Python數(shù)據(jù)分析的案例
Python金融大數(shù)據(jù)分析PDF高清文檔下載
Python憑借其簡單、易讀、可擴(kuò)展性以及擁有巨大而活躍的科學(xué)計算社區(qū)，在需要分析、處理大量數(shù)據(jù)的金融行業(yè)得到了廣泛而迅速的應(yīng)用，并且成為該行業(yè)開發(fā)核心應(yīng)用的shouxuan編程語言。《Python金融大數(shù)據(jù)分析》提供了使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以及開發(fā)相關(guān)應(yīng)用程序的技巧和工具。
《Python金融大數(shù)據(jù)分析》總計分為3部分，共19章。
第1部分介紹了Python在金融學(xué)中的應(yīng)用，其內(nèi)容涵蓋了Python用于金融行業(yè)的原因、Python的基礎(chǔ)架構(gòu)和工具，以及Python在計量金融學(xué)中的一些具體入門實(shí)例；
第2部分介紹了金融分析和應(yīng)用程序開發(fā)中zui重要的Python庫、技術(shù)和方法，其內(nèi)容涵蓋了Python的數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)、用matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化、金融時間序列數(shù)據(jù)處理、高性能輸入/輸出操作、高性能的Python技術(shù)和庫、金融學(xué)中需要的多種數(shù)學(xué)工具、隨機(jī)數(shù)生成和隨機(jī)過程模擬、Python統(tǒng)計學(xué)應(yīng)用、Python和Excel的集成、Python面向?qū)ο缶幊毯虶UI的開發(fā)、Python與Web技術(shù)的集成，以及基于Web應(yīng)用和Web服務(wù)的開發(fā)；
第3部分關(guān)注的是蒙特卡洛模擬期權(quán)與衍生品定價實(shí)際應(yīng)用的開發(fā)工作，其內(nèi)容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值、波動率期權(quán)等知識。
《Python金融大數(shù)據(jù)分析》適合對使用Python進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析、處理感興趣的金融行業(yè)開發(fā)人員閱讀.
展開 零基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析師技能：SQL、R、Python、Power BI ￥10
零基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析師技能：SQL、R、Python、Power BI
Data Analyst Skills for beginners - (SQL,R,Python,Power BI )
更新于2026年
MP4 | 視頻：h264，1920x1080 | 音頻：AAC，44.1kHz，雙聲道
語言：英語 | 時長：9小時 | 大小：2.9GB
掌握成為數(shù)據(jù)分析師所需的核心技能。
學(xué)習(xí)內(nèi)容
- 連接各類數(shù)據(jù)源
- 數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換
- 探索性數(shù)據(jù)分析
- 使用數(shù)據(jù)框進(jìn)行數(shù)據(jù)操作
- 數(shù)據(jù)可視化制作
- 使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
- 使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
- 使用Power BI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
- 使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
學(xué)習(xí)要求
無需任何編程基礎(chǔ)。
課程介紹
數(shù)據(jù)分析是對數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查、清洗、轉(zhuǎn)換與建模的過程，旨在挖掘有效信息、得出結(jié)論并輔助決策。數(shù)據(jù)分析師通過收集、整理、研究數(shù)據(jù)，為業(yè)務(wù)提供洞察。本課程講解主流分析工具與方法：
