python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)6大優點

它是用于各种高级科学和工程模块（例如离散傅立叶变换，线性代数，优化和稀疏矩阵）的最有用的库之一。 这里的“ Python Iterable”可以是列表，元组或其他高级数据结构，我们将在后面的部分中进行探讨。 让我们看一个简单的示例，确定数字的阶乘。

词典- d ictionary是无序集合的 键：值 对，与所述的要求，即，键是唯一的（一个字典内）。 由于元组是不可变的并且不能更改，因此与列表相比，它们的处理速度更快。 因此，如果您的列表不太可能更改，则应使用元组而不是列表。

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系列和数据框构成Python中Pandas的核心数据模型。 首先将数据集读取到这些数据帧中，然后可以非常轻松地将各种操作（例如，分组，聚合等）应用于其列。 它具有从基本符号算术到微积分，代数，离散数学和量子物理学的广泛功能。

Statsmodels是一个Python模块，允许用户浏览数据，估计统计模型和执行统计测试。 描述性统计信息，统计检验，绘图功能和结果统计信息的广泛列表适用于不同类型的数据和每个估计量。 熊猫是最近才添加到Python中的，并在促进Python在数据科学家社区中的使用方面发挥了作用。

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这是获取特定数据模式的非常有用的框架。 它具有从网站主页URL开始，然后在网站内的网页中进行挖掘以收集信息的功能。 Blaze将Numpy和Pandas的功能扩展到分布式和流数据集。 它可用于访问来自多个源的数据，包括Bcolz，MongoDB，SQLAlchemy，Apache Spark，PyTables等。 Blaze与Bokeh一起可以充当非常强大的工具，用于在大量数据上创建有效的可视化效果和仪表板。

Python 是一門可以很靈活使用的程式語言，本書對Python 最基礎的知識與應用使用了大量靈活的實例做說明，讀者可以由這些程式實例事半功倍成為Python 頂尖高手。 Python是一門可以很靈活使用的程式語言，本書對Python最基礎的知識與應用使用了大量靈活的實例做說明，讀者可以由這些程式實例事半功倍成為Python頂尖高手。 註：讀者需了解網路爬蟲是針對特定網站擷取特定資料，本書所有程式雖經測試，在撰寫當下是正確，筆者同時列出執行結果。 但是，如果網站結構改變，可能造成程式失效。 寫過許多的電腦書著作，本書沿襲筆者著作的特色，程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通Python 設計，編著本書雖力求完美，但是學經歷不足，謬誤難免，尚祈讀者不吝指正。

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python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版): 內容簡介

在Internet時代，所有數據皆在網路呈現，從網路獲得資訊已經成為我們日常生活的一部份。 然而如何從網路上獲得隱性的數據資訊，更進一步做將此數據資訊做擷取、清洗、儲存與分析的有效應用，已經是資訊科學非常重要的領域，目前國內作者這方面著作不多，同時內容單薄，這也是筆者撰寫本書的動力。 本書保持筆者一貫特色，實例豐富，容易學習，有系統的一步一步引導讀者深入不同網站主題，進行探索，下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容。 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。

列表 –列表是Python中功能最丰富的数据结构之一。 列表可以简单地通过在方括号中写一个用逗号分隔的值列表来定义。 列表可能包含不同类型的项目，但是通常所有项目都具有相同的类型。 python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版) Python列表是可变的，并且列表的各个元素都可以更改。

python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版): 数据处理-需求概述

例如，为LoanAmount / TotalIncome创建一个列可能很有意义，因为它可以使申请人了解贷款的还款能力。 注意：仅当您没有使用以前的方法（即使用均值）填充Loan_Amount变量中的缺失值时，此方法才有效。 因为，现在的目的是找出数据处理的步骤，所以我宁愿采用一种方法，该方法介于这两个极端之间。

一个关键的假设是，一个人是受过教育还是自谋职业，可以结合起来对贷款金额进行很好的估计。 python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版) 接下来，让我们进一步研究ApplicantIncome和LoanStatus变量，进行数据处理并创建一个数据集以应用各种建模技术。 我强烈建议您在阅读更多内容之前，先处理另一个数据集和问题，并通过一个独立的示例进行研究。 现在，我们将研究使用Python生成相似见解所需的步骤。 请参考本文以了解Pandas中不同的数据处理技术。

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python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版): 使用Pandas在Python中进行探索性分析

另一个有用的功能是能够将计算结果格式化为LaTeX代码。 散景，用于在现代网络浏览器上创建交互式绘图，仪表板和数据应用程序。 它使用户能够以D3.js的样式生成优雅简洁的图形。 此外，它具有对非常大的数据集或流数据集进行高性能交互的能力。 python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版) 用于统计建模的Statsmodels。

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另一个极端可能是建立一个监督学习模型，以基于其他变量来预测贷款额，然后将年龄和其他变量一起用于预测生存期。 尽管缺失值的数量不是很高，但是有很多变量，因此应该对每个变量进行估计并将其添加到数据中。 如果您还没有意识到，我们在这里刚刚创建了两种基本的分类算法，一种基于信用记录，另一种基于2个分类变量（包括性别）。 您可以对此进行快速编码，以在AV Datahacks上创建第一个提交。

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Seaborn用于统计数据可视化。 Seaborn是一个用于使用Python制作引人入胜且内容丰富的统计图形的库。 Seaborn旨在使可视化成为探索和理解数据的中心部分。

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显然，ApplicantIncome和LoanAmount都需要一定数量的数据处理。 python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版) LoanAmount具有缺失值和极值，而ApplicantIncome具有一些极值，这需要更深入的了解。 DataFrames框类似于Excel工作簿–您具有引用列的列名和行，可以使用行号进行访问。 本质上的区别是，在数据帧的情况下，列名和行号称为列和行索引。

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