python数据分析基础教程课后答案余本国(python数据分析基础教程p

python求答案

以下是一段Python程序，用于统计字符串“ab2b3n5n2n67mm4n2”中字符n出现的次数：

```python

string = "ab2b3n5n2n67mm4n2"

count = 0

for char in string:

if char == 'n':

count += 1

print(f"The character 'n' appears {count} times in the string.")

```

在这个程序中，首先定义了一个字符串 `string`，它包含了要进行统计的文本内容。然后，使用一个名为 `count` 的计数器变量来记录字符 `'n'` 出现的次数，初始化为零。

接下来，使用一个 for 循环遍历字符串中的每个字符，如果当前字符是 `'n'`，则将计数器加一。

最后，使用字符串插值（f-string）的方式输出结果到控制台上。

当你运行这个程序时，它将输出以下结果：

```

The character 'n' appears 6 times in the string.

```

这表明，在给定的字符串中，字符 `'n'` 出现了 6 次。

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：7.8。

内容介绍

目录

第1章　Python数据分析概述　1

任务1.1　认识数据分析　1

1.1.1　掌握数据分析的概念　2

1.1.2　掌握数据分析的流程　2

1.1.3　了解数据分析应用场景　4

任务1.2　熟悉Python数据分析的工具　5

1.2.1　了解数据分析常用工具　6

1.2.2　了解Python数据分析的优势　7

1.2.3　了解Python数据分析常用类库　7

任务1.3　安装Python的Anaconda发行版　9

1.3.1　了解Python的Anaconda发行版　9

1.3.2　在Windows系统中安装Anaconda　9

1.3.3　在Linux系统中安装Anaconda　12

任务1.4　掌握Jupyter Notebook常用功能　14

1.4.1　掌握Jupyter Notebook的基本功能　14

1.4.2　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2.1　掌握NumPy数组对象ndarray　21

2.1.1　创建数组对象　21

2.1.2　生成随机数　27

2.1.3　通过索引访问数组　29

2.1.4　变换数组的形态　31

任务2.2　掌握NumPy矩阵与通用函数　34

2.2.1　创建NumPy矩阵　34

2.2.2　掌握ufunc函数　37

任务2.3　利用NumPy进行统计分析　41

2.3.1　读/写文件　41

2.3.2　使用函数进行简单的统计分析　44

2.3.3　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3.1　掌握绘图基础语法与常用参数　52

3.1.1　掌握pyplot基础语法　53

3.1.2　设置pyplot的动态rc参数　56

任务3.2　分析特征间的关系　59

3.2.1　绘制散点图　59

3.2.2　绘制折线图　62

3.2.3　任务实现　65

任务3.3　分析特征内部数据分布与分散状况　68

3.3.1　绘制直方图　68

3.3.2　绘制饼图　70

3.3.3　绘制箱线图　71

3.3.4　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4.1　读/写不同数据源的数据　80

4.1.1　读/写数据库数据　80

4.1.2　读/写文本文件　83

4.1.3　读/写Excel文件　87

4.1.4　任务实现　88

任务4.2　掌握DataFrame的常用操作　89

4.2.1　查看DataFrame的常用属性　89

4.2.2　查改增删DataFrame数据　91

4.2.3　描述分析DataFrame数据　101

4.2.4　任务实现　104

任务4.3　转换与处理时间序列数据　107

4.3.1　转换字符串时间为标准时间　107

4.3.2　提取时间序列数据信息　109

4.3.3　加减时间数据　110

4.3.4　任务实现　111

任务4.4　使用分组聚合进行组内计算　113

4.4.1　使用groupby方法拆分数据　114

4.4.2　使用agg方法聚合数据　116

4.4.3　使用apply方法聚合数据　119

4.4.4　使用transform方法聚合数据　121

4.4.5　任务实现　121

任务4.5　创建透视表与交叉表　123

4.5.1　使用pivot_table函数创建透视表　123

4.5.2　使用crosstab函数创建交叉表　127

4.5.3　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5.1　合并数据　133

5.1.1　堆叠合并数据　133

5.1.2　主键合并数据　136

5.1.3　重叠合并数据　139

5.1.4　任务实现　140

任务5.2　清洗数据　141

5.2.1　检测与处理重复值　141

5.2.2　检测与处理缺失值　146

5.2.3　检测与处理异常值　149

5.2.4　任务实现　152

任务5.3　标准化数据　154

5.3.1　离差标准化数据　154

5.3.2　标准差标准化数据　155

5.3.3　小数定标标准化数据　156

5.3.4　任务实现　157

任务5.4　转换数据　158

5.4.1　哑变量处理类别型数据　158

5.4.2　离散化连续型数据　160

5.4.3　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6.1　使用sklearn转换器处理数据　167

