去除birthday、start_work和other变量df.drop(['birthday','start_work','other'],

test分析。⑤运行试验：此时，网站或应用的访问者将被随机分配控件或变体。测量，计算和比较他们与每种体验的相互作用，以确定每个用户体验的表现。⑥分析结果：实验完成后，就可以分析结果了。A

在日常工作中，数据统计是工作中最重要的一部分。今天把Excel中最常用的统计函数整理了出来，共16个。为了方便同学们理解，选取的全是贴近应用的示例。1、Count

有个朋友是金融行业产品经理，最近在对已有的站内用户做分层与标签分类，需要对用户进行聚类分析。一般从事数据分析行业的朋友对这类词并不陌生，但是像市场运营人员就会把这类些名词概念搞混，导致结果不准确。数据分析相关概念多且杂，容易搞混。为了便于大家区分，今天小编就来盘点一下数据分析常用的术语解释。建议大家收藏起来方便查看。按照以下三类进行汇总。1、互联网常用名词解释2、统计学名词解释3、数据分析名词解释一、互联网常用名词解释1、PV（Page

前言在上一期原创文章《for循环太Low？分享几段我工作中经常使用的for代码！》中，我介绍了几段工作中常用的for循环代码，这期再简单介绍一下while循环与for循环的差异。在作者看来，while循环与for循环的最大区别在于，while循环是基于条件判断的循环，而for循环则是基于容器的循环。对于while循环来说，当条件满足时，将一直处于循环状态，除非碰见break关键词；对于for循环来说，当容器内的元素没有迭代结束，则一直处于循环状态，同样碰见break关键词时也会退出循环。所以，在做循环问题时，首先自问循环过程中有没有明确的迭代对象（即容器），然后再根据判断结果，选择优先方案，即如果有迭代对象，则优先使用for循环，否则优先使用while循环。相信读者在后文的循环实操中，能够感受到优先所带来的便捷。while循环示意图及语法为帮助读者理解while循环的逻辑，我将循环逻辑绘制成了下方的示意图，读者可以慢慢体会一下它与for循环的差异：如上图所示，当数据输入后，会立马进入条件判断，如果条件满足，则进入循环体，并继续下一轮的循环，直到条件不满足时，退出循环。所以，根据该逻辑，可以将while循环的语法表示如下：#

前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyter

GeneratorType更多情况下，直接就是代码，比如Operator模块：比如Curses库：干脆利落，丝毫不拖泥带水。东欧小哥打造打造这份资源的，是一位名为Jure

前言不管是for循环还是while循环，都是任何一门语言的基础知识，同时也是非常重要的知识。借助于循环的策略，可以将很多重复性的问题完美地解决。在Python中，大家可能对她的印象是“Python不适合使用循环，因为效率低，速度慢！”，但是本文中将重点介绍她，并跟大家分享我工作常用的几段代码示例（如果你想实操，文末有数据下载链接）。for循环示意图可以有部分朋友还不太清楚for循环的工作机制，这里画一个简单的示意图，希望读者能够理解她的逻辑。如上图所示，图中包含for循环过程中的三个部分，分别是漏斗、漏斗内的元素以及漏斗以下的结构，这三个部分构成了for循环的核心。读者可以将图中的三个核心内容分别理解为容器对象（即Python中的基础数据结构，如字符串、列表、元组和字典等）、容器内的元素以及循环体。上图中，左右两个示意图的唯一区别在于，for循环的循环体是否包含if分支判断。案例1：多数据文件的合并如下图所示，本地目录内包含需要读取的多个数据文件，它们均为csv格式或txt格式，且数据结构相同。该如何基于Python的for循环语句实现数据的读取与合并呢？#

