Python数据分析基础作业
《Python数据分析与应用》试卷A
《Python数据分析与应⽤》试卷A姓名：__________________年级专业：__________________ 学号：__________________凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。
…………………………密………………………………封………………………………线………………………………《Python 数据分析与应⽤》试卷⼀、单选题（每题2分，共计40分）1．关于find 和index 函数的说法，下列描述错误的是（）。
A 、find 函数没有找到时会抛出异常 B 、两个都拥有检测某个字符串包含⼦串 C 、都⽀持指定搜索范围D 、默认查找的范围均为整个长度。
2．阅读下⾯的程序，程序最终的执⾏结果为（）。
a=0 b=10if (a or b) and b:print("结果为true") else:print("结果为false")A 、结果为true; B.结果为false; C.没有任何输出; D.程序出现编译错误。
3．下列选项中，布尔值为True 的是（）。
A 、1B 、0C 、NoneD 、{} 4．已知x=10,y=20,z=30｜以下语句执⾏后x,y,z 的值是（）if xz=x x=y y=z A 、. 10,20,30 B 、10,20,20 C 、.20,10,10 D 、20,10,305．下列选项中，会输出1,2,3三个数字的是（）A 、 for i in range(3): B.for i in range(2):print(i) print(i + 1)C. aList = [0,1,2]D. i = 1 for i in aList: while i:print(i + 1) print(i) i = i + 16．下列选项中，符合Python 命名规范的标识符是（） A 、 user-Passwd B 、 if C 、 _name D 、 setup.exe 7．下列关于IPython 的说法，错误的是（） A 、IPython集成了交互式Python 的很多优点。
用Python实现数据分析和可视化
用Python实现数据分析和可视化数据分析和可视化已经成为当今社会中不可或缺的技能。
Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，被广泛应用于数据科学领域。
本文将介绍如何使用Python进行数据分析和可视化，并提供一些实际案例进行说明。
1. 数据分析的基本步骤a. 数据收集：从各种数据源中获取原始数据，可以是数据库、API、Web爬虫等。
b. 数据清洗：对原始数据进行清洗和处理，例如删除重复项、处理缺失值、转换数据类型等。
c. 数据探索：通过统计分析、描述性统计、数据可视化等方法，对数据进行探索和发现潜在规律或趋势。
d. 数据建模：根据数据的特点和目标，选择合适的模型进行建立和训练。
e. 数据评估：评估模型的性能和预测结果的准确性。
f. 数据应用：将分析结果应用于实际应用场景，并进行决策支持。
2. Python数据分析库介绍a. NumPy：提供了高性能的数值计算和数组操作功能。
b. Pandas：用于数据清洗、整理、探索和分析的强大工具。
c. Matplotlib：用于绘制数据可视化图表，包括线图、散点图、柱状图等。
d. Seaborn：基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供了更多样式和主题选项。
e. Scikit-learn：用于机器学习领域的库，包含了各种常用的机器学习算法和工具。
f. Jupyter Notebook：一种交互式编程环境，方便进行数据分析和结果展示。
3. 数据分析示例：电子商务销售数据分析a. 数据收集：从电子商务平台的数据库中获取销售数据，包括产品信息、销售额、客户信息等。
b. 数据清洗：处理缺失值、删除重复项、转换日期格式等。
c. 数据探索：统计每个产品的销售额和销售量，分析销售额的变化趋势，并根据客户信息进行分析。
d. 数据建模：根据历史销售数据，建立销售预测模型，以实现准确预测和库存管理。
e. 数据评估：评估模型的准确性和稳定性，根据评估结果进行模型调优。
Python与数据分析大作业
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知识网络
01 搭建Leabharlann ython开发平台1.1 Anaconda
Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包， 比如：numpy、pandas等，以及spyder等集成开发环境， 运行界面如图所示。
