1.Python数据分析预处理实训
python数据分析实训报告总结Python实训周总结精品文档
python数据分析实训报告总结Python实训周总结精品文档Python数据分析实训报告总结1. 概述本文是对Python数据分析实训周的总结报告，旨在对实训期间所学内容进行回顾与总结，并对实训成果进行评估和展望。
2. 实训内容在本次数据分析实训中，我们学习了Python语言的基本语法和数据分析相关的库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
同时，我们还学习了数据清洗、数据预处理、特征提取和模型构建等数据分析的关键步骤和方法。
3. 实训过程在实训过程中，我们首先学习了Python语言的基本语法和常用的数据结构，例如列表、字典和元组等。
通过实际编程练习，我们掌握了Python的基本操作和常用函数的使用。
接着，我们深入学习了NumPy库，了解了其数组对象和相关的运算功能。
通过使用NumPy，我们能够高效地进行数组操作和运算，提升了计算效率。
然后，我们学习了Pandas库，掌握了其数据结构和数据操作的方法。
Pandas提供了灵活且高效的数据处理工具，使得我们能够方便地进行数据清洗、重塑和分析。
此外，我们还学习了Matplotlib库，用于数据可视化。
通过Matplotlib，我们能够将数据以图表的形式进行展示，进一步深入理解数据的特征和趋势。
在学习了基本的库之后，我们开始进行实际的数据分析项目。
通过选择合适的数据集，我们首先进行了数据的清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理和数据类型转换等。
接着，我们进行了特征提取和特征工程，在选择了合适的特征之后，我们使用机器学习模型对数据进行建模和预测。
通过调整参数和模型选择，我们提高了模型的准确性和泛化能力。
最后，在实训的最后一天，我们进行了对整个实训过程的总结和复盘。
我们将在这一周所学到的知识进行总结，并对未来学习和应用的方向进行展望。
4. 实训成果通过这一周的数据分析实训，我们不仅掌握了Python语言的基本语法和数据分析相关的库，还学会了如何进行完整的数据分析流程，包括数据清洗、特征提取和模型构建等。
python的实训报告
python的实训报告一、引言Python是一种高级编程语言，已经成为工程师和数据科学家的首选工具之一。
作为一名学习Python的学生，我有幸参与了一次实训，通过实践应用所学知识，进一步巩固了我对Python的理解。
本报告将详细介绍我在实训中的学习内容、实践过程及结果。
二、实训目标在实训开始之前，我们制定了以下实训目标：1. 熟悉Python的基本语法和常用库；2. 学习将Python应用于数据分析和可视化；3. 掌握Python在机器学习领域的应用；4. 完成一项实际项目，测试所学知识的应用能力。
三、实训内容1. Python基础知识学习在实训初期，我们对Python的基本语法进行了系统学习。
包括变量、数据类型、条件语句、循环结构等基础知识。
此外，我们还学习了Python的面向对象编程（OOP）和异常处理机制。
2. Python库的应用为了更好地应用Python进行数据分析和可视化，我们学习了一些常用的Python库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。
通过学习这些库，我们能够更方便地处理和分析数据，并将结果可视化展示。
3. 机器学习算法的学习与实践作为Python的一个重要应用领域，机器学习在实训中占据了重要的位置。
我们学习了一些常用的机器学习算法，如线性回归、决策树和支持向量机。
通过使用Python库中的机器学习模块，我们实践了这些算法，从而更好地理解它们的原理和应用。
四、实践项目实训的最后阶段，我们完成了一项实践项目，以检验我们所学知识的应用能力。
项目的目标是建立一个预测房价的模型。
我们收集了一些房屋数据，并使用Python进行数据预处理、特征工程和模型训练。
最终，我们得到了一个较为准确的房价预测模型，并将结果可视化呈现。
五、实训成果通过这次实训，我取得了以下成果：1. 对Python的基础知识有了全面的掌握，能够独立编写简单的Python程序；2. 熟悉了Python常用库的使用，能够进行数据分析和可视化；3. 理解了一些常用的机器学习算法，并学会了使用Python库进行机器学习模型的建立和训练；4. 完成了一项实践项目，提高了对Python知识的应用能力。
实训报告课题小结
实训报告课题小结一、课题背景本次实训的课题为“基于Python的数据分析与可视化”，旨在通过Python编程语言，掌握数据分析和可视化的基本技能，提高学生对数据处理和分析的能力。
二、实训内容1. 数据获取与处理在实训开始前，我们首先需要获取数据。
本次实训使用了Kaggle平台上的一个数据集，包含了2014年美国航班的相关信息。
我们使用Python中的Pandas库对数据进行了预处理，包括去除缺失值、筛选出需要的列等操作。
2. 数据分析在数据预处理完成后，我们开始进行数据分析。
本次实训主要使用了Python中的Matplotlib和Seaborn库来进行图表绘制和可视化。
