在实际的数据处理中，缺失值是普遍存在的，如何使用 Python 检测和处理缺失值，就是本文要讲的主要内容。感兴趣的同学可以关注一下

在本文中，我将分享10个 Python 操作，它们可覆盖90%的数据分析问题。有所收获点赞、收藏、关注。

这篇文章主要为大家介绍了python分析近年来比特币价格涨幅趋势的数据分布，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步

缺失值可能是数据科学中最不受欢迎的值，然而，它们总是在身边。忽略缺失值也是不合理的，因此我们需要找到有效且适当地处理它们的方法

当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作。比如一些输入性列表“New York City” ，同时其他人会说”New York, NY” 。因此你需要标准化这些工作，使看到统一的样式。本文总结推荐22个免费的数据可视化和分析工具。

今天我给大家分享几种更快的探索性数据分析方法，它们可以进一步加速 EDA。 我们以一个学生考试成绩的例子，创建一个如下所示的 DataFrame 并继续操作。欢迎收藏学习，喜欢点赞支持

Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，它是一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy

好的可视化能够帮助我们快速发现规律，找到原因；不好的可视化有可能会得出错误的结论，产生误导。想要做好数据可视化，先要明白“给谁看、看什么、怎么看”这三大问题。

NumPy（Numerical Python）是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运

Sweetviz是一个开放源代码Python库，可生成精美的高密度可视化文件，以单行代码启动EDA（探索性数据分析）。输出是一个完全独立的HTML应用程序，该系统围绕快速可视化目标值和比较数据集而构建。其目标是帮助快速分析目标特征

Beautiful Soup 提供一些简单的、python 式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序

之前网上也有不少关于行业的分析数据，今天我们就根据不同岗位，公司类型规模，学历要求，薪资分布等来进行分析，把职位分析功能集合封装起来，做成一个小工具分享给大家吧

Pandas指定行进行去重更新值，加载数据sample抽样函数，指定需要更新的值append直接添加append函数用法，根据某一列key值进行去重key唯一

数据分析软件选型不是一件小事儿，需要多方面权衡，还要综合利弊，充分考虑到应用的特性和框架等等要素。以下方法，或许能为更多企业的选型带来指导作用。

Excel是数据分析中最常用的工具 ，利用Excel可以完成数据清洗，预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，而这些操作用SQL一样可以实现。

这篇文章主要介绍了利用python数据分析进行炒股实战行情，本文主要介绍三部分：数据采集，数据预处理，利用SVM算法进行建模，本文仅供参考借鉴

这篇文章小编来讲讲lambda方法以及它在pandas模块当中的运用，熟练掌握可以极大地提高数据分析与挖掘的效率。

本篇文章梳理Jupyter Notebook中“Magics”命令，文中详细的为大家讲解了Jupyter Notebook3魔法命令以及示例代码，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望可以有所帮助，祝大家多多进步

用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够，numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据，但很多时候，还有字符串，还有时间序列等，比如：我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据，一些Pandas必会的用法，让你的数据分析

数据仓库有四个基本的特征：面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的。其中数据集成是数据仓库构建的首要前提，指将多个分散的、异构的数据源整合在一起以便于后续的数据分析。