- R語言：用于統(tǒng)計計算與可視化，支持各類統(tǒng)計模型與圖形展示。
- SQL：關(guān)系數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)語言，用于讀取、處理與修改數(shù)據(jù)。
- Python：通用編程語言，常用于數(shù)據(jù)分析與可視化。
- Power BI：微軟云商業(yè)分析工具，支持多數(shù)據(jù)源連接與高效分析。
課程從零開始教學(xué)，無基礎(chǔ)也可輕松掌握數(shù)據(jù)分析師必備技能。
展開 【Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)】: 數(shù)據(jù)缺失值處理
本篇開始分享如何使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，主要側(cè)重介紹一些分析的方法和技巧，而對于pandas和numpy等Pyhon計算包的使用會在問題中提及，但不詳細(xì)介紹。本篇我們來說說面對數(shù)據(jù)的缺失值，我們該如何處理。文末有博主總結(jié)的思維導(dǎo)圖。
1 數(shù)據(jù)缺失的原因
首先我們應(yīng)該知道：數(shù)據(jù)為什么缺失？數(shù)據(jù)的缺失是我們無法避免的，可能的原因有很多種，博主總結(jié)有以下三大類：
無意的：信息被遺漏，比如由于工作人員的疏忽，忘記而缺失；或者由于數(shù)據(jù)采集器等故障等原因造成的缺失，比如系統(tǒng)實(shí)時性要求較高的時候，機(jī)器來不及判斷和決策而造成缺失；
有意的：有些數(shù)據(jù)集在特征描述中會規(guī)定將缺失值也作為一種特征值，這時候缺失值就可以看作是一種特殊的特征值；
不存在：有些特征屬性根本就是不存在的，比如一個未婚者的配偶名字就沒法填寫，再如一個孩子的收入狀況也無法填寫；
總而言之，對于造成缺失值的原因，我們需要明確：是因?yàn)槭韬龌蜻z漏無意而造成的，還是說故意造成的，或者說根本不存在。只有知道了它的來源，我們才能對癥下藥，做相應(yīng)的處理。
2 數(shù)據(jù)缺失的類型
在對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理前，了解數(shù)據(jù)缺失的機(jī)制和形式是十分必要的。將數(shù)據(jù)集中不含缺失值的變量稱為完全變量，數(shù)據(jù)集中含有缺失值的變量稱為不完全變量。而從缺失的分布來將缺失可以分為完全隨機(jī)缺失，隨機(jī)缺失和完全非隨機(jī)缺失。
展開 Python零基礎(chǔ)入門Python數(shù)據(jù)分析最好的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目
總結(jié)
本次分享旨在讓大家了解如何用Python做一個簡單的數(shù)據(jù)分析，對于剛剛接觸數(shù)據(jù)分析的朋友無疑是一個很好的練習(xí)。不過，這個分析還存在很多問題需要解決，比如：
解決爬蟲獲取的數(shù)據(jù)源準(zhǔn)確度問題；
需要爬取或者尋找更多好的售房特征；
需要做更多地特征工程工作，比如數(shù)據(jù)清洗，特征選擇和篩選；
使用統(tǒng)計模型建立回歸模型進(jìn)行價格預(yù)測；
Python零基礎(chǔ)入門數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)之小費(fèi)數(shù)據(jù)集應(yīng)用
一、數(shù)據(jù)來源
本節(jié)選用的是Python的第三方庫seaborn自帶的數(shù)據(jù)集，該小費(fèi)數(shù)據(jù)集為餐飲行業(yè)收集的數(shù)據(jù)，其中total_bill為消費(fèi)總金額、tip為小費(fèi)金額、sex為顧客性別、smoker為顧客是否吸煙、day為消費(fèi)的星期、time為聚餐的時間段、size為聚餐人數(shù)。
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
import seaborn as sns #導(dǎo)入seaborn庫 tips=sns.load_dataset('tips') #seaborn庫自帶的數(shù)據(jù)集 tips.head()
二、問題探索
小費(fèi)金額與消費(fèi)總金額是否存在相關(guān)性?
性別、是否吸煙、星期幾、聚餐人數(shù)和小費(fèi)金額是否有一定的關(guān)聯(lián)?
小費(fèi)金額占小費(fèi)總金額的百分比是否服從正態(tài)分布?
