训2　分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况　78

课后习题　79

第4章　pandas统计分析基础　80

任务41　读/写不同数据源的数据　80

411　读/写数据库数据　80

412　读/写文本文件　83

413　读/写Excel文件　87

414　任务实现　88

任务42　掌握DataFrame的常用操作　89

421　查看DataFrame的常用属性　89

422　查改增删DataFrame数据　91

423　描述分析DataFrame数据　101

424　任务实现　104

任务43　转换与处理时间序列数据　107

431　转换字符串时间为标准时间　107

432　提取时间序列数据信息　109

433　加减时间数据　110

434　任务实现　111

任务44　使用分组聚合进行组内计算　113

441　使用groupby方法拆分数据　114

442　使用agg方法聚合数据　116

443　使用apply方法聚合数据　119

444　使用transform方法聚合数据　121

445　任务实现　121

任务45　创建透视表与交叉表　123

451　使用pivot_table函数创建透视表　123

452　使用crosstab函数创建交叉表　127

453　任务实现　128

小结　130

实训　130

实训1　读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息　130

实训2　提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息　130

实训3　使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表　131

实训4　对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换　131

课后习题　131

第5章　使用pandas进行数据预处理　133

任务51　合并数据　133

511　堆叠合并数据　133

512　主键合并数据　136

513　重叠合并数据　139

514　任务实现　140

任务52　清洗数据　141

521　检测与处理重复值　141

522　检测与处理缺失值　146

523　检测与处理异常值　149

524　任务实现　152

任务53　标准化数据　154

531　离差标准化数据　154

532　标准差标准化数据　155

533　小数定标标准化数据　156

534　任务实现　157

任务54　转换数据　158

541　哑变量处理类别型数据　158

542　离散化连续型数据　160

543　任务实现　162

小结　163

实训　164

实训1　插补用户用电量数据缺失值　164

实训2　合并线损、用电量趋势与线路告警数据　164

实训3　标准化建模专家样本数据　164

课后习题　165

第6章　使用scikit-learn构建模型　167

任务61　使用sklearn转换器处理数据　167

611　加载datasets模块中的数据集　167

612　将数据集划分为训练集和测试集　170

613　使用sklearn转换器进行数据预处理与降维　172

614　任务实现　174

任务62　构建并评价聚类模型　176

621　使用sklearn估计器构建聚类模型　176

622　评价聚类模型　179

623　任务实现　182

任务63　构建并评价分类模型　183

631　使用sklearn估计器构建分类模型　183

632　评价分类模型　186

633　任务实现　188

任务64　构建并评价回归模型　190

641　使用sklearn估计器构建线性回归模型　190

642　评价回归模型　193

643　任务实现　194

小结　196

实训　196

实训1　使用sklearn处理wine和wine_quality数据集　196

实训2　构建基于wine数据集的K-Means聚类模型　196

实训3　构建基于wine数据集的SVM分类模型　197

实训4　构建基于wine_quality数据集的回归模型　197

课后习题　198

第7章　航空公司客户价值分析　199

任务71　了解航空公司现状与客户价值分析　199

711　了解航空公司现状　200

712　认识客户价值分析　201

713　熟悉航空客户价值分析的步骤与流程　201

任务72　预处理航空客户数据　202

721　处理数据缺失值与异常值　202

722　构建航空客户价值分析关键特征　202

723　标准化LRFMC模型的5个特征　206

724　任务实现　207

任务73　使用K-Means算法进行客户分群　209

731　了解K-Means聚类算法　209

732　分析聚类结果　210

733　模型应用　213

734　任务实现　214

小结　215

实训　215

实训1　处理信用卡数据异常值　215

实训2　构造信用卡客户风险评价关键特征　217

实训3　构建K-Means聚类模型　218

课后习题　218

第8章　财政收入预测分析　220

任务81　了解财政收入预测的背景与方法　220

811　分析财政收入预测背景　220

812　了解财政收入预测的方法　222

813　熟悉财政收入预测的步骤与流程　223

任务82　分析财政收入数据特征的相关性　223

821　了解相关性分析　223

822　分析计算结果　224

823　任务实现　225

任务83　使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征　225

831　了解Lasso回归方法　226

832　分析Lasso回归结果　227

833　任务实现　227

任务84　使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型　228

841　了解灰色预测算法　228

842　了解SVR算法　229

843　分析预测结果　232

844　任务实现　234

小结　236

实训　236

实训1　求取企业所得税各特征间的相关系数　236

实训2　选取企业所得税预测关键特征　237

实训3　构建企业所得税预测模型　237

课后习题　237

第9章　家用热水器用户行为分析与事件识别　239

任务91　了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤　239

911　分析家用热水器行业现状　240

912　了解热水器采集数据基本情况　240

913　熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程　241

