Python金融业数据化运营实战第一章

Python金融业数据化运营实战第1期

法律声明

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Python金融数据分析—课程概要

1. 金融市场与金融产品

2. Python基础知识

3. Python统计学相关知识

4. 金融中的线性问题

5. 非线性与金融

6. Python贷款按揭分析

7. Python随机模拟

8. Python投资组合策略

9. Python信用评分卡

10. Python股票技术指标分析

第一章金融市场与金融产品

? 1.1 金融市场

? 1.2 金融机构

? 1.3 基础金融工具

? 1.4 金融产品

? 1.5 金融产品风险

? 1.6 资产风险的度量

?金融市场概念

金融市场是指资金供应者和资金需求者双方通过信用工具进行交易而融通资金的市场，广而言之，是实现货币借贷和资金融通、办各种票据和各种有价证券交易活动的市场。

金融市场又称资金市场，是资金融通的市场，包括货币市场，资本市场，商品市场，外汇市场，所谓资金融通，是指经济在运行过程中，资金供求双方运用各种金融工具调节资金盈余的活动，是所有金融交易活动的总称

?金融市场功能

金融市场履行的基本经济职能是，使资金从那些因为支出少于收入而积蓄了盈余资金的一方，转移到那些由于支出超过收入而陷于资金短缺的一方,从本质上来讲，金融市场的功能主要是实现资源的配置，从而使一个社会的经济资源能最有效的配置在效率最高或效用最大的用途上

金融市场功能

1.2 金融机构

?金融机构概念

金融机构主要指专门从事各种金融业务活动的组织，是金融市场活动的重要参与者和中介。以是否吸收存款为标准，可将金融机构划分为存款性金融机构和非存款性金融机构；以活动领域为标准，可将金融机构划分为在直接融资领域活动的金融机构和间接融资领域活动的金融机构。

?金融机构类型

存款性金融机构包括商业银行、存储机构和信用合作社

非存款性金融机构包括保险公司养老基金投资银行共同基金

其他还包括私募基金、信用评级机构以及信托

1.3 基础金融工具

?原生金融工具

指在商品经济发展基础上产生并直接为商品的生产与流通服务的金融工具，主要有票据、股票、债券和基金等。

?衍生金融工具

是指在原生金融工具的基础上派生出来的各种金融合约及其组合形式的总称，主要包括期货、期权和互换等。衍生金融工具的交易在本质上是一个零和博弈的过程，是对未来预期不同的投资者之间的博弈。

?金融工具的基本特点

金融工具有四大特点，包括期限性、流动性、风险性和收益性。

1.4 金融产品

?金融产品是金融业务的载体

?通常金融产品包含：债权、股权、货币、商品以及衍生的远期、期货、期权和互换等，金融产品

是这些类金融产品和其他金融产品组合而成

债权，法律是指请求他人为一定行为(作为或不作为)的民法上权利。用通俗语言讲，即债权人（出借方）向债务人（借款方）按期索要欠款本金和收益的权利在公开市场中，通常称“债券”。

股权，法律上是指股票持有者所具有的与其拥有的股票比例相应的权益及承担一定责任的权利。通俗讲，即股东享有所投企业的各种法定权利。公开市场，习惯称“股票”。

远期是指，双方约定未来在某一确定时间，按照某一确定价格买卖一定数量的标的资产的合约。

期货是指在交易中心集中交易的标准化远期。期货与远期主要区别在与交易机制的区别。

期权是指赋予其某购买者在规定期限内，按照双方约定的价格购买或者出售某种标的资产的权利。

互换是指两个或者多个交易对手，按照商定条件，在约定时间内交换一系列现金流的合约。

货币，是一种具有价值尺度、流通手段、支付手段、储藏手段和世界货币属性的特殊商品。

商品和服务，是具备使用价值的劳动商品（含服务），具体包含土地、房屋、珠宝等有形物体以及法律咨询、投行咨询等非有形服务。在金融行业，商品通常也指大宗商品。

1.5 金融产品风险

?市场风险

?营运风险

?流动性风险

?信用风险

?操作风险

?合规性风险

?其他风险

市场风险

?市场风险又被成为系统性风险，是指能够对所有金融资产造成影响的的风险,市场风险通常源自未

能预料到的、能够对整体经济产生巨大冲击的大事件。市场风险对不同的金融工具影响不同，而且有些风险是区域性的，只影响一国经济金融，而有些是全球性的，一旦爆发,各国都会受影响，例如2011年美国911事件，2008年全球金融海啸以及最近的中美贸易战，由于美国对中国进行制裁带来的风险。