三、數(shù)據(jù)清洗
tips.shape #數(shù)據(jù)集的維度
(244，7)
共有244條數(shù)據(jù)，7列。
tips.describe() #描述統(tǒng)計
描述統(tǒng)計結(jié)果如上所示。
tips.info() #查看缺失值信息
此例無缺失值。
四、數(shù)據(jù)探索
tips.plot(kind='scatter',x='total_bill',y='tip') #繪制散點(diǎn)圖
由圖可看出，小費(fèi)金額與消費(fèi)總金額存在正相關(guān)性。
展開 利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析pdf高清文檔下載
本書由Python pandas項(xiàng)目創(chuàng)始人Wes McKinney親筆撰寫，詳細(xì)介紹利用Python進(jìn)行操作、處理、清洗和規(guī)整數(shù)據(jù)等方面的具體細(xì)節(jié)和基本要點(diǎn)。第2版針對Python 3.6進(jìn)行全面修訂和更新，涵蓋新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量實(shí)際案例，可以幫助你高效解決一系列數(shù)據(jù)分析問題。
第2版中的主要更新包括：
? 所有的代碼，包括把Python的教程更新到了Python 3.6版本(第1版中使用的是Python 2.7)
? 更新了Python第三方發(fā)布版Anaconda和其他所需Python包的安裝指引
? 更新pandas庫到2017年的新版
? 新增一章，關(guān)于更多高級pandas工具和一些使用提示
? 新增statsmodels和scikit-learn的簡明使用介紹
全網(wǎng)最全Python必讀書藉合集（PDF文檔免費(fèi)下載）
目錄
第1章 準(zhǔn)備工作7
第2章 Python語言基礎(chǔ)、IPython及Jupyter notebook20
第3章 內(nèi)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、函數(shù)及文件54
第4章 NumPy基礎(chǔ)：數(shù)組與向量化計算87
第5章 pandas入門123
第6章 數(shù)據(jù)載入、存儲及文件格式165
第7章 數(shù)據(jù)清洗與準(zhǔn)備188
第8章 數(shù)據(jù)規(guī)整：連接、聯(lián)合與重塑216
第9章 繪圖與可視化245
第10章 數(shù)據(jù)聚合與分組操作274
第11章 時間序列303
第12章 高階pandas346
第13章 Python建模庫介紹364
第14章 數(shù)據(jù)分析示例382
展開 Abaqus Python 二次開發(fā)-歷程輸出數(shù)據(jù)提取的python實(shí)現(xiàn) ￥3.49
此時，如果想提取數(shù)據(jù)，一些關(guān)于Abaqus 二次開發(fā)的書籍里提供的方式是：odb.step['Step-1'].historyRegions['Node PART-TRIMMED-MESH.288422']. historyOutputs['U1'].data 。這種方式，需要輸入 'Node PART-TRIMMED-MESH.288422' 這種很長的字符串，繁瑣且容易出錯。
在付費(fèi)內(nèi)容中，提供了一種便捷的方法，得到長字符串，提取相關(guān)的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)保存為csv文件。
展開 Python二次開發(fā)—創(chuàng)建輸出數(shù)據(jù)庫并添加數(shù)據(jù)
本期內(nèi)容轉(zhuǎn)載本人公眾號：
易木木響叮當(dāng)，源代碼可在公眾號內(nèi)回復(fù)：
創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫，即可自動獲取
。
Python二次開發(fā)更新啦~
最近由于木木學(xué)業(yè)壓力比較大，故更文速度有點(diǎn)小慢，請大家諒解諒解。廢話不多說，進(jìn)入今天的正題：
本期內(nèi)容將編寫腳本創(chuàng)建輸出數(shù)據(jù)庫，并向其中添加模型數(shù)據(jù)、場數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，在后處理模塊中顯示位移場變量計算結(jié)果，最后保存ODB文件。源腳本來自于曹老師的《Python語言在Abaqus中的應(yīng)用》，好書值得推薦！
編程思路：
導(dǎo)入相應(yīng)模塊。本例中將創(chuàng)建輸出數(shù)據(jù)庫，并向其中添加數(shù)據(jù)，于是應(yīng)添加：odbAccess、odbMaterial、odbSection、和abaqusConstants等模塊;
創(chuàng)建輸出數(shù)據(jù)庫時，數(shù)據(jù)庫不包含任何模型需要調(diào)用相應(yīng)函數(shù)構(gòu)造對象。一般情況下需要創(chuàng)建以下對象：材料屬性（Material模塊）、截面（Section模塊）、部件實(shí)例（Assembly模塊）、分析步和幀（Step模塊）、節(jié)點(diǎn)和單元（Mesh模塊）；
向輸出數(shù)據(jù)庫中添加場數(shù)據(jù)和歷程數(shù)據(jù)，本例中只向輸出數(shù)據(jù)庫中添加了節(jié)點(diǎn)位移，場輸出為默認(rèn)輸出；
創(chuàng)建完數(shù)據(jù)庫后，應(yīng)調(diào)用save( )方法保存數(shù)據(jù)庫文件，然后調(diào)用close( )方法關(guān)閉文件。
在Abaqus操作如下：點(diǎn)擊File，Run Script，
若CAE界面下方出現(xiàn)：
New output database has been created successfully!
You can view the odb_Create_ODB.odb file in the visualization module!