优点：使用Python做数据分析最佳的IDE，支持 Python原生项目和Python本地工具调试；内置超 过1500种组件（库)，开箱即用；免费 不足：对Python，R以外的其他编程语言的支持有 待改进。
注意这里并没有连续的三个大于号出现，编写完脚本之后进行保存，记录保存的路径，命名为hello.py 运行脚本时，打开Windows命令提示符，输入python 文件路径(或py 文件路径 或直接文件路径)回车得到运行结果。
注：也可以使用其他文本编辑器来写python代码，例如sublime text3、vscode(vscode教程)，运行方式相同。
True==1
False==0,他们都会返回True；
String：
字符串是由数字、字母、下画线组成的一串字符，是编程语言中表示文本的数据类型。在 Python 2.x中，
普通字符串是以8位ASCII码进行存储的，而Unicode字符串则以16位Unicode编码存储，这样能够表示
更多的字符集，使用时需要在字符串前面加上前缀u。在Python3.x中，所有的字符串都使用Unicode编
1、IDLE( 集成开发环境或集成开发和学习环境)是Python的集成开发环境 推荐：编程学习课程
2、Windows命令提示符 第二种方式：运行脚本
REPL方式的优点是简单明了，但是它在面对很多大型项目时存在很多的不足。我们可以通过运行脚本的方式来解决这一问题打 开IDLE，点击New File，新建项目，在这里输入想要运行的代码
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。
全球数据分析一级考试Python试题及答案
全球数据分析一级考试Python试题及答案本文档包含了全球数据分析一级考试的Python试题及其答案，旨在帮助考生进行复习和自测。
试题请根据以下试题要求，编写Python代码。
试题1编写一个Python函数，实现求两个数的最大公约数（GCD）。
试题2使用Python实现一个冒泡排序算法。
试题3编写一个Python函数，读取一个CSV文件，并返回文件中数值型列的平均值、中位数和标准差。
试题4使用Python和Pandas库对以下数据集进行操作：1. 计算每个人的工资增长率。
2. 将工资从低到高进行排序。
3. 删除年龄小于30岁的数据。
答案答案1def gcd(a, b):while b:a, b = b, a % breturn a答案2def bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] return arr答案3import csvimport numpy as npdef read_csv_and_calculate(file_path):with open(file_path, 'r') as f:reader = csv.DictReader(f)data = [row for row in reader]numeric_cols = [col for col in data[0].keys() if data[0][col].isdigit()] numeric_data = [list(row.values()) for row in data]avg = np.mean([float(row[col]) for row in numeric_data for col in numeric_cols])median = np.median([float(row[col]) for row in numeric_data for col in numeric_cols])std_dev = np.std([float(row[col]) for row in numeric_data for col in numeric_cols])return avg, median, std_dev答案4import pandas as pddata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol', 'Dave'],'Age': [24, 30, 28, 35],'Salary': [70000, 80000, 90000, 100000]}df = pd.DataFrame(data)计算每个人的工资增长率df['Salary Growth Rate'] = df['Salary'] / df['Salary'].shift(1) - 1将工资从低到高进行排序df = df.sort_values(by='Salary', ascending=False)删除年龄小于30岁的数据df = df[df['Age'] >= 30]print(df)。
