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4年前
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天秀!Pandas还能用来写爬虫?
谈及Pandas的read.xxx系列的函数,大家的第一反应会想到比较常用的pd.read_csv()和pd.read_excel(),大多数人估计没用过pd.read_h...
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4年前
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提高数据的颜值!一起看看Pandas中的那些Style
Pandas的style用法在大多数教程中见的比较少,它主要是用来美化DataFrame和Series的输出,能够更加直观地显示数据结果。 下面采用某商店的零售数据集,通过...
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4年前
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Python量化研究——可转债抢权配售值得做吗?
在上一篇文章可转债打新能赚钱吗?Python数据分析告诉你!中,对可转债打新的收益率进行了比较详细的分析,在这个基础上,本文研究与可转债投资相关的抢权配售行为的收益率情况,...
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4年前
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如何用Python绘制一张好看的指数估值图?
对于以定投指数的方式理财的朋友,最需要关注的指标便是各个指数的估值,在指数低估时买入,高估时卖出,那如何制作一张估值图来跟踪指数的估值情况呢?本文就从0到1介绍如何用Mat...
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4年前
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Pandas数据处理——玩转时间序列数据
进行金融数据分析或量化研究时,总避免不了时间序列数据的处理,时间序列是指在一定时间内按时间顺序测量的某个变量的取值序列。常见的时间序列数据有一天内随着时间变化的温度序列,又...
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5年前
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Pandas数据处理——盘点那些常用的函数(下)
继上一篇文章Pandas数据处理——盘点那些常用的函数(上),这篇文章整理了剩下的一些Pandas常见方法,整体难度会比上一篇文章中的大一点,但还是比较容易理解的。话不多说...
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5年前
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Pandas数据处理——盘点那些常用的函数(上)
在之前的文章中,以图文的方式详细讲解了Pandas中groupby,merge以及map、apply、applymap的原理,掌握好这些原理,再在这个基础上进行一些拓展,基...
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5年前
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Python量化研究——可转债打新能赚钱吗?
可转债是一种兼具债性和股性的投资品种,其投资风险介于债券和股票之间。可转债的玩法有很多,打新是一种相对比较安全且容易入门的理财方法,那可转债打新真的能赚钱吗?风险大吗?打新...
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5年前
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Python可视化 | Seaborn5分钟入门(七)——pairplot
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级...
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5年前
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Python可视化 | Seaborn5分钟入门(六)——heatmap热力图
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级...
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5年前
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Python可视化 | Seaborn5分钟入门(五)——lmplot
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高...
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5年前
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Python可视化 | Seaborn5分钟入门(四)——stripplot和swarmplot
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高...
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5年前
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Python可视化 | Seaborn5分钟入门(三)——boxplot和violinplot
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高...
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5年前
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Python可视化 | Seaborn5分钟入门(二)——barplot&countplot&pointplot
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高...
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5年前
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Python可视化 | Seaborn5分钟入门(一)——kdeplot和distplot
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高...
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5年前
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Python数据分析实战 | 用数据带你回顾乔丹的职业生涯
乔丹是联盟上下公认的历史第一人,芝加哥公牛在他带领下几乎统治了上世纪90年代NBA整整10年,包括分别在91-93赛季和96-98赛季拿下的两次三连冠,要知道,NBA72年...
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5年前
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Python数据分析实战 | 爬遍拉勾网,带你看看互联网寒冬下,数据分析师还吃香吗?
伴随着移动互联网的飞速发展,越来越多用户被互联网连接在一起,用户所积累下来的数据越来越多,市场对数据方面人才的需求也越来越大,由此也带火了如数据分析、数据挖掘、算法等职业,...
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5年前
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Pandas数据分析——超好用的Groupby详解
在日常的数据分析中,经常需要将数据根据某个(多个)字段划分为不同的群体(group)进行分析,如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分,分析各省销售额的变化情况,社交领域...
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5年前
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Pandas数据处理三板斧——map、apply、applymap详解
在日常的数据处理中,经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作,对应这些操作,Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的数据...
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5年前
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常见的Pandas性能优化方法,让你的pandas飞起来!
Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀,想必大家也都不陌生,但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方,尤其是对于较大的数据集而言,如果你没有适当地使...
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