輸出結果如下： 從數據中看幾項比較重要的信息： 球員平均年齡為26.4歲，年齡段在19-38歲； 球員平均年薪為730萬美金，當時最大的合同為年薪3000萬美金； 球員平均出場時間為21.5分鍾，某球員場均出場37.8分鍾領跑聯盟，當然也有只 ...

1、經過自己的學習，學會了網絡爬蟲和數據分析，雖然學的不是太好，但是能基本做出個樣子來。 2、由於本人是一個籃球迷，我選擇將NBA歷史總得分榜進行爬取並進行數據分析。找網站是一個非常難得事情，試過多個網站都沒成功，於是我借鑒了其他同學使用的網站，終於找到了一個專門進行排名的網站“排行榜 ...

第一章 准備工作 1.3 重要的python數據庫 Numpy：是python科學計算的基礎包，本書大部分內容都基於numpy以及構建於其上的庫功能如下： -快速高效的多維數組對象ndarray。 -用於對數組執行元素級計算以及直接對數組執行數學運算的函數 -用於讀寫硬盤上基於數組的數據 ...

本案例數據集地址（百度網盤）：鏈接：https://pan.baidu.com/s/1FsEcr3lanXYbYLxGELtJZw 提取碼：5nvw （此鏈接永久有效） 或掃描下方二維碼獲取： 在本次博客中，我將利用Python數據分析工具來做一個某醫院某年度的銷售情況匯總。 項目運行 ...

四、數據處理 （1）缺失值 查看缺失情況： 刪除缺失值： 利用sklearn替換缺失值。當缺失值為數值型數據時，可用利用均值來替換 利用pandas替換缺失值（常用） 一個實例（https://blog.csdn.net ...

Excel是數據分析中最常用的工具，本篇文章通過python與excel的功能對比介紹如何使用python通過函數式編程完成excel中的數據處理及分析工作。在Python中pandas庫用於數據處理 ，我們從1787頁的pandas官網文檔中總結出最常用的36個函數，通過這些函數介紹 ...

、Python數據分析流程及學習路徑 數據分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內容。 根據每個部分需要用到的工具，Python數據分析的學習路徑如下： 相關推薦：《Python入門教程 ...

（2）、在python數據分析，人工智能技術領域不是以上理解，是將數據通過numpy pandas matpl ...