2020年智慧树知道网课《Python数据分析与数据可视化》课后章节测试满分答案
第一章测试1【判断题】(20分)缩进对于Python程序至关重要。
A.对B.错2【判断题】(20分)在Python3.x中不能使用汉字作为变量名。
A.对B.错3【多选题】(20分)下面哪些是正确的Python标准库对象导入语句？A.frommathimportsinB.importmath.*C.importmath.sinassinD.frommathimport*4【判断题】(20分)Python支持面向对象程序设计。
A.对B.错5【多选题】(20分)下面属于Python编程语言特点的有？A.扩展库丰富B.支持函数式编程C.支持命令式编程D.代码运行效率高第二章测试1【判断题】(20分)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2【判断题】(20分)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.错B.对3【判断题】(20分)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.对B.错4【判断题】(20分)表达式3>5andmath.sin(0)的值为0。
A.错B.对5【判断题】(20分)表达式4<5==5的值为True。
A.错B.对第三章测试1【判断题】(10分)生成器表达式的计算结果是一个元组。
A.对B.错2【判断题】(15分)包含列表的元组可以作为字典的“键”。
A.错B.对3【判断题】(20分)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.错B.对4【判断题】(15分)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5【判断题】(15分)列表可以作为字典元素的“键”。
A.对B.错6【判断题】(25分)Python语言中字符串对象的strip()只能删除字符串两端的空白字符，无法删除其他字符。
Python数据分析与可视化习题答案
第一章1、阐述统计分析与数据挖掘的特点。
传统的统计分析是在已定假设、先验约束的内情况下,对数据进行整理筛选和加工,由此得到一些信息。
数据挖掘是将信息需要进一步处理以获得认知,继而转为有效的预测和决策。
统计分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具。
2、数据分析的基本步骤包括哪些？（1）数据收集；（2）数据预处理；（3）数据分析与知识发现；（4）数据后处理。
3、相比R语言、MATLAB、SAS、SPSS等语言或工具，Python有哪些优点？（1）Python是面向生产的；（2）强大的第三方库的支持；（3）Python的胶水语言特性。
第二章选择题1、python之父是下列哪位？（A）A、吉多范罗苏姆B、丹尼斯里奇C、詹姆斯高林思D、克里夫默勒2、python的缩进功能有什么作用？（C）A、增加代码可读性B、方便放置各类符号C、决定程序的结构D、方便修改程序3、python的单行注释通过什么符号完成？（B）A、双斜杠（//）B、井号（#）C、三引号（‘’’）D、双分号（；；）4、以下选项中,Python数据分析方向的库是？（C）A、PILB、DjangoC、pandasD、flask5、以下选项中,Python网络爬虫方向的库是？（D）A、numpyB、openpyxlC、PyQt5D、scrapy对错题1、winpython会写入windows注册表（F）2、python与大多数程序设计语言的语法非常相近（T）3、Python的缩进是一种增加代码可读性的措施（F）4、PANDAS是一个构建在Numpy之上的高性能数据分析库（T）5、Jupyter是一个交互式的数据科学与科学计算开发环境（T）填空题1、python中的多行注释使用三引号/’’’表示。
2、pandas能对数据进行排序、分组、归并等操作。
3、Scikit_learn包括多种分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理的算法。
4、Matplotlib是一个绘图库。
《Python数据分析与实战》测试题及答案
《Python数据分析与实战》测试题及答案尊敬的各位学员，本次课程考试总分：100分，20道单项选择题（40分）、10道多选题（30分）、3道编程题（30分）Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。
Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