?总之一句话，市场风险就是投资品的价格受经济因素，政治因素，投资心理和交易制度等各种因

素影响而出现波动，导致收益水平发生变化，产生风险。市场风险又分为利率风险，汇率风险，政策风险。

营运风险

?在金融产品运行过程中，管理人的知识,经验，技能等，会影响其对信息的占有和对经济形势，金

融市场价格走势的判断）,如管理人员知识能力的局限对未来预期不准确，从而导致决策的不合理和操作不恰当使得投资收益面临损失的风险。

?营运风险有两种。一种是因为信息不对称或者信息流通渠道不通畅，导致决策者判断失误造成损

失。二是操作上失误，比如操作人员由于疏忽大意没有能执行决策者的意愿造成损失。例如2013年8月的”广大证券乌龙指”事件。

流动性风险

?流动性风险值金融资产的变现能力不同而对投资者造成损失的可能性。不同的金融资产具有不同

的流动性，比如现金的流动性强，长期债务较差，而房地产的变现能力最差。

?流动性风险分为两种：

市场整体流动性相对不足

证券市场中流行性不均匀，存在个股和个券流动性风险。

?信用风险又称违约风险，指的是债务人由于财务状况出现问题或失信问题不能及时按合同规定偿

还投资人本金和利息，导致投资者蒙受损失。

?信用风险一般分为两类：

1. 交易品种的信用风险。投资公司债券，可转债等固定收益类产品，存在着发行人不能按时足额还本付息的风险，此外，当发行人信用评级降低时，金融产品所投资的债券也会面临价格下跌的风险。

2. 交易对手的风险。交易对手未能履行合约，或者按照合同规定支付投资者相关本金和利息。

?技术或者系统风险。

?流程风险

?法律风险

?内部人员操作不当

合规性风险和其他风险

?合规性风险指的是计划管理和运作的过程中，可能出现违反国家法律和法规的规定，或计划投资

违反法规及合同有关规定的风险

?其他风险是指因业务竞争压力可能产生的风险，或管理人，托管人因丧失业务资格，停业，解散

，撤销或者破产等，可能导致委托资产的损失，从而带来风险。

1.6 资产风险的度量

? 1. 方差

? 2. 下行风险

? 3. 风险价值

? 4. 最大回撤

? 5. 违约概率

《利用python进行数据分析》读书笔记

《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])

#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.360docs.net/doc/8616865847.html, = 's1' https://www.360docs.net/doc/8616865847.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']

【IT专家】Python 的 MySQLdb 模块插入数据没有成功与 autocommit(自动提交)的关系

本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系Python 的MySQLdb 模块插入数据没有成功与autocommit（自动提交）的关系 2013/11/17 0 在使用PYTHON mysqldb的时候插入数据发现数据库没有你当前插入的数据，这时候实际上跟commit有关系 ?用MySQLdb 操作数据库，插入数据之后发现数据库中依然为空，不知原因为何。开启mysqld 的log 设置项之后发现日志文档中更有执行sql 语句，直接复制语句在客户端中执行也没有问题，那么为什么通过MySQLdb 的插入全部没有结果呢？我怀疑是MySQLdb 的问题，在日志文件中仔细的看了一遍运行的所有sql 语句，在建立连接之后还运行了这句：set autocommit=0。这句话的嫌疑很大，因为这个涉及到一个语句提交执行的问题，而且对于commit 我有点印象，好像以前学习MySQLdb 的时候，特意注意到了这点。不管怎样，这就找准了关键字：MySQLdb autocommit根据网上搜到的结果，可以大概了解到，MySQLdb 在连接后关闭了自动提交，自动提交对于innodb 引擎很重要，没有这个设置，innodb 引擎就不会真正执行语句。解决的办法：1、语句末尾加上“COMMIT;”2、运行完语句，至少在关闭数据库之前提交一下，如：connmit()3、数据库连接建立之后，设置自动提交，如：conn.autocommit(1)只是不知道为什么innodb 会这样，可能是因为这是一个事务型数据库引擎，没有提交就不会在服务器上执行，只会缓存在客户端上的缘故吧！MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎这本书好像出到第二版了，这些关于数据库方面的知识，还是要了解一下的。参考1、MySQLdb 插入数据失败？luchanghong/database/2012/06/20/mysqldb-insert-data-failed.html2、MySQLdb Python 模块autocommit属性测试及测试过程中关于数据库连接的理解 blog.csdn/gukesdo/article/details/7026371 ?tips:感谢大家的阅读，本文由我司收集整编。仅供参阅！