我们首先对航班延误情况进行了分析，并绘制出相关图表。
其次，我们还对不同航空公司、机场等因素对航班延误率的影响进行了探究，并绘制出相应图表。
3. 项目总结通过本次实训，我们学习到了Python编程语言在数据分析和可视化方面的应用。
同时也加深了对Pandas、Matplotlib和Seaborn库等常用工具的理解和熟悉程度。
此外，在项目过程中还锻炼了团队协作和沟通能力。
三、实训收获1. 掌握了Python编程语言在数据分析和可视化方面的应用。
2. 加深了对Pandas、Matplotlib和Seaborn库等常用工具的理解和熟悉程度。
3. 学习到了团队协作和沟通能力，提高了自己的综合素质。
四、实训反思1. 实训过程中，由于团队成员之间水平不太一致，导致进度有些缓慢。
下次实训需要更好地规划时间，提前做好准备工作，以便更好地完成任务。
2. 在数据分析过程中，我们发现数据集中存在一些异常值，这对结果的准确性产生了影响。
下次实训需要更加注意数据预处理的环节，尽可能排除异常值等因素的干扰。
3. 在项目总结时，我们发现有些成员对项目内容的理解不够深入。
下次实训需要在团队协作方面加强沟通与交流，并及时解决问题。
python数据分析案例实战
python数据分析案例实战在当今数据驱动的世界中，Python已经成为数据分析的主流工具之一。
它拥有丰富的库和框架，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn，这些工具使得数据分析变得简单而高效。
以下是使用Python进行数据分析的案例实战，展示了从数据获取、处理到可视化的完整流程。
首先，我们需要获取数据。
在Python中，可以使用`requests`库从网络API获取数据，或者使用`pandas`库直接从CSV或Excel文件中读取数据。
例如，我们可以使用以下代码从CSV文件中读取数据：```pythonimport pandas as pd# 读取CSV文件data = pd.read_csv('data.csv')```一旦数据被加载到DataFrame中，我们可以使用Pandas进行数据清洗和预处理。
这可能包括删除缺失值、处理异常值、数据类型转换等。
例如，删除含有缺失值的行：```python# 删除含有缺失值的行data.dropna(inplace=True)```接下来，进行数据探索和分析。
我们可以使用Pandas提供的函数来计算描述性统计数据，如均值、中位数、标准差等。
此外，我们还可以进行分组、排序和筛选等操作来深入理解数据。
```python# 计算描述性统计数据descriptive_stats = data.describe()# 按某列分组grouped_data = data.groupby('category')```数据可视化是数据分析中的重要环节，它可以帮助我们更直观地理解数据。
Python中的Matplotlib和Seaborn库提供了丰富的图表绘制功能。
例如，我们可以使用Seaborn绘制一个箱线图来展示数据的分布情况：```pythonimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 绘制箱线图sns.boxplot(x='category', y='value', data=data)plt.show()```在进行了一系列分析之后，我们可能会发现数据中的某些模式或趋势。
Python数据分析与挖掘实战-数据预处理
4
重复值处理
➢ pandas提供了一个名为drop_duplicates的去重方法。该方法只对DataFrame或Series类型有效。 ➢ drop_duplicates()方法的基本使用格式和参数说明如下：
24
多表合并
➢ 除了concat函数之外，pandas库的append()方法也可以用于纵向合并两张表，append()方法的基本使用 格式和常用参数说明如下：
• pandas.DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity= False)
•
if i not in list2:
•
list2.append(i)
•
return list2
• names = list(data['品牌名称']) # 提取品牌名称
• name = delRep(names) # 使用自定义的去重函数去重
3
重复值处理
➢ 除了利用列表去重之外，还可以利用集合（set）元素为唯一的特性去重：
使用固定值
将缺失的属性值用一个常量替换
最近临插补 回归方法 插值法
在记录中找到与缺失样本最接近的样本的该属性值插补
对带有缺失值的变量，根据已有数据和与其有关的其他变量（因变量）的数
据建立拟合模型来预测缺失的属性值
插值法是利用已知点建立合适的插值函数
数值 f (xi )近似代替
Python中的大数据处理实战案例
Python中的大数据处理实战案例随着信息技术的快速发展，大数据已成为当今社会中一个重要的资源。
在处理大数据时，Python作为一种高级编程语言，被广泛应用于数据分析和处理领域。
本文将介绍几个Python中实践大数据处理的案例，以帮助读者更好地了解并运用Python进行大数据处理。