一、单选题（每题2分，共20题，共40分）姓名 [填空题] *_________________________________1.程序的执行结果为：a=-5;b=0;if a and (a or b):print('结果为true')else:print('结果为false') [单选题] *结果为true(正确答案)没有任何输出结果为false编译报错2.Python安装扩展库常用的工具是( ) [单选题] *pip(正确答案)pynumcodelisp3.一般说，numpy-matplotlib-pandas是数据分析和展示的一条学习路径，哪个是对这三个库不正确的说明？( ) [单选题] *pandas仅支持一维和二维数据分析，多维数据分析要用numpy(正确答案) matplotlib支持多种数据展示，使用pyplot子库即可numpy底层采用C实现，因此，运行速度很快pandas也包含一些数据展示函数，可不用matplotlib4.哪个选项更能代表如下代码的运行结果？( )import numpy as npx = np.array([ [ 0, 1, 2, 3, 4], [9, 8, 7, 6] ])x.dtype() [单选题] *float32类型int32类型uint32类型object类型(正确答案)5.Python基本语法仅支持整数、浮点数和复数类型，numpy和pandas库则支持int64/int32/int16/int8等20余种数字类型，如下说法哪个不正确？（） [单选题] *科学计算可能涉及很多数据，对存储和性能有较高要求，因此支持更多种数字类型numpy底层是C语言实现，因此，天然支持了多种数据类型在python中程序员必须精确指定数据类型(正确答案)对元素类型精确定义，有助于numpy和pandas库更合理优化存储空间6.如下哪个语句能够生成一个n*n的正方形矩阵，对角线值为1，其余位置值为0（） [单选题] *np.zeros((n,n))np.eye(n)(正确答案)np.full((n,n),1)np.ones((n,n))7.哪个是下面代码的运行结果？（）import numpy as npa = np.arange(12).reshape((3,4))print(a.mean()) [单选题] *[4, 5, 6, 7]16.55.5(正确答案)[1.5, 5.5, 9.5]8 .如下代码中plt的含义是什么？（）import matplotlib.pyplot as plt [单选题] *别名(正确答案)类名函数名变量名9. 阅读下面代码：import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([9, 7, 15, 2, 9])plt.show()其中，show()函数的作用是什么？（） [单选题] *显示所绘制的数据图(正确答案)存储所绘制的数据图缓存所绘制的数据图刷新所绘制的数据图10.阅读如下代码import pandas as pda = pd.Series([9, 8, 7, 6], index=['a', 'b', 'c', 'd'])哪个是print(a.index)的结果？（） [单选题] *[9, 8, 7, 6][‘a’,‘b’,‘c’,‘d’](‘a’,‘b’,‘c’,‘d’)Index([‘a’,‘b’,‘c’,‘d’])(正确答案)11.以下不能创建一个字典的语句是（）[单选题] *d={}d={25:52}d={[1,2,3]:'sztu'}(正确答案)d={(1,2,3):'sztu'}12.下列不属于数组属性的是（） [单选题] *add(正确答案)shapendimsize13.关于pandas数据读写，下列说法不正确的是（） [单选题] * read_csv能读写所有文本文档的数据(正确答案)read_sql能读写数据库数据to_csv能将结构化数据写入.csv文件to_excel能将结构化数据写入excel文件14.关于loc、iloc属性说法正确的是（） [单选题] *df.loc['列名','索引名']; df.iloc['索引位置','列位置']df.loc['列名','索引名']; df.iloc['列位置','索引位置']df.loc['索引名','列名']; df.iloc['索引位置','列位置'](正确答案) df.loc['索引名','列名']; df.iloc['索引位置','列名']15.pandas中设置索引使用哪种方法（） [单选题] *get_index()to_index()set_index()(正确答案)reset_index()16.关于缺失值检测的说法正确的是（） [单选题] * pandas中的interpolate模块包含了多种插值方法null和notnull可以对缺失值进行处理(正确答案)dropna方法既可以删除观测值，也可以删除特征fillna用来替换缺失值的值只能是数据框17.