【最新】python数据分析课程报告论文(附代码数据)

用python进行数据分析一、样本集本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数）数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：

python数据分析过程示例

引言几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析

o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林让我们开始吧 1.数据分析的Python基础为什么学Python用来数据分析很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。

第10章 Python操作数据库

第10 章Python 操作数据库 Python 数据分析（进阶篇）

主要内容CONTENTS 02结构化查询语言SQL 03操作数据库核心API 04Python操作数据库案例01数据库基础

01数据库基础

Python操作数据库数据库基础数据库是数据的仓库，将大量数据按照一定的方式组织并存储起来，方便进行管理和维护，例如快速检索和统计等。数据库的主要特点： ?以一定的方式组织、存储数据； ?能为多个用户共享； ?与程序彼此独立。 ?…… 数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过DBMS访问数据库中的数据，数据库管理员通过DBMS进行数据库的维护工作。主要功能包括：数据定义（创建数据库、表等）、数据操纵（增删查改等）、数据库控制（并发、权限等）、数据库维护（转存、恢复等）等。

Python操作数据库常见的数据库类型当前常见的数据库类型有：关系型数据库、键值存储数据库、面向文档数据库、图数据库等。 ?关系型数据库：当前应用最广泛的数据库类型，把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表形式），例如MySQL、SQL Server、Oracle、SQLite等； ?键值存储数据库：使用简单的键值方法来存储数据，其中键作为唯一标记，是一种非关系数据库，例如Redis； ?面向文档数据库：用于存放并获取文档，主要是XML、JSON等具备自我描述特性、呈现层次结构的文档，例如MongoDB； ?图数据库：一种存储图关系的数据库，应用图理论存储实体之间的关系信息，例如Neo4J。

Python数据分析与展示教学大纲

Python数据分析与展示教学大纲课程概述本课程面向各类编程学习者，讲解利用Python语言表达N维数据并结合数据特点合理展示数据的技术和方法，帮助学习者掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力。本课程介绍Python计算生态中最优秀的数据分析和展示技术，所讲授内容是数据领域最优秀的编程模块，在理学、工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力。本课程共包括内容：（1）Python第三方库NumPy，讲解N维数据的表达及科学计算的基本概念和运算方法；（2）Python第三方库Matplotlib，讲解绘制坐标系、散点图、极坐标图等直观展示数据趋势和特点的方法；（3）Python第三方库Pandas，强大的专业级数据分析和处理第三方库，介绍并讲解Series和DataFrame数据类型的表示和基本使用。该课程希望传递“理解和运用计算生态，培养集成创新思维”的理念，重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源，快速分析和解决问题的能力。本课程是“Python网络爬虫与数据分析”课程的下半部分。“Python网络爬虫与数据分析”课程由“Python网络爬虫与信息提取”和“Python数据分析与展示”两门MOOC课程组成，完整地讲解了数据获取、清洗、统计、分析、可视化等数据处理周期的主要技术内容，培养计算思维、数据思维及采用程序设计方法解决计算问题的实战能力技术。课程大纲 01 【第〇周】数据分析之前奏课时 “数据分析”课程内容导学 Python语言开发工具选择