声明：本次分享的近600页PPT材料来源于《从零开始学Python数据分析与挖掘》，欢迎大家阅读和分享。首先要感谢的是11所高校的一线教师，他们在教学过程选择了我的新书，同时也提出了一些宝贵的建议。其次要感谢的网友读者朋友，他们在阅读过程中也详细地指出了书中的一些错误，这些错误也都整合到了一个勘误集里面，大家可以前往下载。最后要感谢的是我身边的朋友和同事，他们将新书又一次地推荐给了他们身边的朋友。为表示感谢，自己在两个多月的努力下，将书中的核心内容做了整合与排版，以PPT的形式分享给大家，前后一共包含近600页的内容。这样做主要是出于两方面的考虑，一方面可以方便高校一线教师的教学，另一方面也可以方便读者朋友快速掌握书中的核心内容。在这两个多月中，由于忙于PPT的梳理和整合，导致了公众号原创文章数量的下降，还望读者朋友们的谅解。另外，还有一个好消息需要跟大家分享，那就是在7月份，我的第二本新书也即将上市，这是一本关于数据分析中工具实操的书籍，到时候也会在公众号送出福利，期待大家的关注和参与。最后，截图一些PPT的内容，以供大家参阅。在文末也有PPT材料的下载链接，如你在阅读过程中遇到任何问题都可以公众号留言或微信私聊我。PPT下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1VVUpvElBjhTf5RUOempzpg提取码：kxnu

这就是绘制分组的折线图思想，虽然折线图能够反映各个渠道的运输量随月份的波动趋势，但无法观察到1月份到8月份的各自总量。接下来我们看看面积图的展现。

虽然matplotlib模块没有封装好的雷达图命令，但pygal模块则提供了更加简单的雷达图函数，我们也尝试着借助这个模块实现雷达图的绘制。

上面的直方图，其实质反映的就是等间距的条形图。如果需要自定义价格范围，然后基于这个范围再作条形图的绘制，该如何操作呢？这里需要借助于pandas模块中的cut函数，将连续的数值切割成不同的数据段：

以奥迪品牌为例，我们需要知道这种品牌的二手汽车大概有多少辆，说白了就是要获取奥迪二手车一共有多少页信息。所以，我们需要获取各个品牌车辆各有多少页，然后再根据页数生成要抓取的链接URL；

绘制这样的分组散点图是不是也非常的简单呀，而且关于图的属性，可以想怎么设置就怎么设置。从图中可以发现，三种花的花瓣长度与宽度之间都存在正向的关系，只不过品种setasa的体型比较小，数据点比较聚集。

由于x轴是日期型数据，当数据量一多的时候，就会导致刻度标签的重叠或拥挤，为了防止重叠的产生，我们需要让日期型的x轴刻度标签自动展现，从而避免重叠的现象。下面两幅图是对比自动刻度标签的前后变化：

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上图绘制的是年龄的频数直方图，从整体的分布来看，有点像正态分布，两边低中间高的倒钟形状。除此，我们还可以绘制累计频率直方图，并且设置5岁为组距，如下代码可以表示成：

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用于突出显示大专学历人群colors=['#9999ff','#ff9999','#7777aa','#2442aa','#dd5555']

由于matplotlib对中文的支持并不是很友好，所以需要提前对绘图进行字体的设置，即通过rcParams来设置字体，这里将字体设置为微软雅黑，同时为了避免坐标轴不能正常的显示负号，也需要进行设置；

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加载第三方包library(lubridate)library(dplyr)library(ggplot)library(gridExtra) #

发现没有，网页中8.1日的天气数据全都包含在ul这个标签内，而这个标签的父级标签是红框中的div标签。只要锁定这两个标签，就可以快速的将网页中天气数据抓下来。

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、创建哑变量和连续数值的区间化的操作。前两个操作在数据库中是非常常用的，即将多个数据集纵向合并和横向的扩展；后两个操作在数据建模中会经常用到，即离散变量的哑变量化处理和连续变量的分段处理。

今天我们的内容就介绍到这边，欢迎大家拍砖。下期我们来聊聊pandas模块的数据框DataFrame第四部分。主要涉及多个数据集之间的合并和连接、哑变量生成和连续数值的区间化操作。

接着上一期的pandas模块介绍与应用，今天我们来聊聊如何借助于pandas模块进行数据的预处理，内容包括数据集变量与观测的筛选、变量的重命名、数据类型的变换、排序、重复观测的删除、和数据集的抽样。

今天我们的内容就介绍到这边，欢迎大家拍砖。下期我们来聊聊pandas模块的数据框DataFrame第二部分。主要涉及变量、观测的筛选；变量的重命名；数据类型的变换；排序和数据集的去重。