下面的语句哪个会无限循环下去（） [单选题] *for i in range(1000):表达式while 1<2: 表达式(正确答案)while True: breakfor i in ['s',1,-3]: for j in range(50): 表达式18.下列不能创建数组的函数的是（） [单选题] *zerosonestwos(正确答案)linspace19.下列不属于pandas常用的统计函数是（） [单选题] * meancumsumgroupby(正确答案)std20.python中不属于数据分析和可视化模块的是（） [单选题] * numpymatplotlibsaltstack(正确答案)pandas二、多选题（每题3分，共10题，共30分）1. 以下哪种情况属于数据异常？ *体重108斤身高6米(正确答案)性别无(正确答案)年龄203(正确答案)2. pandas可以使用哪三种函数实现数据合并？ *join函数(正确答案)merge函数(正确答案)concat函数(正确答案)agg函数3. 以下选项中不符合Python变量命名规则的是 *True(正确答案)_name3_a(正确答案)def(正确答案)4. 以下关于Python字符串描述，正确的是（） *字符串包括两种序号体系：正向递增和反向递减(正确答案)字符串访问采用[M:N]格式，表示字符串从M到N的索引字符串（包含了M和N））字符串是用一对双引号或单引号括起来的零个或多个字符(正确答案)字符串是字符的序列，可以按单个字符或字符片段进行索引(正确答案)5. 关于Python语言注释，描述正确的是（） *Python单行注释以单引号‘开头Python单行注释以#开头(正确答案)Python的多行注释以'''（三个单引号）开头和结尾(正确答案)Python有两种注释方式：单行和多行注释(正确答案)6. 正确导入pandas模块的方式有哪些（） *import numpy as npimport pandas(正确答案)import matplotlibimport pandas as pd(正确答案)7. 下列属于pandas的数据结构的是（） *list对象DataFrame对象(正确答案)dtype对象Series对象(正确答案)8. Python中的数据类型包括以下哪几种（） *字符串类型(正确答案)bool布尔值类型(正确答案)列表类型(正确答案)字典类型(正确答案)9. 假设时间序列数据df，要获取2020-2021年dataframe中第二列（列名为'B'）数据，下列代码正确的是（） *df['2020':'2021','B']df.loc['2020':'2021','B'](正确答案)df.iloc['2020','2021','B']df.loc['2020':'2021'].iloc[:,1](正确答案)10. 以下哪种方式可用于matplotlib(import matplotlib.pyplot as plt; fig=plt.figure())创建子图（） *fig.add_subplot()(正确答案)plt.subplot()(正确答案)fig,axes=plt.subplots()(正确答案)plt.GridSpec()(正确答案)三、编程题（每题10分，共3题，共30分）1. 写一个函数，当输入n时，得到一个字典，键名（keys）为i，值（values）为i**2，其中i为1到n（含n）。
python大数据分析基础李树青书后答案
python大数据分析基础李树青书后答案在大数据分析中，如何将数据分析得更全面，更有效呢？这里要说明的是，无论你是学习什么学科的知识，只要你能掌握好一定的方法，这些知识都可以用到大数据分析中。
在 Python 大数据分析中，首先要了解到其基本思想是什么？要知道如何把一个大数据转换为我们可以理解的一个数字！下面我们就一起来学习一下吧！数据是在不断变化的。
这种变化主要体现在().我们如何正确地用 Python来分析这些信息？大数据分析首先需要确定我们是从什么地方来获取这些信息的？1、如果你想把一个大数据转换为我们可以理解的一个数字，就必须知道数据集是什么，而大数据分析的方法就必须知道这一点。
解析：数据集是指能反映事物本质的海量数据库数据。
这个概念，可以应用在多个领域中，例如医疗健康、工业生产、汽车工业、教育科研、电力行业等等。
例如，大数据分析中，需要建立一组关于某一样本的数学模型和参数的数学基础；分析样本分布时，还需要建立一个包含多个样本的数学模型。
大数据处理中经常遇到以下情况：由于时间限制导致无法直接获得正确答案；由于统计时间较长导致不能获得正确答案；因为数据数量巨大导致所需计算的运算量巨大；数据具有复杂性等等。
大数据分析中，则不同于以上任何一种情况，我们可以将其分为：结构化问题、非结构化问题和数据挖掘问题。