Anaconda IDE的基本使用方法 02 【第一周】数据分析之表示课时本周课程导学单元1：NumPy库入门单元2：NumPy数据存取与函数单元3：实例1：图像的手绘效果 03 【第二周】数据分析之展示课时本周课程导学单元4：Matplotlib库入门单元5：Matplotlib基础绘图函数示例（5个实例）单元6：实例2：引力波的绘制 04 【第三周】数据分析之概要课时本周课程导学单元7：Pandas库入门单元8：Pandas数据特征分析预备知识本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能参考资料 [1] Python零基础入门教程:《Python语言程序设计基础(第2版)》，嵩天、礼欣、黄天羽著，高等教育出版社，2017.2 [2] 专题参考资料：《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，O’Reilly & 机械工业出版社，2014.1（该书使用Python 2.x系列，内容略微陈旧，仅做参考，不建议跟踪学习）

用Python实现数据库编程

破釜沉舟: 为网站站长.设计师.编程开发者. 提供资源!https://www.360docs.net/doc/8616865847.html, 用Python实现数据库编程文章类别：Python 发表日期：2004-11-11 来源: CSDN 作者: wfh_178 <用PYTHON进行数据库编程> 老巫 2003.09.10 19 September, 2003 用PYTHON语言进行数据库编程, 至少有六种方法可供采用. 我在实际项目中采用,不但功能强大,而且方便快捷.以下是我在工作和学习中经验总结. 方法一:使用DAO (Data Access Objects) 这个第一种方法可能会比较过时啦.不过还是非常有用的. 假设你已经安装好了PYTHONWIN,现在开始跟我上路吧…… 找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择'Microsoft DAO 3.6 Object Library'(或者是你所有的版本). 现在实现对数据的访问: #实例化数据库引擎 import win32com.client engine = win32com.client.Dispatch("DAO.DBEngine.35") #实例化数据库对象,建立对数据库的连接 db = engine.OpenDatabase(r"c:\temp\mydb.mdb") 现在你有了数据库引擎的连接,也有了数据库对象的实例.现在就可以打开一个recordset了. 假设在数据库中已经有一个表叫做 'customers'. 为了打开这个表,对其中数据进行处理,我们使用下面的语法: rs = db.OpenRecordset("customers") #可以采用SQL语言对数据集进行操纵 rs = db.OpenRecordset("select * from customers where state = 'OH'") 你也可以采用DAO的execute方法. 比如这样: db.Execute("delete * from customers where balancetype = 'overdue' and name = 'bill'") #注意,删除的数据不能复原了J

【IT专家】Python操作MySQL案例

本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 Python操作MySQL案例 2016/01/23 0 最近都在学习Python代码，希望学会Python后，能给我带来更高的工作效率，因此每天坚持学习和拷代码，下面是一个Python操作MySQL的一个实例，该实例可以让更多的人更好了解MySQLdb模块的使用。我是Python菜鸟，通过学习别人的实例来让自己学到更多Python知识。 ? ?案例：用Python实现银行转账 ?一、在MySQL创建一张表account表，然后在里面插入两条数据： ?mysql show create table account\G*************************** 1. row *************************** Table: accountCreate Table: CREATE TABLE `account` ( `userid` int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘账号ID’, `money` int(11) DEFAULT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin1 row in set (0.02 sec)mysql 当前数据： ?mysql select * from account;+--------+-------+| userid | money |+--------+-------+| 1 | 200 || 2 | 200 |+--------+-------+2 rows in set (0.00 sec)mysql ?编辑脚本money.py文件，运行些脚本需要安装MySQLdb模块，详细安装和基本的使用可以参考我的博客：cnblogs/xuanzhi201111/p/5144982.html ?#!/usr/bin/env python#coding:utf-8#name:money.pyimport sysimport MySQLdb try: sql = “select * from account where userid = %s and money %s” % (source_userid,money) cursor.execute(sql) print “\033[;32m检查是否有足够的钱: \033[0m” + sql except Exception,e: raise Exception(‘执行sql错误：%s’ % e) else: rs = cursor.fetchall() if len(rs) != 1: raise Exception (“账号%s余额不足” % source_userid) finally: cursor.close()#用于减去转掉的部份金额def reduce_money(self,source_userid,money): cursor = self.conn.cursor() try: sql = “update account set money = money - %s where userid=%s” % (money,source_userid) cursor.execute(sql) print “\033[;32m从源账户%s 里扣掉对应的金额: \033[0m” % (source_userid) + sql except Exception,e: raise

python数据分析过程示例

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构

o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林让我们开始吧 1.数据分析的Python基础为什么学Python用来数据分析很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：

