🏆🏆🏆教程全知识点简介：1.机器学习常用科学计算库包括基础定位、目标。2. 人工智能概述涵盖人工智能应用场景、人工智能小案例、人工智能发展必备三要素、人工智能机器学习和深度学习。3. 机器学习概述包括机器学习工作流程、什么是机器学习、模型评估（回归模型评估、拟合）、Azure机器学习模型搭建、完整机器学习项目流程。4. 机器学习基础环境安装与使用包括Jupyter Notebook使用（一级标题、Jupyter Notebook中自动补全代码等相关功能拓展）。5. Matplotlib可视化涵盖Matplotlib HelloWorld（什么是Matplotlib、实现简单Matplotlib画图折线图、画出温度变化图、准备数据、创建画布、绘制折线图、显示图像、构造x轴刻度标签、修改坐标刻度显示、设置中文字体、设置正常显示符号、保存图片）、添加坐标轴刻度、添加网格显示、添加描述信息、图像保存、设置图形风格、常见图形绘制（常见图形种类意义、散点图绘制）。6. Numpy包括Numpy优势、N维数组ndarray（ndarray属性）、基本操作（生成数组方法、生成0和1数组、从现有数组生成、创建符合正态分布股某票涨跌幅数据）、数组间运算（数组与数的运算）。7. Pandas数据结构包括Series、DataFrame。8. 文件读取与存储涵盖CSV（read_csv）、HDF（read_hdf与to_hdf）、JSON（read_josn）。9. 高级处理数据离散化包括为什么要离散化、什么是数据离散化、股某票涨跌幅离散化（读取股某票数据、将股某票涨跌幅数据进行分组、股某票涨跌幅分组数据变成one_hot编码）、案例实现。
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✨ 本教程项目亮点
🧠 知识体系完整：覆盖从基础原理、核心方法到高阶应用的全流程内容
💻 全技术链覆盖：完整前后端技术栈，涵盖开发必备技能
🚀 从零到实战：适合 0 基础入门到提升，循序渐进掌握核心能力
📚 丰富文档与代码示例：涵盖多种场景，可运行、可复用
🛠 工作与学习双参考：不仅适合系统化学习，更可作为日常开发中的查阅手册
🧩 模块化知识结构：按知识点分章节，便于快速定位和复习
📈 长期可用的技术积累：不止一次学习，而是能伴随工作与项目长期参考
🎯🎯🎯全教程总章节
🚀🚀🚀本篇主要内容
Pandas
学习目标
- 了解Numpy与Pandas的不同
- 说明Pandas的Series与Dataframe两种结构的区别
- 了解Pandas的MultiIndex与panel结构
- 应用Pandas实现基本数据操作
- 应用Pandas实现数据的合并
- 应用crosstab和pivot_table实现交叉表与透视表
- 应用groupby和聚合函数实现数据的分组与聚合
- 了解Pandas的plot画图功能
- 应用Pandas实现数据的读取和存储
5.12 案例
学习目标
-
目标
- 无
1 需求
现在 有一组从2006年到2016年1000部最流行的电影数据
数据来源：www.kaggle.com/damianpanek…
-
问题1： 想知道这些电影数据中评分的平均分，导演的人数等信息， 应该怎么获取？
-
问题2：对于这一组电影数据，如果 想rating，runtime的分布情况，应该如何呈现数据？
-
问题3：对于这一组电影数据，如果 希望统计电影分类(genre)的情况，应该如何处理数据？
2 实现
首先获取导入包，获取数据
%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
#文件的路径
path = "./data/IMDB-Movie-Data.csv"
#读取文件
df = pd.read_csv(path)
2.1 问题一：
** 想知道这些电影数据中评分的平均分，导演的人数等信息， 应该怎么获取？**
- 得出评分的平均分
使用mean函数
df["Rating"].mean()
- 得出导演人数信息
求出唯一值，然后进行形状获取
## 导演的人数
# df["Director"].unique().shape[0]
np.unique(df["Director"]).shape[0]
644
2.2 问题二：
对于这一组电影数据，如果 想Rating，Runtime (Minutes)的分布情况，应该如何呈现数据？
- 直接呈现，以直方图的形式
选择分数列数据，进行plot
df["Rating"].plot(kind='hist',figsize=(20,8))
- Rating进行分布展示
进行绘制直方图
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
plt.hist(df["Rating"].values,bins=20)
plt.show()
修改刻度的间隔
# 求出最大最小值
max_ = df["Rating"].max()
min_ = df["Rating"].min()
# 生成刻度列表
t1 = np.linspace(min_,max_,num=21)
# [ 1.9 2.255 2.61 2.965 3.32 3.675 4.03 4.385 4.74 5.095 5.45 5.805 6.16 6.515 6.87 7.225 7.58 7.935 8.29 8.645 9. ]
# 修改刻度
plt.xticks(t1)
# 添加网格
plt.grid()
- Runtime (Minutes)进行分布展示
进行绘制直方图
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
plt.hist(df["Runtime (Minutes)"].values,bins=20)
plt.show()
修改间隔
# 求出最大最小值
max_ = df["Runtime (Minutes)"].max()
min_ = df["Runtime (Minutes)"].min()
# # 生成刻度列表
t1 = np.linspace(min_,max_,num=21)
# 修改刻度
plt.xticks(np.linspace(min_,max_,num=21))
# 添加网格
plt.grid()
2.3 问题三：
对于这一组电影数据，如果 希望统计电影分类(genre)的情况，应该如何处理数据？
-
思路分析
-
思路
- 1、创建一个全为0的dataframe，列索引置为电影的分类，temp_df
- 2、遍历每一部电影，temp_df中把分类出现的列的值置为1
- 3、求和
-
-
1、创建一个全为0的dataframe，列索引置为电影的分类，temp_df
# 进行字符串分割
temp_list = [i.split(",") for i in df["Genre"]]
# 获取电影的分类
genre_list = np.unique([i for j in temp_list for i in j])
# 增加新的列
temp_df = pd.DataFrame(np.zeros([df.shape[0],genre_list.shape[0]]),columns=genre_list)
- 2、遍历每一部电影，temp_df中把分类出现的列的值置为1
for i in range(1000):
#temp_list[i] ['Action','Adventure','Animation']
temp_df.ix[i,temp_list[i]]=1
print(temp_df.sum().sort_values())
- 3、求和,绘图
temp_df.sum().sort_values(ascending=False).plot(kind="bar",figsize=(20,8),fontsize=20,colormap="cool")
Musical 5.0
Western 7.0
War 13.0
Music 16.0
Sport 18.0
History 29.0
Animation 49.0
Family 51.0
Biography 81.0
Fantasy 101.0
Mystery 106.0
Horror 119.0
Sci-Fi 120.0
Romance 141.0
Crime 150.0
Thriller 195.0
Adventure 259.0
Comedy 279.0
Action 303.0
Drama 513.0
dtype: float64
Pandas
学习目标
- 了解Numpy与Pandas的不同
- 说明Pandas的Series与Dataframe两种结构的区别
- 了解Pandas的MultiIndex与panel结构
- 应用Pandas实现基本数据操作
- 应用Pandas实现数据的合并
- 应用crosstab和pivot_table实现交叉表与透视表
- 应用groupby
