data analysis (summary next step)

从Mar 25到现在May 7，3月25到5月7号，算起来也有一个半月，终于初步完成了这本书的学习，从numpy到pandas，再到matplotlib，对python有个初步的认识和理解，那么下一步该通过例子来加强和巩固所学的东西，再花一周的时间把基础全部给过一遍，总结和写博客。

在这一步完成后，开始搞kaggle，找俩个例子，精读。 [2018年05月07日22:47:44]

　说好的一周实际上花了差不多一周耶，感觉时间花都了，近期健身回来感觉有点累，但比以前躺着就睡着了好多了，很喜欢这种状态。那么接下来帮助朋友把论文中数据分析搞定，然后开始进军kaggle啦。 [2018年05月15日23:20:38]

文件处理: csv, table, json, txt, db

数据排序: value_counts, argsort, sort_values, searchsorted

分组分类: groupby, pivot_table, stack, unstack, unique, cut, qcut

数据截取: take, loc, iloc, head, tail

可视化: 直方图，曲线图 (matplotlib, seaborn)

数据合并: merge, concat, cumsum

数据过滤: fillna, list迭代过滤, isin, drop_duplicates

数据转换: rename, map转换, apply

暂时这么多，看到后再分类[2018年05月07日23:08:34]

持续更新...

书籍《利用Python进行数据分析·第二版》网上翻译来源

转载于:https://www.cnblogs.com/zeroones/p/8975852.html

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