Python数据分析

实训：Python数据分析〖实训目的〗了解Python基本编程语法，掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据（1）读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如，我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据，可以从以下网址找https://https://www.360docs.net/doc/8616865847.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da）从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示：图2-53 读取CSV文件如果这个文件被保存在以下位置： D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是，因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符（转义符就是用来输入特殊符号的引导符号，例如\n是回车,\r是换行等），因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中，并给这个对象起名为df。

为了验证我们确实导入了这个数据文件，我们可以把df的内容打印出来：>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 （2）读取EXCEL文件因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件，所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件，然后利用上一节的方法将CSV导入Python。当然，Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样，如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx，我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样，我们也可以把df的内容打印出来作为验证。将数据导入Python之后，我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候，我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选仍然针对上面导入的英国天气数据，由于数据有很多行，我们希望只看到数据的前5行： >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \

Python数据可视化实战第一章

Python数据可视化实战第1期

法律声明【声明】本视频和幻灯片为炼数成金网络课程的教学资料，所有资料只能在课程内使用，不得在课程以外范围散播，违者将可能被追究法律和经济责任。课程详情访问炼数成金培训网站 https://www.360docs.net/doc/8616865847.html,

Python数据可视化实战—课程概要 1. Python基本绘图 2. Python简单图形绘制 3. 常见图形绘制 4. 完善统计图形 5. Python高级绘图一之图形样式 6. Python高级绘图二之实现多张图并存 7. Python高级绘图三实现共享坐标轴 8. Python精美制图一之ggplot 9. Python精美制图二之seaborn 10. Python精美制图三之pyecharts

第一章Python基本绘图 ? 1.1 Python绘图常用库介绍? 1.2 相关参数 ? 1.3 简单案例实践

1.1 Python绘图常用库介绍 matplotlib作为Python的基本绘图库，是Python中应用最广泛的绘图工具包之一，matplotlib能和其他很多库结合，如pandas等 ?Matplotlib库 matplotlib作为Python的基本绘图库，是Python中应用最广泛的绘图工具包之一，matplotlib能和其他很多库结合，如pandas等 ?其他库包括ggplot2和seaborn,还有pyecharts库等都是第三方绘图库，可以优化Python图形，使得Python数据可视化结果更加美观

matplotlib.plot是最常见的绘图的模块，语法如下： plt.plot(x,y,ls=,lw=,c=,marker=,markersize=,markeredgecolor=,markerfacecolor, label=) x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 ls: 折线的风格(‘-‘, ’--‘, ’-.‘和':‘) lw: 线条宽度 c: 颜色 marker: 线条上点的形状 markersize: 线条上点的大小 markeredgecolor: 点的边框色 markerfacecolor: 点的填充色 label: 文本标签

python操作数据库PostgreSQL

python操作数据库PostgreSQL 1.简述 python可以操作多种数据库，诸如SQLite、MySql、PostgreSQL等，这里不对所有的数据库操作方法进行赘述，只针对目前项目中用到的PostgreSQL做一下简单介绍，主要包括python 操作数据库插件的选择、安装、简单使用方法、测试连接数据库成功。 2.数据库操作插件的选择 PostgreSQL至少有三个python接口程序可以实现访问，包括PsyCopg、PyPgSQL、PyGreSQL(PoPy已经整合在PyGreSQL中)，三个接口程序各有利弊，需要根据实践选择最适合项目的方式。推荐使用PsyCopg，对python开发框架的兼容性都很好，本文中我们只讨论这个插件。 3.PsyCopg的下载官网下载psycopg2-2.5.1.tar.gz：https://www.360docs.net/doc/8616865847.html,/psycopg/ 本文使用windows系统开发，未使用官网版本，选择 psycopg2-2.4.2.win-amd64-py2.7-pg9.0.4-release.exe版，地址： https://www.360docs.net/doc/8616865847.html,/s/Cd8pPaw56Ozys 4.PsyCopg的安装直接exe，根据提示安装即可. ------------------------------------------------ 博主经营一家发饰淘宝店，都是纯手工制作哦，开业冲钻，只为信誉！需要的亲们可以光顾一下！谢谢大家的支持！店名：小鱼尼莫手工饰品店经营: 发饰、头花、发夹、耳环等（手工制作）网店： https://www.360docs.net/doc/8616865847.html,/ --------------------------------------------------------------------- 继续正题... 5.PsyCopg的使用 py文件代码： __author__ = 'qiongmiaoer'