6.1.1　加载datasets模块中的数据集　167

6.1.2　将数据集划分为训练集和测试集　170

6.1.3　使用sklearn转换器进行数据预处理与降维　172

6.1.4　任务实现　174

任务6.2　构建并评价聚类模型　176

6.2.1　使用sklearn估计器构建聚类模型　176

6.2.2　评价聚类模型　179

6.2.3　任务实现　182

任务6.3　构建并评价分类模型　183

6.3.1　使用sklearn估计器构建分类模型　183

6.3.2　评价分类模型　186

6.3.3　任务实现　188

任务6.4　构建并评价回归模型　190

6.4.1　使用sklearn估计器构建线性回归模型　190

6.4.2　评价回归模型　193

6.4.3　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7.1　了解航空公司现状与客户价值分析　199

7.1.1　了解航空公司现状　200

7.1.2　认识客户价值分析　201

7.1.3　熟悉航空客户价值分析的步骤与流程　201

任务7.2　预处理航空客户数据　202

7.2.1　处理数据缺失值与异常值　202

7.2.2　构建航空客户价值分析关键特征　202

7.2.3　标准化LRFMC模型的5个特征　206

7.2.4　任务实现　207

任务7.3　使用K-Means算法进行客户分群　209

7.3.1　了解K-Means聚类算法　209

7.3.2　分析聚类结果　210

7.3.3　模型应用　213

7.3.4　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8.1　了解财政收入预测的背景与方法　220

8.1.1　分析财政收入预测背景　220

8.1.2　了解财政收入预测的方法　222

8.1.3　熟悉财政收入预测的步骤与流程　223

任务8.2　分析财政收入数据特征的相关性　223

8.2.1　了解相关性分析　223

8.2.2　分析计算结果　224

8.2.3　任务实现　225

任务8.3　使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征　225

8.3.1　了解Lasso回归方法　226

8.3.2　分析Lasso回归结果　227

8.3.3　任务实现　227

任务8.4　使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型　228

8.4.1　了解灰色预测算法　228

8.4.2　了解SVR算法　229

8.4.3　分析预测结果　232

8.4.4　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9.1　了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤　239

9.1.1　分析家用热水器行业现状　240

9.1.2　了解热水器采集数据基本情况　240

9.1.3　熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程　241

任务9.2　预处理热水器用户用水数据　242

9.2.1　删除冗余特征　242

9.2.2　划分用水事件　243

9.2.3　确定单次用水事件时长阈值　244

9.2.4　任务实现　246

任务9.3　构建用水行为特征并筛选用水事件　247

9.3.1　构建用水时长与频率特征　248

9.3.2　构建用水量与波动特征　249

9.3.3　筛选候选洗浴事件　250

9.3.4　任务实现　251

任务9.4　构建行为事件分析的BP神经网络模型　255

9.4.1　了解BP神经网络算法原理　255

9.4.2　构建模型　259

9.4.3　评估模型　260

9.4.4　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, Baritchat.login()friends = itchat.get_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stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiebaimport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 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 matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……

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一、Python基础教程

《图灵程序设计丛书：Python基础教程(第2版 修订版)》包括Python程序设计的方方面面，首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句。然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器。此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识。结尾，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了几个具有实际意义的Python项目的开发过程。

二、Python编程：从入门到实践

本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

三、利用Python进行数据分析

《利用Python进行数据分析》讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南(专门针对数据密集型应用).《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。

四、Python核心编程

《Python核心编程(第3版)》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本，总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。

《Python核心编程(第3版)》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。

五、Python数据分析与挖掘实战

本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。

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python大数据挖掘系列之基础知识入门 知识整理（入门教程含源码）