任务92　预处理热水器用户用水数据　242

921　删除冗余特征　242

922　划分用水事件　243

923　确定单次用水事件时长阈值　244

924　任务实现　246

任务93　构建用水行为特征并筛选用水事件　247

931　构建用水时长与频率特征　248

932　构建用水量与波动特征　249

933　筛选候选洗浴事件　250

934　任务实现　251

任务94　构建行为事件分析的BP神经网络模型　255

941　了解BP神经网络算法原理　255

942　构建模型　259

943　评估模型　260

944　任务实现　260

小结　263

实训　263

实训1　清洗运营商客户数据　263

实训2　筛选客户运营商数据　264

实训3　构建神经网络预测模型　265

课后习题　265

附录A　267

附录B　270

参考文献　295

学习笔记

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……

本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchatlogin()friends = itchatget_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwordstxt，newdittxt、unionWordstxt，下载字体simheittf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriendspy 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlibpyplot as pltpltrcParams['fontsans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文pltrcParams['axesunicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiebaimport jiebaposseg as psegfrom scipymisc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dictfromkeys(range(0x10000, sysmaxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……

Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -- coding:UTF-8 --#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlibpyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearnlinear_model import LogisticRegression#读取文件d……

以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。

注·获取方式：私信（666）

时间：2021/06/30

系统环境：Windows 10

所用工具：Jupyter Notebook\Python 30

涉及的库：pandas\train_test_split\DecisionTreeClassifier\accuracy_score\roc_curve\matplotlibpyplot\roc_auc_score\export_graphviz\graphviz\os\GridSearchCV

蛋肥想法： 通过测试集数据，检验预测准确度，测得准确度为9547%。

蛋肥想法： 通过绘制ROC曲线，得出AUC值为0966，表明预测效果不错。

蛋肥想法： 特征重要性最高的是“satisfaction_level”，而“salary”在该模型中的特征重要性为0，并不符合实际（钱可太重要了~），应该是因为数据处理时单纯将工资分为“高”“中”“低”3个档次，使得该特征变量在决策树模型中发挥的作用较小。

蛋肥想法： GridSearch网格搜索可以进行单参数和多参数调优，蛋肥这里以max_depth参数来练习调优，得出'max_depth': 7时，AUC更好为0985。

    接着前面的文章，关于语音分帧问题，在前期将语音静音删除后，需要将语音裁剪成长度相同的长度或者分帧，保证数据集的统一。长度不同的音频文件不容易建模分析，需要先分帧，切成长度相同的，另外切成一小段固定长度时，段和段之间适当重叠部分。

    经过一上午的学习实践，参考librosa文档和知乎等资料，终于搞定懂了。

    语音信号是一个非稳态的、时变的信号。但在短时间范围内可以认为语音信号是稳态的、时不变的，这个短时间一般取 10-30ms。进行语音信号处理时，为减少语音信号整体的非稳态、时变的影响，从而对语音信号进行分段处理，其中每一段称为一帧，帧长一般取 25ms。为了使帧与帧之间平滑过渡，保持其连续性，分帧一般采用交叠分段的方法，保证相邻两帧相互重叠一部分，末尾不足部分用零填充。相邻两帧的起始位置的时间差称为帧移，我们一般在使用中帧移取值为 10ms。

    那么对于一个 22050Hz 采样的音频来说，帧长有 22050 0025 = 55125 个点，帧移有 22050 001 = 2205 个点。根据上一篇文章- jupyter notebook完成wav文件探索 ，计算点数方法是采样率 时长，那么wav文件就有589569 22050 = 130000，和librosaload返回的数据是一致的。num_samples、frame_len、frame_shift 分别代表音频的数据点数、帧长和帧移，那么i 帧的数据需要的点数：(i-1) frame_shift + frame_len，n 个点的音频的帧数：ceil(n- / frame_shift) 。

    那么在librosaload语音文件后，需要自己来分帧吗？NO，librosa已经帮你实现了！librosafeaturemfcc函数提取MFCCs特征时，MFCC一般默认帧长为2048，帧移为512，即默认1/4关系。查看参考librosa文档：hop_length = win_length / 4，win_length = n_fft。n_fft=2048, hop_length=512。

        那么笔者再次在jupyter notebook中添加计算，发现和mfcc函数提取的帧数是一致的。那么在提取特征时就不需要自动来保证帧移的分帧。jupyter 真是太好用了，可以查看、修改历史过程，不用从头开始导入数据、分析数据了。