2020年python的面试题整理数据库篇

2020年python的面试题整理数据库篇MySQL 198.主键超键候选键外键主键：数据库表中对存储数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值(Null). 超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。候选键：是最小超键，即没有冗余元素的超键。外键：在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。 199.视图的作用，视图可以更改么？视图是虚拟的表，与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询;不包含任何列或数据。使用视图可以简化复杂的sql操作，隐藏具体的细节，保护数据;视图创建后，可以使用与表相同的方式利用它们。视图不能被索引，也不能有关联的触发器或默认值，如果视图本身内有order by则对视图再次order by将被覆盖。创建视图：create view xxx as xxxxxx 对于某些视图比如未使用联结子查询分组聚集函数Distinct Union等，是可以对其更新的，对视图的更新将对基表进行更新;但是视图主要用于简化检索，保护数据，并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新。 200.drop,delete与truncate的区别 drop直接删掉表，truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始，delete删除表中数据，可以加where字句。 1.delete 语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行回滚操作。truncate table则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器，执行速度快。

Python数据挖掘与机器学习实战 - 选题

Python数据挖掘与机器学习实战—选题大纲（一组一章，第一章除外）

或从下列选题中选择：（除第1讲）选题名称内容结构内容要求第1讲机器学习与Python库（该讲不可选）解释器Python3.6与IDE：Anaconda/Pycharm 1.Python基础：列表/元组/字典/类/文件 2.numpy/scipy/matplotlib/panda 的介绍和典型使用 3.多元高斯分布 4.典型图像处理 5.scikit-learn的介绍和典型使用 6.多种数学曲线 7.多项式拟合 8.快速傅里叶变换FFT 9.奇异值分解SVD 10.Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络代码和案例实践 1.卷积与(指数)移动平均线 2.股票数据分析 3.实际生产问题中算法和特征的关系 4.缺失数据的处理 5.环境数据异常检测和分析第2讲回归线性回归 1.Logistic/Softmax回归 2.广义线性回归 3.L1/L2正则化 4.Ridge与LASSO 5.Elastic Net 6.梯度下降算法：BGD与SGD 7.特征选择与过拟合 8.Softmax回归的概念源头 9.最大熵模型 10.K-L散度代码和案例实践 1.股票数据的特征提取和应用 2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率预测 3.环境检测数据异常分析和预测 4.模糊数据查询和数据校正方法 5.PCA与鸢尾花数据分类 6.二手车数据特征选择与算法模型比较 7.广告投入与销售额回归分析 8.鸢尾花数据集的分类