非结构化问题：即大数据所含参数在所有变量中不超过5%,且在变量的范围内可被解析出来以及需要处理的内容较少；如需处理非结构化信息时，必须考虑这些因素().非结构化数据只具有数学上的意义。
数据挖掘问题：就像计算和分类一样，通常需要考虑一个变量是否符合某个标准。
如果没有一个完整的数学模型来解决这些问题，那么这个变量就不能被定义为变量。
如果分析某一个特定的样本并将其转换成数学符号().该数据集对数据点进行了测量。
其结果是如下:1、不符合定义的2、对数据点4、不符合定义的3、对为92、在大数据上，我们可以通过分析得到一些特定结果来进行预测和研究，例如利用统计知识来预测未来一个月你可能会遇到什么情况。
python商业数据分析基础湖南大学课后答案
python商业数据分析基础湖南大学课后答案
1、简述什么是sci kit-learn库。
Sci kit-learn库是机器学习领域中最知名的Python模块之一，该模块中整合了多种机器学习算法，可以帮助使用者在数据分析的过程中快速建立模型。
在Python 中导入该模块时需要使用S k learn简称进行模块的导入工作，s k learn模块可以实现数据的预处理、分类、回归、PCA降维、模型选择等工作。
2、简述清洗数据的目的是什么。
在实现数据分析前需要先对数据进行清洗工作，清洗数据的主要目的是为了减小数据分析的误差。
清洗数据时首先需要将数据内容读取，然后观察数据中是否存在无用值、空值以及数据类型是否需要进行转换等。
Python数据分析案例教程5套自测卷带答案模拟试卷
自测试卷1一、选择题1．下面关于数据分析说法正确的是（）。
A．数据分析是数学、统计学理论结合科学的统计分析方法B．数据分析是一种数学分析方法C．数据分析是统计学分析方法D．数据分析是大数据分析方法2．下面不是数据分析方法的是（）。
A．同比分析B．环比分析C．大数据D．帕累托法则3. 下面哪个是同比分析公式（）。
A．同比增长速度=（本期-同期）/同期×100%B．同比增长速度=（上期-下期）/上期×100%C．同比增长速度=上期-下期D．同比增长速度=本期-下期4．下面哪个是环比分析公式（）。
A．环比增长速度=（本期-下期）/下期×100%B．环比增长速度=本期-上期C．环比增长速度=（本期-上期）/上期×100%D．环比增长速度=（本期-上期）/上期5．关于80/20分析说法不正确的是（）。
A．二八法则B．帕累托法则C．帕累托定律D．不规则定律6．类比到头条的收益，头条投放广告预测收益，你选择用哪种方法预测（）A．聚类B．一元线性回归C．时间序列D．多元线性回归7．分析客户价值一般使用哪种分析方法？（）A．聚类B．一元线性回归C．时间序列D．多元线性回归8．分析股票你选择用哪种分析方法（）A．聚类B．一元线性回归C．时间序列D．多元线性回归9．在现实世界的数据中，缺失值是常有的，一般的处理方法有（多选）：A．忽略B．删除C．平均值填充D．最大值填充10．Pandas模块用于做什么？（多选）（）A．数据挖掘B．数据处理C．数据分析D．数据可视化二、填空题1．数据分析方法一般分为_________、__________、__________。
2．聚类分析多用于_________、__________。
3．数据分析的一般流程是_________、__________、_________、___________、__________、__________、__________。
Python数据分析基础第10章电影数据分析项目
In [2]: #加载数据 movies_df = pd.read_csv('d:/data/movie_metadata.csv',encoding="GBK")
In [3]: movies_df.head() #输出默认头5行 In [4]: movies_() #输出movies_df的信息
谢谢！
10.1 项目描述
要求根据IMDB5000部电影数据集进行下列数据分析。 1. 电影出品国的情况分析。 2. 电影数量分析。 3. 电影类型的分析。 4. 电影票房统计及电影票房相关因素分析。 5. 电影评分统计及电影评分相关因素分析
10.2 准备数据
在准备数据中，主要的任务是导入“movie_metadata.csv”数据集， 其程序代码如下。
在电影数据分析项目中，选择的数据集是从IMDB网站上抓取的 5043部电影数据，该数据集称为IMDB5000部电影数据集，文件名为 movie_metadata.csv。在该电影数据集中包含有28个属性，4906张海报， 电影时间跨度超过100年，共有66个国家的影片，并包括2399位导演和 数千位演员的信息。其中，IMDB5000部电影数据集的28个属性信息如 表10-1所示。
10.4 数据分析与数据可视化