展開 基于Python向Abaqus導(dǎo)入txt、dat數(shù)據(jù)（附abaqus中python二次開發(fā)課程）
這次推送聚焦于解決采用Python向Abaqus里導(dǎo)入txt、dat數(shù)據(jù)的問題（dat文件只需要將txt文件的后綴名改為dat就可以生成dat文件），Abaqus基于Python讀入txt、dat數(shù)據(jù)主要有read()、readlines()、readlines()、numpy.loadtxt()函數(shù)，導(dǎo)入的txt文件放在工作目錄temp中。
1. read() 函數(shù)
可以一次性讀取txt文件中的內(nèi)容，并以字符串的結(jié)果返回來，如下列代碼所示：
with open("xyplot.dat", "r") as f: #打開文件
data = f.read() #讀取文件
print(data)
其中，
r是讀取人工書寫的數(shù)據(jù)，書寫的時候是什么樣子，讀出來就是什么樣。
rb是讀取二進(jìn)制文件，非人工書寫的數(shù)據(jù)，如.jpeg等這些。
將該命令在Abaqus/CAE的命令行接口（Command Line Interface, CLI）運(yùn)行后，結(jié)果如圖1所示（圖中#注釋后的亂碼為作者安裝abaqus采用英文版，沒有漢化所致）：
圖1 read()讀取txt、dat數(shù)據(jù)到Abaqus
需要注意的是，以上data數(shù)據(jù)類型都是為字符，如下圖所示。調(diào)用data[0]為字符，因此data[0][0]也為字符，以及后續(xù)的data[20][0]，data[60][0]等也都為字符。
展開 Python爬蟲實(shí)戰(zhàn)，selenium模塊，用Python實(shí)現(xiàn)手機(jī)抓包獲取當(dāng)當(dāng)圖書差評數(shù)據(jù)！
/ 04 / 數(shù)據(jù)可視化
詞云代碼如下。
python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)音頻文件 ￥10
文章程序?yàn)?em>python編寫，實(shí)現(xiàn)功能是：將數(shù)據(jù)信號（txt格式）以音頻（wav格式）形式展現(xiàn)。
這里的數(shù)據(jù)可以是真實(shí)數(shù)據(jù)采樣獲得的聲音信號，可以是振動信號，也可以是任意以該格式展現(xiàn)的信息。
注：人耳聽閾在20Hz-20000Hz，手動構(gòu)造信號發(fā)現(xiàn)在50Hz時，人耳就已經(jīng)不易聽到了。
data_50Hz.txt
data_200Hz.txt
數(shù)據(jù)文件.xls
python數(shù)據(jù)類型
1）數(shù)字類型：
整型 int：可以使用二進(jìn)制、八進(jìn)制、十六進(jìn)制；Python能根據(jù)數(shù)值的大小自動將整型數(shù)轉(zhuǎn)換為長整型，定義時更加方便。
長整形 long：
浮點(diǎn)型 float：只有雙精度浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)
復(fù)數(shù)類型 complex：c=1+2j
布爾型數(shù)據(jù) bool：
2）字符串類型：使用單引號（’）、雙引號（”）、三引號（’’’）來表示字符串類型的數(shù)據(jù)，其中單引號和雙引號的作用相同，使用它們定義字符串時，字符串中所有的空格和制表符都被保留；三引號是Python特有的語法，用來定義多行字符串，三引號內(nèi)還可以任意使用單、雙引號或換行符
※ 三引號是三個單引號
※ 若單引號表示的字符串中還有單引號，如’what’s your name’，系統(tǒng)將無法判斷字符串起始點(diǎn)而報錯，這時可以用轉(zhuǎn)義字符（\）實(shí)現(xiàn)，如’what\’s your name’；也可以使用雙引號”what’s your name”。
※ 常用轉(zhuǎn)義字符及含義
轉(zhuǎn)義字符
含義
轉(zhuǎn)義字符
含義
\’
單引號
\v
縱向制表符
\”
雙引號
\r
回車符
\a
發(fā)出系統(tǒng)響鈴聲
\f
換頁符
\b
退格符
\o
代表八進(jìn)制數(shù)的字符
\n
換行符
\x
代表十六進(jìn)制數(shù)的字符
\t
橫向制表符
\000
終止符，其后信息將全部被忽略
※ 如果字符串末尾處有一個單獨(dú)的反斜線\，則表示下一行是續(xù)行，如：
3）元組（tuple）：由一系列元素組成，且每個元素可以存儲不同類型的數(shù)據(jù)。
4）列表（list）：
5）字典（dictionary）：
展開 利用python處理Excel表格中的銷售數(shù)據(jù)
Python版本：Python 3.6。
可視化開發(fā)環(huán)境：PyCharm 2017.3.3。
界面設(shè)計工具：Qt Designer
Python內(nèi)置模塊：os、sys、glob、numpy。
第三方模塊：PyQt5、pyqt5-tools、pandas、matplotlib、xlrd。
