jupyter数据分析案例
时间: 2023-11-06 14:03:33 浏览: 65
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
以下是一个简单的Jupyter Notebook数据分析案例,它使用了Pandas和Matplotlib库来分析和可视化数据:
1. 导入必要的库和数据集
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('data.csv')
```
2. 数据清洗和预处理
```python
# 删除缺失值
df.dropna(inplace=True)
# 将字符串类型的列转换为数值类型
df['age'] = pd.to_numeric(df['age'])
df['bmi'] = pd.to_numeric(df['bmi'])
```
3. 可视化数据
```python
# 绘制散点图
plt.scatter(df['age'], df['bmi'], s=10, alpha=0.5)
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('BMI')
plt.title('BMI vs Age')
plt.show()
# 绘制特征重要性条形图
importance = clf.feature_importances_
feature_names = X.columns
plt.barh(feature_names, importance)
plt.xlabel('Feature Importance')
plt.ylabel('Feature')
plt.title('Feature Importance')
plt.show()
```
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。