第3讲决策树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息 1.最大似然估计与最大熵模型 2.ID3、C4.5、CART详解 3.决策树的正则化 4.预剪枝和后剪枝 5.Bagging 6.随机森林 7.不平衡数据集的处理 8.利用随机森林做特征选择 9.使用随机森林计算样本相似度 10.异常值检测代码和案例实践 1.随机森林与特征选择 2.决策树应用于回归 3.多标记的决策树回归 4.决策树和随机森林的可视化 5.社会学人群收入预测 6.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 7.泰坦尼克乘客存活率估计第4讲SVM 线性可分支持向量机 1.软间隔 2.损失函数的理解 3.核函数的原理和选择 4.SMO算法 5.支持向量回归SVR 6.多分类SVM 代码和案例实践： 1.原始数据和特征提取 2.调用开源库函数完成SVM 3.葡萄酒数据分类 4.数字图像的手写体识别 5.MNIST手写体识别 6.SVR用于时间序列曲线预测 7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较第5讲聚类各种相似度度量及其相互关系 1.Jaccard相似度和准确率、召回率 2.Pearson相关系数与余弦相似度 3.K-means与K-Medoids及变种 4.AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用 5.密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14) 6.谱聚类SC 7.聚类评价和结果指标代码和案例实践： 1.K-Means++算法原理和实现 2.向量量化VQ及图像近似 3.并查集的实践应用 4.密度聚类的异常值检测 5.谱聚类用于图片分割第6讲隐马尔科夫模型 HMM 主题模型LDA 1.词潜入和word2vec 2.前向/后向算法 3.HMM的参数学习 4.Baum-Welch算法详解 5.Viterbi算法详解 6.隐马尔科夫模型的应用优劣比较 7.共轭先验分布 https://www.360docs.net/doc/8616865847.html,place平滑 9.Gibbs采样详解代码和案例实践： 1.敏感话题分析 2.网络爬虫的原理和代码实现 3.LDA开源包的使用和过程分析 4.HMM用于中文分词

PYTHON之SQLITE数据库应用简单应用与讲解

Python与SQLite数据库应用系统 --Python之SQLite数据库应用作者：XX （XXXX学院，班级:XX班）摘要：Python自带一个轻量级的关系型数据库SQLite。这一数据库使用SQL语言。SQLite作为后端数据库，可以制作有数据存储需求的工具。Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口。现在作为初学者，我将进行初步的尝试与应用。关键字：Python；SQLite；应用；数据库；编程一·Python与SQLite数据库关系学习初步作为新时代的大学生学会使用网络查询相关信息非常重要，现在经过初步的网络学习以及书籍查询，现在整理如下：（一）创建数据库注：全文学习范例将以一个简单的关系型数据库为实例，为一个书店存储书的分类和价格。数据库中包含两个表：category用于记录分类，book用于记录某个书的信息。一本书归属于某一个分类，因此book 有一个外键(foreign key)，指向catogory表的主键id。 (一)导入Python SQLITE数据库模块 Python2.5之后，内置了SQLite3，成为了内置模块，这给我们省了安装的功夫，只需导入即可~ 在调用connect函数的时候，指定库名称，如果指定的数据库存在就直接打开这个数据库，如果不存在就新创建一个再打开。也可以创建数据库在内存中。在使用connect()连接数据库后，我就可以通过定位指针cursor，来执行SQL命令：import sqlite3

#test.db is a file in the working directory. conn=sqlite3.connect("test.db") c=conn.cursor() #create tables c.execute('''CREATE TABLE category (id int primary key,sort int,name text)''') c.execute('''CREATE TABLE book (id int primary key, sort int, name text, price real, category int, FOREIGN KEY(category)REFERENCES category(id))''') #save the changes https://www.360docs.net/doc/8616865847.html,mit() #close the connection with the database conn.close() SQLite的数据库是一个磁盘上的文件，如上面的test.db，因此整个数据库可以方便的移动或复制。test.db一开始不存在，所以SQLite将自动创建一个新文件。利用execute()命令，我们执行了两个SQL命令，创建数据库中的两个表。创建完成后，保存并断开数据库连接。（二）插入数据上面创建了数据库和表，确立了数据库的抽象结构。下面将在同一数据库中插入数据： import sqlite3 conn=sqlite3.connect("test.db")

python数据分析学习方法

python数据分析学习方法数据分析是大数据的重要组成部分，在越来越多的工作中都扮演着重要的角色，Python可以利用各种Python库，如NumPy、pandas、matplotlib以及IPython 等，高效的解决各式各样的数据分析问题，那么该如何学习Python数据分析呢？大数据作为一门新兴技术，大数据系统还不完善，市场上存在的资料也很零散，只有少数大数据资深技术专家才掌握真正的大数据技术，老男孩教育徐培成老师拥有丰富的大数据实践经验，掌握大数据核心技术，大数据实战课程体系完善，能够让学员学到真本领！老男孩教育Python与数据分析内容： 1. Python介绍、Python环境安装、Python体验 2. Python基础、语法、数据类型、分支、循环、判断、函数 3. Python oop、多线程、io、socket、模块、包、导入控制 4. Python正则表达式、Python爬虫实现 5. 行列式基础、转置、矩阵定义、矩阵运算、逆矩阵、矩阵分解、矩阵变换、矩阵的秩 6. Python对常用矩阵算法实现 7. Python常用算法库原理与使用、numpy、pandas、sklearn 8. 数据加载、存储、格式处理 9. 数据规整化、绘图与可视化 Python与数据分析是老男孩教育大数据开发课程的一部分，除此之外，老男孩教育大数据开发课程还包括：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、

