文件名称：Python与数据分析基础源码
文件大小：84KB
文件格式：RAR
更新时间：2022-09-27 17:40:38
python pandas 数据分析 统计 CSV
虽然商业化的解决方案如Matlab, SPSS, Minitab等提供了强大的工具，但大部分只能在学院中合法的使用。相反，python是完全免费的。另一个原因是python是最漂亮的代编程语言。 对于习惯了使用Excel的用户来说，习惯了选择和粘贴，费心的让python遍历每一个单元格会感觉很慢而且令人沮丧（特别是要检查三遍才能发现打印错误时）。但当你熟悉python之后，你会发现pthon真的很阳光，特别是处理那些需要重复的自动化任务时。 有时候，你会遇到一些大的文件，很可能你无法打开，即便是能打开，手工处理也是很耗时而且很容易出错的。当你要处理的文档很多时，你便很难手工处理了。这种情况，使用python脚本来处理文档可以解决你的问题，因为python脚本可以快速而高效的处理大文件和大数目的文件。另外学习编程可以让那些重复性的数据操作和分析过程自动化。用python脚本处理数据和分析数据可以减少错误的产生。最后，学习编程是非常有趣而且能提高我们的能力的。 有很多的理由可以让你选择python,首先，别的语言的学习曲线很长很陡。其次，python代码易于阅读。其次，python有非常多
【文件预览】：
Python与数据分析基础源码
----chapter2csv()
--------pandas_column_by_index.py(260B)
--------pandas_sum_average_from_multiple_files.py(920B)
--------pandas_value_in_set.py(340B)
--------7csv_reader_column_by_name.py(731B)
--------pandas_column_by_name.py(286B)
--------pandas_parsing_and_write.py(205B)
--------pandas_add_header_row.py(312B)
--------sales_february_2014.csv(356B)
--------sales_march_2014.csv(347B)
--------pandas_select_contiguous_rows.py(347B)
--------3csv_reader_value_meets_condition.py(560B)
--------1csv_simple_parsing_and_write.py(514B)
--------6csv_reader_column_by_index.py(489B)
--------supplier_data_unnecessary_header_footer.csv(795B)
--------pandas_value_meets_condition.py(415B)
--------sales_january_2014.csv(358B)
--------supplier_data_no_header_row.csv(533B)
--------4csv_reader_value_in_set.py(510B)
--------11csv_reader_select_contiguous_rows.py(454B)
--------pandas_value_matches_pattern.py(317B)
--------10csv_reader_sum_average_from_multiple_files.py(970B)
--------2csv_reader_parsing_and_write.py(382B)
--------supplier_data.csv(545B)
--------pandas_concat_rows_from_multiple_files.py(443B)
--------12csv_reader_add_header_row.py(480B)
--------5csv_reader_value_matches_pattern.py(553B)
--------output_files()
--------8csv_reader_counts_for_multiple_files.py(544B)
--------9csv_reader_concat_rows_from_multiple_files.py(630B)
----chapter3excel()
--------pandas_column_by_index.py(371B)
--------pandas_value_in_set.py(460B)
--------pandas_column_by_name.py(394B)
--------pandas_column_by_name_all_worksheets.py(530B)
--------10excel_column_by_name_all_worksheets.py(1KB)
--------8excel_column_by_name.py(1KB)
--------7excel_column_by_index.py(1KB)
--------pandas_sum_average_multiple_workbooks.py(2KB)
--------pandas_value_meets_condition.py(419B)
--------pandas_value_meets_condition_set_of_worksheets.py(579B)
--------13excel_concat_data_from_multiple_workbooks.py(1KB)
--------6excel_value_matches_pattern.py(1KB)
--------12excel_introspect_all_workbooks.py(598B)
--------pandas_value_matches_pattern.py(416B)
--------sales_2015.xlsx(11KB)
--------2excel_parsing_and_write.py(553B)
--------pandas_parsing_and_write_keep_dates.py(292B)
--------4excel_value_meets_condition.py(1KB)
--------3excel_parsing_and_write_keep_dates.py(1KB)
--------14excel_sum_average_multiple_workbooks.py(2KB)
--------pandas_value_meets_condition_all_worksheets.py(540B)
--------1excel_introspect_workbook.py(320B)
--------5excel_value_in_set.py(1KB)
--------sales_2013.xlsx(11KB)
--------output_files()
--------9excel_value_meets_condition_all_worksheets.py(1KB)
--------11excel_value_meets_condition_set_of_worksheets.py(1KB)
--------sales_2014.xlsx(11KB)
--------pandas_concat_data_from_multiple_workbooks.py(606B)
----chapter4database()
--------supplier_data_for_mysql_database.csv(585B)
--------1db_count_rows.py(919B)
--------6db_mysql_update_from_csv.py(891B)
--------Suppliers.db(8KB)
--------data_for_updating_mysql.csv(94B)
--------3db_update_rows.py(1KB)
--------4db_mysql_load_from_csv.py(1KB)
--------5db_mysql_write_to_file.py(716B)
--------supplier_data.csv(558B)
--------data_for_updating.csv(78B)
--------output_files()
--------2db_insert_rows.py(1KB)
----chapter1txt()
--------first_script.py(19KB)
--------numbers.txt(80B)
--------letters.txt(63B)