Python在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。

Python数据分析与挖掘技术概述

所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息，从而对网站进行改善等。

数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求，实现信息的个性化推送，发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。

预先善其事必先利其器

我们首先聊聊数据分析的模块有哪些：

下面就说说这些模块的基础使用。

numpy模块安装与使用

安装：

下载地址是：

我这里下载的包是1.11.3版本，地址是：

下载好后，使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"

安装的numpy版本一定要是带mkl版本的，这样能够更好支持numpy

numpy简单使用

生成随机数

主要使用numpy下的random方法。

pandas

使用 pip install pandas 即可

直接上代码：

下面看看pandas输出的结果， 这一行的数字第几列，第一列的数字是行数，定位一个通过第一行，第几列来定位：

常用方法如下：

下面看看pandas对数据的统计，下面就说说每一行的信息

转置功能：把行数转换为列数，把列数转换为行数，如下所示：

通过pandas导入数据

pandas支持多种输入格式，我这里就简单罗列日常生活最常用的几种，对于更多的输入方式可以查看源码后者官网。

CSV文件

csv文件导入后显示输出的话，是按照csv文件默认的行输出的，有多少列就输出多少列，比如我有五列数据，那么它就在prinit输出结果的时候，就显示五列

excel表格

依赖于xlrd模块，请安装它。

老样子，原滋原味的输出显示excel本来的结果，只不过在每一行的开头加上了一个行数

读取SQL

依赖于PyMySQL，所以需要安装它。pandas把sql作为输入的时候，需要制定两个参数，第一个是sql语句，第二个是sql连接实例。

读取HTML

依赖于lxml模块，请安装它。

对于HTTPS的网页，依赖于BeautifulSoup4，html5lib模块。

读取HTML只会读取HTML里的表格，也就是只读取

显示的是时候是通过python的列表展示，同时添加了行与列的标识

读取txt文件

输出显示的时候同时添加了行与列的标识

scipy

安装方法是先下载whl格式文件，然后通过pip install “包名” 安装。whl包下载地址是：

matplotlib 数据可视化分析

我们安装这个模块直接使用pip install即可。不需要提前下载whl后通过 pip install安装。

下面请看代码：

下面说说修改图的样式

关于图形类型，有下面几种：

关于颜色，有下面几种：

关于形状，有下面几种：

我们还可以对图稍作修改，添加一些样式，下面修改圆点图为红色的点，代码如下：

我们还可以画虚线图，代码如下所示：

还可以给图添加上标题，x，y轴的标签,代码如下所示

直方图

利用直方图能够很好的显示每一段的数据。下面使用随机数做一个直方图。

Y轴为出现的次数，X轴为这个数的值（或者是范围）

还可以指定直方图类型通过histtype参数：

图形区别语言无法描述很详细，大家可以自信尝试。

举个例子：

子图功能

什么是子图功能呢？子图就是在一个大的画板里面能够显示多张小图，每个一小图为大画板的子图。

我们知道生成一个图是使用plot功能，子图就是subplog。代码操作如下：

我们现在可以通过一堆数据来绘图，根据图能够很容易的发现异常。下面我们就通过一个csv文件来实践下，这个csv文件是某个网站的文章阅读数与评论数。

先说说这个csv的文件结构，第一列是序号，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的阅读数，第四列是每篇评论数。

我们的需求就是把评论数作为Y轴，阅读数作为X轴，所以我们需要获取第三列和第四列的数据。我们知道获取数据的方法是通过pandas的values方法来获取某一行的值，在对这一行的值做切片处理，获取下标为3（阅读数）和4（评论数）的值，但是，这里只是一行的值，我们需要是这个csv文件下的所有评论数和阅读数，那怎么办？聪明的你会说，我自定义2个列表，我遍历下这个csv文件，把阅读数和评论数分别添加到对应的列表里，这不就行了嘛。呵呵，其实有一个更快捷的方法，那么就是使用T转置方法，这样再通过values方法，就能直接获取这一评论数和阅读数了，此时在交给你matplotlib里的pylab方法来作图，那么就OK了。了解思路后，那么就写吧。

下面看看代码：