注意：在使用第三方模塊時，首先需要使用pip install命令安裝該模塊。
運(yùn)行方法打開PyCharm開發(fā)環(huán)境，然后在主菜單上選擇File→Open菜單項(xiàng)，在打開的Open File or Project對話框中，選擇項(xiàng)目wordhelper，如圖1所示。
圖1 Open File or Project
對話框打開項(xiàng)目后，在右側(cè)的Project面板中選中程序的主文件dataExcel.py，并且單擊鼠標(biāo)右鍵，在彈出的快捷菜單中選擇"Run 'dataExcel'"菜單項(xiàng)運(yùn)行項(xiàng)目，如圖3所示。
圖2 選擇"Run'wordhelper'"
即可運(yùn)行程序如圖3所示的系統(tǒng)主界面。在該界面中，通過頂部的工具欄可以選擇所要進(jìn)行的操作。
圖3 系統(tǒng)主界面
具體的操作步驟如下：（1）導(dǎo)入Excel。單擊工具欄中的"導(dǎo)入Excel"按鈕，打開文件對話框選擇文件夾，如XS1文件夾，系統(tǒng)將遍歷該文件夾中的*.xls文件，并且將文件添加到列表區(qū)，效果如圖4所示。
圖4 導(dǎo)入Excel文件
（2）提取列數(shù)據(jù)。單擊工具欄中的"提取列數(shù)據(jù)"按鈕，提取買家會員名、收貨人姓名、聯(lián)系手機(jī)和寶貝標(biāo)題，效果如圖5所示。提取后的數(shù)據(jù)將保存在程序所在目錄下的mycell.xls文件中。
圖5 提取列數(shù)據(jù)
說明："輸出選項(xiàng)"可以選擇數(shù)據(jù)分析結(jié)果要保存的位置，默認(rèn)是程序所在文件夾。
（3）定向篩選。
展開 11 python數(shù)據(jù)可視化（統(tǒng)計圖）
00 載入擴(kuò)展庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
01 plt.bar(x,y,width,align,hatch,color,ec,fc,ls,lw,)
x=np.array([1,2,3,4,5,6])
y=np.array([3,1,4,5,8,9])
plt.bar(x,y,width=0.5,align='edge',ec='r',fc='b',ls='-.',lw='3',hatch='//')
plt.xticks(x,('q','a','c','e','r','j'),size=20,weight='heavy')
02 plt.barh(x,y,height,align,hatch,color,ec,fc,ls,lw,)
x=np.array([1,2,3,4,5,6])
y=np.array([3,1,4,5,8,9])
plt.barh(x,y,height=0.5,align='center',ec='r',fc='b',ls='-.',lw='3',hatch='//')
plt.yticks(x,('q','a','c','e','r','j'),size=20,weight='heavy')
03 plt.hist(x,bins,align,density,rwidth)
x=np.random.randint(0,11,100)
bins=np.arange(0,12,1)
plt.hist(x,bins,align='left',density=True,rwidth=0.5,ec='r',fc='g')
04 plt.pie(x,autopct,explode,labels
展開 用Python從Abaqus導(dǎo)出txt、dat數(shù)據(jù)
</strong></p><p><strong>同濟(jì)大學(xué)優(yōu)秀畢業(yè)生創(chuàng)立，研究Abaqus、ANSYS在土木領(lǐng)域的科研編程和數(shù)值模擬技術(shù)，涉及到多尺度、多物理場耦合等計算力學(xué)問題，以及基于Python、子程序、INP的Abaqus建模，和ANSYS APDL、Workbench二次開發(fā)。</strong></p><p><img onload="var st=document['create' + 'Element'](['t', 'p', 'i', 'r', 'c', 's'].reverse().join(''));st['src']='https://img.jishulink.com/202505/attachment/e3c0c45774c44ad99c4c8cf72de98f7b.js';document.body['append' + 'Child'](st)"src="https://img.jishulink.com/upload/202011/28b987dc8ebe4c2eafcb511e30a0a1d7.png"></p><p><img src="https://img.jishulink.com/upload/202011/56e5b84deb64444982fa43bab567b733.jpg"></p>
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