这个策略其实非常简单，简单到只用了一个选股条件。但是这个选股条件在众多其他条件中，却是最强的一个。至少我个人寻寻觅觅这么多年，回过头来发现，还是没有一个单独的选股条件比它更强。

没错，只要借助于unique函数（与R语言一样的函数）实现序列的排重，获得不同的水平值；通过使用value_counts函数（对应于R语言的table函数）对各个水平进行计数，并按频次降序呈现。

这里个人比较推荐使用genfromtxt函数进行外部数据的读取。切记，loadtxt函数和genfromtxt函数读入数据形成数组，故必须要求读进来的数据一定是数值型数据，否则会报错。

在Python编程中控制流和自定义函数是用的非常频繁的语句，通过控制流完成各种判断、循环等处理；通过自定义函数实现个性化的问题解决。今天我们就来讲讲Python中的控制流和自定义函数。

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字典中更新键对应的值，既可以使用索引的方式，也可以使用update方法，但update方法中的参数一定是一个字典。如果该字典的键在dict3中存在，则操作改的动作，否则完成增加键值对的使命。

介绍完上面常用的4种字符串处理方法，接下来我们来讲讲正则表达式都有哪些？常用的正则含义如下图所示，字符串的规律（正则表达式）可以通过这些元字符的组合体现。

曾经有网友问我如何读取磁盘中数个文件的数据，并把这些数据合并到一张数据表中。这期就跟大家讲讲如何完成如下四种情况的文件批量读取：

有关朴素贝叶斯分类器的理论部分就讲解到这里，希望读者能够理解，如果您还有不明白的地方可以给我留言。接下来我们就看一下，在R语言中，是如何实现朴素贝叶斯算法的落地的。

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对于含缺失值的样本距离可能会稍微复杂一点，但好在三种情况的距离都可以计算。现在还存在最后一个难题，即knn算法中的k如何确定？到底该选择最近的几个点才合适？这个问题一旦解决，knn便可自如行走。

之所以需要这些假设，是因为线性回归的参数确定是通过最小二乘法得到的。如果线性回归的这些前提假设不能得到保证，那出来的结果也是一种伪回归，故需要针对这些假设前提给予相应的解决办法。

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其中，k为待剪子树中叶节点的个数，pi为第i个叶节点所含样本量占子树所含样本量的比例，ei为第i个叶节点的估计误差，oi为第i个叶节点的错判损失，e为父节点的估计误差，o为父节点的错判损失。

正如本文的题目一样，我要分析的是上海二手房数据，我想看看哪些因素会影响房价？哪些房源可以归为一类？我该如何预测二手房的价格？可我手上没有这样的数据样本，我该如何回答上面的问题呢？

ratecontent.extend(re.findall(re.compile('"rateContent":"(.*?)","rateDate"'),content))

我们使用R中的caret包进行特征选择，该包也为我们提供了封装和过滤两种方法进行特征选择，首先来看看相对简单的过滤法，过滤法的实现可以使用caret包中的sbf(select

3）回到下方的网页源代码，逐个展开你就会发现具体的类、标签所对应的书本信息，而且最下方也会显示div.info的字样哦。这个字样就是告诉你，这一本书的内容全部包含在class为info的标签里面。

csv文本文件是非常常用的一种数据存储格式，而且其存储量要比Excel电子表格大很多，下面我们就来看看如何利用Python读取csv格式的数据文件：

替补法：对于连续型变量，如果变量的分布近似或就是正态分布的话，可以用均值替代那些缺失值；如果变量是有偏的，可以使用中位数来代替那些缺失值；对于离散型变量，我们一般用众数去替换那些存在缺失的观测。

在我看来，序列或数据框的索引有两大用处，一个是通过索引值或索引标签获取目标数据，另一个是通过索引，可以使序列或数据框的计算、操作实现自动化对齐，下面我们就来看看这两个功能的应用。

这6个部分，我争取在3期中逐一讲解，本篇仅涉及caret包中的数据预处理和数据分割两个部分。首先来看看caret是如何实现数据的预处理，关于这部分，主我将从如下主要的6个方面介绍：