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python中cursor操作数据库

python中cursor操作数据库 python 操作数据库，要安装一个Python和数据库交互的包MySQL-python-1.2.2.win32-py2.5.exe，然后我们就可以使用MySQLdb这个包进行数据库操作了。操作步骤如下： 1、建立数据库连接 importMySQLdb conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passw d="sa",db="mytable") cursor=conn.cursor() 2、执行数据库操作 n=cursor.execute(sql,param) 我们要使用连接对象获得一个cursor对象,接下来,我们会使用cursor提供的方法来进行工作. 这些方法包括两大类:1.执行命令,2.接收返回值 cursor用来执行命令的方法: callproc(self, procname, args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数 execute(self, query, args):执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数 executemany(self, query, args):执行单挑sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数

nextset(self):移动到下一个结果集 cursor用来接收返回值的方法: fetchall(self):接收全部的返回结果行. fetchmany(self, size=None):接收size条返回结果行.如果size 的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据. fetchone(self):返回一条结果行. scroll(self, value, mode='relative'):移动指针到某一行.如果mode='relative',则表示从当前所在行移动value条,如果 mode='absolute',则表示从结果集的第一行移动value条. 下面的代码是一个完整的例子. #使用sql语句,这里要接收的参数都用%s占位符.要注意的是,无论你要插入的数据是什么类型,占位符永远都要用%s sql="insert into cdinfo values(%s,%s,%s,%s,%s)" #param应该为tuple或者list param=(title,singer,imgurl,url,alpha) #执行,如果成功,n的值为1 n=cursor.execute(sql,param) #再来执行一个查询的操作 cursor.execute("select * from cdinfo") #我们使用了fetchall这个方法.这样,cds里保存的将会是查询返回的全部结果.每条结果都是一个tuple类型的数据,这些tuple组成了一个tuple

智慧树Python数据分析与数据可视化答案

智慧树Python数据分析与数据可视化答案第一章单元测试 1、缩进对于Python程序至关重要。 A:错 B:对正确答案:【对】 2、在Python 3.x中不能使用汉字作为变量名。 A:对 B:错正确答案:【错】 3、下面哪些是正确的Python标准库对象导入语句？ A:from math import B:import math.sin as sin C:from math import sin D:import math. 正确答案:【from math import *; from math import sin】 4、Python支持面向对象程序设计。 A:对 B:错正确答案:【对】

5、下面属于Python编程语言特点的有？ A:扩展库丰富 B:代码运行效率高 C:支持命令式编程 D:支持函数式编程正确答案:【扩展库丰富; 支持命令式编程; 支持函数式编程】第二章单元测试 1、已知列表x = [1, 2, 1, 2, 3, 1]，那么执行x.remove(1)之后，x的值为[2, 2, 3]。A:对 B:错正确答案:【错】 2、已知列表x = [1, 2, 3]，那么执行y = x.reverse()之后，y的值为[3, 2, 1]。 A:对 B:错正确答案:【错】 3、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。 A:错 B:对正确答案:【对】 4、表达式3 > 5 and math.sin(0)的值为0。

B:错正确答案:【错】 5、表达式4 < 5 == 5的值为True。 A:错 B:对正确答案:【对】第三章单元测试 1、生成器表达式的计算结果是一个元组。 A:错 B:对正确答案:【错】 2、包含列表的元组可以作为字典的“键”。 A:错 B:对正确答案:【错】 3、列表的rindex()方法返回指定元素在列表中最后一次出现的位置。A:对 B:错正确答案:【错】 4、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。A:错