jupyter数据分析案例

在这些引用中，我们可以看到一些和Jupyter数据分析案例相关的操作和函数。

引用显示了一个对数据进行分组的操作，使用了binning函数将income数据中的age按照cut_points进行分组，并且使用labels给每个组命名，最后将结果保存在data的age_group列中。

引用展示了如何使用pandas的value_counts函数对data的age_group列进行计数，并按照出现次数降序排列输出。

引用展示了如何使用pandas的date_range函数生成一个日期范围。

综上所述，这些引用提供了一些在Jupyter数据分析案例中常用的操作和函数。

相关问题

jupyter数据分析案例关于物流的

Jupyter Notebook是一个非常流行的交互式数据科学环境，可以用于物流数据分析。下面是一个简单的物流数据分析案例示例：

假设我们要分析一家电商公司的物流配送效率。首先，我们可以使用Python库如pandas来处理物流数据，数据可能包含订单信息（如订单ID、下单时间、发货地址）、配送状态（如出库、运输中、已签收等）、配送时间和距离等字段。

1. **数据加载**：通过`pd.read_csv()`函数从CSV文件导入数据到DataFrame中。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('logistics_data.csv')

2. **数据清洗**：检查并处理缺失值、异常值和重复记录。

data.drop_duplicates(inplace=True)
data.dropna(subset=['delivery_time'], how='any', inplace=True)

3. **描述性统计**：计算关键指标，如平均配送时间、延迟率等。

average_delivery_time = data['delivery_time'].mean()
delay_rate = data[data['delivery_time'] > some_threshold].shape[0] / len(data) * 100

4. **可视化分析**：利用matplotlib或seaborn绘制图表展示分布情况和趋势。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6))
data['delivery_time'].hist(bins=10, color='blue')
plt.xlabel('Delivery Time (hours)')
plt.ylabel('Frequency')

5. **关联性研究**：探索不同因素（如地区、订单大小等）对配送速度的影响，使用corr()函数或热力图。

correlation_matrix = data[['region', 'order_size', 'delivery_time']].corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')

jupyter notebook 数据分析案例

基于jupyter notebook的数据分析案例有很多，其中一种是基于16年美国总统大选数据的分析。该项目的设计需求说明、源码展示以及实验截图都可以在引用中找到。另外，还有一个基于美国人收入的分析案例，其中包括导入数据、完成分列、处理空值和异常数据、完成数据汇总、年龄段与收入情况关系的柱状图、学历与收入情况关系的柱状图、受教育年限与收入情况关系的柱状图等内容，可以在引用中找到。