一、数据清洗与预处理大数据处理的第一步是数据清洗与预处理。
Python提供了许多功能强大的工具和库，例如pandas和numpy，可以帮助我们对数据进行清洗和预处理。
下面是一个数据清洗的案例。
案例一：缺失数据处理假设我们有一个包含学生信息的数据集，其中某些学生的成绩数据缺失。
我们可以使用pandas库中的dropna()函数删除缺失数据的行，或者使用fillna()函数填充缺失数据。
```pythonimport pandas as pd# 读取包含学生信息的数据集df = pd.read_csv('students.csv')# 删除缺失数据的行clean_df = df.dropna()# 填充缺失数据filled_df = df.fillna(0)```二、数据分析与可视化在大数据处理过程中，数据分析和可视化是不可或缺的环节。
Python提供了多个库和工具，如matplotlib和seaborn，可以用于数据分析和可视化。
下面是一个数据可视化的案例。
案例二：销售数据分析假设我们有一个包含销售数据的数据集，我们可以使用matplotlib 库绘制一些常见的图表，如折线图、柱状图和散点图，以展示销售情况。
```pythonimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 读取包含销售数据的数据集df = pd.read_csv('sales.csv')# 统计每个月的销售额monthly_sales = df.groupby('Month')['Sales'].sum()# 绘制折线图plt.plot(monthly_sales.index, monthly_sales.values) plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')plt.title('Monthly Sales')plt.show()# 绘制柱状图plt.bar(monthly_sales.index, monthly_sales.values) plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')plt.title('Monthly Sales')plt.show()# 绘制散点图plt.scatter(df['Price'], df['Sales'])plt.xlabel('Price')plt.ylabel('Sales')plt.title('Price vs Sales')plt.show()```三、机器学习与大数据处理在大数据处理中，机器学习是一个重要的技术手段。
python数据分析实践报告(代码和数据在内)
python数据分析实践报告（代码和数据
在内）
介绍
本报告旨在展示使用Python进行数据分析的实践过程和结果。
报告中包含了使用的代码和相关数据。
数据收集
我们使用了以下数据集进行数据分析：
数据清洗和预处理
在数据分析之前，我们对数据进行了清洗和预处理的步骤，包括：
1. 数据去重
2. 缺失值处理
3. 数据格式转换
4. 异常值处理
数据分析
在进行数据分析时，我们使用了多种Python库和工具，包括：
- Pandas：用于数据读取、处理和转换
- NumPy：用于数值计算和统计分析
- Matplotlib：用于数据可视化
- Scikit-learn：用于机器学习和模型训练
我们对数据进行了以下分析：
1. 描述性统计分析：包括计算均值、中位数、标准差等统计指标
2. 数据可视化：使用折线图、柱状图、散点图等方式展示数据分布和趋势
3. 相关性分析：使用相关系数等方法分析变量之间的相关性
4. 机器学习建模：使用Scikit-learn库中的算法进行模型训练和预测
结果分析和总结
根据我们的数据分析结果，我们得出了以下结论：
1. 结论1
2. 结论2
3. 结论3
附录
本报告的附录包括了使用的Python代码和相关数据。
在此处插入代码
参考资料。
python的实训报告
python的实训报告一. 概述在这份报告中，我将会详细介绍关于Python实训的内容和学习成果。
Python是一种广泛应用于数据分析、人工智能和Web开发等领域的编程语言，通过参加实训，我的目标是掌握Python的基本语法和常用库，并能够独立完成一些简单的项目。
二. 实训内容1. Python基础知识在实训的初期，我们首先学习了Python的基本语法，如变量、数据类型、运算符等。
通过理论学习和实践练习，我对Python的语法有了初步的了解，并能够写出简单的程序。
2. 数据处理与分析随后，我们进一步学习了Python在数据处理和分析方面的应用。
学习了如何读取和写入不同类型的数据文件，如CSV和Excel。
通过使用Python的数据处理库，如Pandas和NumPy，我能够对大量的数据进行处理、清洗和分析，以提取有用的信息。
3. Web开发通过学习Python的Web框架，如Django和Flask，我们开始了Web开发的实践。
我们学习了如何设计和搭建一个简单的网站，并通过Python实现网站的后端逻辑。
这让我对Web开发有了初步的了解，并能够实现一些简单的功能，如用户注册、登录和数据展示等。