在电影数据分析项目中，数据分析主要内容如下： 1、电影出品国的情况分析 （1）统计每个国家或地区出品的电影数量。 （2）显示电影出品数量排名前10的国家或地区。 （3）绘制电影出品数量排名前10的柱形图，如图10-1所示。 2、电影数量分析 （1）按年份统计每年的电影数量。 （2）绘制每年的电影数量图形，如图10-2所示。 （3）按年份统计每年电影总数量、彩色影片数量和黑白影片数量，并 绘制每年电影总数量、彩色影片数量和黑白影片数量图形，如图10-3所示。
Python程序设计：使用python进行数据分析
数据处理
处理缺失数据
Pandas主要用numpy.nan来表示缺失数据。通常缺失数据会导致数据分析结果不准确甚至 错误，所以，很有必要对缺失数据进行处理。
针对缺失值的处理，最常用的就是删除法和替换法。
数据处理
数据分组
Pandas中为DataFrame提供了相关的分组方法，就类似关系型数据库中的分组一样。 groupby()方法主要用于DataFrame的分组计算。 Pandas为我们提供了几个专门用于做聚合的方法，可以灵活对划分的组进行聚合计算。
agg()方法可以一次性求出不同字段的不同统计性指标。 apply()方法和agg()方法用法大体相似，区别在于：agg()方法对各个分组必须进行聚
合函数计算，Байду номын сангаас终会把每一个组的多个元素汇总为一个标量，而apply()方法相对更加 灵活，除了可以进行聚合函数计算外，还能进行诸如排序等操作。
数据处理
数据排序
sort_values()方法：既可以根据列数据，也可根据行数据排序。必须指定by参数，即必须指 定哪几行或哪几列；无法根据index名和columns名排序
sort_index()方法：默认根据行标签对所有行排序，或根据列标签对所有列排序，或根据指 定某列或某几列对行排序。
df. sort_index()可以完成和df. sort_values()完全相同的功能，但python更推荐：只用df. sort_index()对“根据行标签”和“根据列标签”排序，其他排序方式用df.sort_values()
Python数据分析
美国总统大选民意调查
pandas_base.py
Pandas库使用基础
Python数据分析与应用题库
Python数据分析与应用题库下列nltk模块中，可以对句子实现分词操作的是（）。
[单选题] *A、nltk.corpusB、nltk.tokenize(正确答案)C、nltk.stemD、nltk.tag答案解析：暂无解析下列函数中，用于打开NLTK下载器的是（）。
[单选题] *A、download()(正确答案)B、load()C、open()D、install()答案解析：暂无解析下列选项中，NLTK用来标记形容词的是（）。
[单选题] *A、JJ(正确答案)B、RBC、CCD、DT答案解析：暂无解析关于词性归一化的说法中，下列描述正确的是（）。
[单选题] * A、词干提取和词形还原最终都会得到词根B、词干提取能够捕捉基于词根的规范单词形式C、词形还原需要删除不影响词性的词缀得到词干D、词形还原能够捕捉基于词根的规范单词形式(正确答案)答案解析：暂无解析下列选项中，用于控制jieba.cut()分词模式的是（）。
[单选题] *A、dataB、HMMC、is_allD、cut_all(正确答案)答案解析：jieba.cut()函数共接收三个参数，其中第一个为需要分词的字符串，cut_all参数用来控制是否采用全模式，HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型。
下列方法中，用于返回出现相对较频繁的单词的是（）。
[单选题] *A、word_tokenize()B、pos_tag()C、most_common()(正确答案)D、cosine_distance()答案解析：word_tokenize()函数基于空格或标点对文本进行分词；pos_tag()函数用于给单词标注词性；cosine_distance()函数用于求两个向量的夹角余弦值。
下列选项中，用于标注词语词性的模块是（）。
[单选题] *A、nltk.corpusB、nltk.tokenizeC、nltk.stemD、nltk.tag(正确答案)答案解析：暂无解析下列分词模式中，可以将句子中所有成词词语都扫描出来的是（）。
python数据分析与应用大作业
python数据分析与应用大作业机器学习是一种发展迅速的研究领域，由于其广泛的应用，今天已成为一项全球性研究。
Python是一种强大的编程语言，用于实现机器学习算法，最近我们得到了很多使用Python进行机器学习的作业。
在机器学习的应用中，Python的最重要的方面是机器学习库的大量利用。
这些库使机器学习的开发得到了极大的方便，大多数机器学习算法对Python的支持是很友好的，非常适合做机器学习的学习和分析。
