输出结果如下： 从数据中看几项比较重要的信息： 球员平均年龄为26.4岁，年龄段在19-38岁； 球员平均年薪为730万美金，当时最大的合同为年薪3000万美金； 球员平均出场时间为21.5分钟，某球员场均出场37.8分钟领跑联盟，当然也有只 ...

1、经过自己的学习，学会了网络爬虫和数据分析，虽然学的不是太好，但是能基本做出个样子来。 2、由于本人是一个篮球迷，我选择将NBA历史总得分榜进行爬取并进行数据分析。找网站是一个非常难得事情，试过多个网站都没成功，于是我借鉴了其他同学使用的网站，终于找到了一个专门进行排名的网站“排行榜 ...

第一章 准备工作 1.3 重要的python数据库 Numpy：是python科学计算的基础包，本书大部分内容都基于numpy以及构建于其上的库功能如下： -快速高效的多维数组对象ndarray。 -用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 -用于读写硬盘上基于数组的数据 ...

本案例数据集地址（百度网盘）：链接：https://pan.baidu.com/s/1FsEcr3lanXYbYLxGELtJZw 提取码：5nvw （此链接永久有效） 或扫描下方二维码获取： 在本次博客中，我将利用Python数据分析工具来做一个某医院某年度的销售情况汇总。 项目运行 ...

四、数据处理 （1）缺失值 查看缺失情况： 删除缺失值： 利用sklearn替换缺失值。当缺失值为数值型数据时，可用利用均值来替换 利用pandas替换缺失值（常用） 一个实例（https://blog.csdn.net ...

Excel是数据分析中最常用的工具，本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas库用于数据处理 ，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数介绍 ...

、Python数据分析流程及学习路径 数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。 根据每个部分需要用到的工具，Python数据分析的学习路径如下： 相关推荐：《Python入门教程 ...

（2）、在python数据分析，人工智能技术领域不是以上理解，是将数据通过numpy pandas matpl ...