4. 人工智能与机器学习在进一步学习Python的过程中，我们也了解了Python在人工智能和机器学习方面的应用。
通过使用Python的机器学习库，如Scikit-learn和TensorFlow，我能够使用已有的机器学习模型，并对数据进行训练和预测，以解决一些实际的问题。
三. 学习成果通过这次Python实训，我获得了以下几方面的学习成果：1. Python编程能力的提升通过实训，我对Python的基本语法和常用库有了更深入的了解，并能够使用Python解决一些实际问题。
我可以独立完成简单的Python项目，并且对Python的开发环境和工具有了一定的了解。
2. 数据处理与分析的技能通过使用Python的数据处理库，我能够对大量的数据进行清洗、分析和可视化，以获得有用的信息。
Python数据清洗与预处理实践
Python数据清洗与预处理实践第一章：概述数据清洗和预处理是数据分析的关键步骤。
本文将介绍如何使用Python进行数据清洗和预处理的实践。
第二章：导入数据数据清洗和预处理的第一步是将原始数据导入Python环境中。
Python有多种方式可以导入数据，例如使用Pandas库的read_csv函数读取CSV文件，使用open函数读取文本文件等。
根据数据的具体格式选择合适的导入方法。
第三章：数据质量检查数据质量检查是数据清洗的重要步骤。
在此步骤中，我们将检查数据是否存在缺失值、重复值、异常值等问题。
可以使用Pandas库中的isnull函数、duplicated函数和describe函数等进行数据质量检查。
第四章：处理缺失值缺失值是指数据中的空值或者无意义的值。
在数据清洗过程中，我们需要处理缺失值，一般有两种方法。
一是删除包含缺失值的行或者列，二是使用合适的方法进行填充，例如使用均值填充或者插值法填充。
根据具体情况选择合适的方法进行处理。
第五章：处理重复值重复值是指数据中重复出现的记录。
在数据清洗过程中，我们需要处理重复值。
可以使用Pandas库中的duplicated和drop_duplicates函数来检查和删除重复值。
第六章：处理异常值异常值是指数据中与其他值明显不同的值。
在数据清洗过程中，我们需要处理异常值。
可以使用统计学方法、可视化方法等来检查异常值，并使用合适的方法进行处理。
第七章：数据归一化数据归一化是指将数据转化为统一的尺度，常用于机器学习和数据挖掘中。
在数据预处理过程中，我们可以使用标准化或者归一化等方法进行数据归一化。
可以使用Scikit-learn库的MinMaxScaler类或者StandardScaler类来进行数据归一化。
第八章：数据转换数据转换是指将原始数据转化为适合分析的形式。
常见的数据转换方法包括独热编码、特征缩放、特征选择等。
可以使用Pandas库和Scikit-learn库中的相关函数和类来进行数据转换。
python数据科学实践研究报告(包含代码与数据)
python数据科学实践研究报告（包含代码与数据）Python数据科学实践研究报告（包含代码与数据）1. 引言数据科学是一个跨学科领域，涉及使用计算机科学、统计学和领域知识来从数据中提取知识和洞察力。
在本实践报告中，我们将使用Python进行数据科学项目的实施，包括数据处理、分析、可视化和模型构建。
本报告将提供一个详细的概述，包括代码和数据，以展示数据科学的实际应用。
2. 数据预处理数据预处理是数据科学项目中的一个重要步骤，它包括数据清洗、数据转换和数据整合。
在本节中，我们将介绍如何使用Python进行数据预处理。
2.1 数据清洗数据清洗是去除无效或错误的数据的过程。
我们可以使用Python的Pandas库来清洗数据。
以下是一个示例代码：import pandas as pd读取数据data = pd.read_csv('data.csv')删除空值data = data.dropna()删除重复值data = data.drop_duplicates()过滤掉不符合条件的数据data = data[data['column_name'] > 0]2.2 数据转换数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式的过程。
我们可以使用Python的Pandas库来进行数据转换。
以下是一个示例代码：将字符串转换为数值data['column_name'] = pd.to_numeric(data['column_name'],errors='coerce')将日期字符串转换为日期对象data['date_column'] = pd.to_datetime(data['date_column'])2.3 数据整合数据整合是将来自不同来源的数据合并在一起的过程。
我们可以使用Python的Pandas库来进行数据整合。
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Python数据分析与处理实训
数据集说明
一、开始了解你的数据
探索Chipotle快餐数据
1.将数据集存入一个名为chipo的数据框内
2.查看前10行内容
3.数据集中有多少个列(columns)？
4.打印出全部的列名称
5.数据集的索引是怎样的？
6.被下单数最多商品(item)是什么?