它们的特性，功能和提供的API，使研究人员可以很容易使用Python来实现各种机器学习算法。
另一方面，Python在可视化方面也有一些优势。
不仅可视化是机器学习的重要组成部分，而且易于使用，可分析性也很好。
此外，Matplotlib，Seaborn，Pandas，Plotly等库也给许多可视化工具提供了一些有用的介质。
最后，Python具有使用简单，可扩展性和可移植性的特点，使其成为机器学习的首选语言。
因为它体积小，运行速度快，所以它可以通过各种框架部署，高效地解决运行时问题。
它也可以与现有的
webkit和Scalay等技术相结合，使得开发者可以利用它们快速构建大规模机器学习应用。
因此，Python在机器学习方面具有非常多的优势：支持高质量的机器学习库，可视化工具的使用，小体积，快速运行等等。
通过利用这些优势，Python可以有效地满足机器学习的要求，这一点被证明是否定性的。
python大数据分析基础实践教程李树青答案
python大数据分析基础实践教程李树青答案大数据技术的使用有很多，而大数据的主要作用是通过对大量数据在各个层面的处理，来对这些数据进行有效的分析和挖掘。
那么大数据应用的哪些方面比较重要呢？大数据与互联网技术相关的选择题。
大数据和云计算有着很大区别，云计算是把所有的数据都储存在云中。
而大数据不同，它需要处理大量的数据。
这就要求我们有很好的编程能力并且熟练掌握大数据，而如果你只是简单地对数据进行存储、处理等操作，是没有什么技术含量的。
对于大数据与云计算技术相关的选择题有:(1)关于如何对海量存储数据进行分析时，要注意哪些方面就选择了大数据技术相关问题进行解答。
一、将多个文件保存到同一个硬盘中，然后通过 HTML、 Java或 Python开发人员进行操作，同时，通过网络将需要分析的数据发送给应用程序。
A、当 A程序请求 B文件时, C程序立即执行 B文件下的一个任务完成了。
在 C程序被访问之前, D程序已经开始执行 A和 B文件中所要处理的任务了；但由于文件格式会有变化，因此它不能识别该消息是哪一层存储介质。
C程序无法处理当前所存在的 B数据。
这个方法只能使用 C编程语言将一个 C程序描述为 Batch并在 Python/Java环境中执行。
在“存储”这个概念中，数据的最上层是硬盘。
数据可分为两种:(1)数据集 A存储在物理硬盘上;(2)数据集 B存入了一台计算机中;(3)数据集 c仅存入了一个计算机。
二、应用程序将处理后的数据存储到服务器上。
数据的处理方式可以分为两种：一种是数据储存；一种是数据分析。
具体来说，数据储存是指应用程序通过将数据存储到内存中来进行操作。
这就需要选择一种方法来存储数据，然后将这些数据分配给需要的对象。
对于存储和处理信息来说，最主要的方式是通过对其进行挖掘、分析并利用其提供的计算资源来满足各种需要。
大数据分析是一种基于机器学习技术的、基于分布式存储平台的新型数据分析方法，通过机器学习，系统能够对海量数据进行分析和挖掘，从而获得有效的数据见解，并利用机器学习方法将这些发现反馈给应用程序，从而优化系统资源使用效率。
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《Python数据分析基础》作业
初学使用Python编程小程序
摘要：本作业是通过python的基础语句，运用条件嵌套判断以及随机数的生成，实现了与电脑进行石头剪刀布游戏功能。
机器环境：系统：Windows10，python2.7 ，eclipse。
准备工作：先装一个eclipse，配置jdk。
再进行Python插件的安装，先装pydev插件，最后配置解释器。
正文：因为初学Python且时间有限，就编了一个很简单的Python小程序。
我学习Python 是通过互联网，在网上找Python的视频来学习和模仿。
因为之前学过C语言以及Java，所以学起来不是很吃力。
程序截图如下：
附件：
# coding:utf8
import random
player = int(input("请输入您要出的拳石头(1)/剪刀(2)/布(3):")) computer = random.randint(1 , 3)
print("玩家选择的拳头是：%d -电脑出的拳是：%d" % (player,computer))
if((player == 1and computer == 2) or(player == 2and computer == 3) or(player == 3and computer == 1)):
print("耶，电脑弱爆了!")
elif player == computer:
print("真是心有灵犀，再来一局") else:
print("不要走，我们决战到天明！")。