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 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。

jupyter数据采集-数据分析-可视化综合案例

数据分析与可视化一直是数据科学领域中最重要的部分之一。Jupyter作为一个开源的交互式计算环境，可实现数据采集、数据分析和可视化，且易于学习和使用。在这里，我们演示一个基于Jupyter的数据采集-数据分析-可视化综合案例。

首先，我们需要采集数据。我们可以通过使用Python的requests库来访问网站，并使用BeautifulSoup库提取所需数据。例如，我们可以采集电影评分网站IMDb的电影评分数据。

接下来，我们需要进行数据清洗和预处理。我们可以使用Python的pandas库来清理和加工数据。例如，我们可以删除缺失值、重复值和异常值，并将数据类型转换为适合分析和可视化的格式。

在数据预处理后，我们可以开始进行数据分析。我们可以使用Python的numpy、matplotlib和seaborn库等，在Jupyter中进行数据分析。例如，我们可以绘制电影的得分分布、类别分布和年份分布图表等。

最后，我们可以开始进行可视化。我们可以使用Python的plotly和bokeh库等，实现交互式数据可视化。例如，我们可以制作热力图、地图和动态图等，并将它们添加到Jupyter Notebook中，使读者可以与之交互。

综上所述，Jupyter是一个功能强大、易于学习和使用的数据采集-数据分析-可视化综合工具。通过基于Jupyter的数据分析和可视化，我们可以更好地理解和解释数据，更好地进行决策和规划。