7.在item_name这一列中，一共有多少种商品被下单？
8.一共有多少个商品被下单？
9.将item_price转换为浮点数
10.在该数据集对应的时期内，收入(revenue)是多少？
11.在该数据集对应的时期内，一共有多少订单？
12.每一单(order)对应的平均总价是多少？
二、数据过滤与排序
探索2012欧洲杯数据
1.将数据集存入一个名为euro12的数据框内。
2.只选取Goals这一列。
3.有多少球队参与了2012欧洲杯？
4.该数据集中一共有多少列(columns)?
5.将数据集中的列Team, Yellow Cards和Red Cards单独存为一个名叫discipline的
数据框。
6.对数据框discipline按照先Red Cards再Yellow Cards进行排序。
7.计算每个球队拿到的黄牌数的平均值。
8.找到进球数Goals超过6的球队数据。
9.选取以字母G开头的球队数据。
10.选取前7列。
11.选取除了最后3列之外的全部列。
12.找到英格兰(England)、意大利(Italy)和俄罗斯(Russia)的射正率(Shooting
Accuracy)。
三、数据分组
探索酒类消费数据
1.将数据框命名为drinks
2.哪个大陆(continent)平均消耗的啤酒(beer)更多？
3.打印出每个大陆(continent)的红酒消耗(wine_servings)的描述性统计值。
4.打印出每个大陆每种酒类别的消耗平均值。
5.打印出每个大陆每种酒类别的消耗中位数。
6.打印出每个大陆对spirit_servings饮品消耗的平均值，最大值和最小值。
四、Apply函数
探索1960 - 2014美国犯罪数据
1.将数据框命名为crime。
2.每一列(column)的数据类型是什么样的？
3.将Year的数据类型转换为datetime64。
4.将列Year设置为数据框的索引。
5.删除名为Total的列。
6.按照Year（每十年）对数据框进行分组并求和。
7.何时是美国历史上生存最危险的年代？
五、合并
探索虚拟姓名数据
1.创建DataFrame。
2.将上述的DataFrame分别命名为data1, data2, data3。
3.将data1和data2两个数据框按照行的维度进行合并，命名为all_data。
4.将data1和data2两个数据框按照列的维度进行合并，命名为all_data_col。
5.打印data3。
6.按照subject_id的值对all_data和data3作合并。
7.对data1和data2按照subject_id作连接。
8.找到data1和data2合并之后的所有匹配结果。
raw_data_1 = {
'subject_id': ['1', '2', '3', '4', '5'],
'first_name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
'last_name': ['Anderson', 'Ackerman', 'Ali', 'Aoni', 'Atiches']} raw_data_2 = {
'subject_id': ['4', '5', '6', '7', '8'],
'first_name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
'last_name': ['Bonder', 'Black', 'Balwner', 'Brice', 'Btisan']}
raw_data_3 = {
'subject_id': ['1', '2', '3', '4', '5', '7', '8', '9', '10', '11'], 'test_id': [51, 15, 15, 61, 16, 14, 15, 1, 61, 16]}
六、时间序列
探索Apple公司股价数据
1.读取数据并存为一个名叫apple的数据框。
2.查看每一列的数据类型。
3.将Date这个列转换为datetime类型。
4.将Date设置为索引。
5.有重复的日期吗？
6.将index设置为升序。
7.找到每个月的最后一个交易日(businessday)。
8.数据集中最早的日期和最晚的日期相差多少天？
9.在数据中一共有多少个月？
10.按照时间顺序可视化Adj Close值。
七、招聘数据探索与分析
招聘数据探索与分析
1、读取数据并存为一个名叫job_info的数据框。
2、将列命名为：['公司', '岗位', '工作地点', '工资', '发布日期']。
3、哪个岗位招聘需求最多？
4、取出9月3日发布的招聘信息。
5、找出工作地点在深圳的数据分析师招聘信息。
6、取出每个岗位的最低工资与最高工资，单位为“元/月”，若招聘信息中无工资数据则无需处理。
（如2-2.5万/月，则最低工资为20000，最高工资为25000。
）。