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《预测分析建模:Python与R语言实现》电子书封面

预测分析建模:Python与R语言实现

  • 发布时间:2019年04月12日 17:06:15
  • 作者:托马斯
  • 大小:79.4 MB
  • 类别:Python电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:超清版
  • 评分:8.4

    预测分析建模:Python与R语言实现 PDF 超清版

      给大家带来的一篇关于Python相关的电子书资源,介绍了关于Python、R语言方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小79.4 MB,托马斯编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.6分

      Tags:python R语言 

      内容介绍

      专业必备正版脉络清晰帮助很大理论基础实例经典

      大数据是炙手可热的技术,每位同学必须认真掌握。Python语言很方便。

      数据分析建模的辅助书,配合这个系列的其他书来一齐阅读。

      内容介绍

      本书关注的是使用R与Python预测分析建模来解决实际问题。在每一章加入一些特定应用领域和业界问题的案例,并提供有效的解决方法。通过展示建模技术和编程工具,我们将抽象的概念转换为具体的例子。这些详实的案例有助于读者理解相关知识。

      内容节选

      Python与R语言的简要对比

      数据挖掘技术日趋成熟和复杂,随着互联网发展以及大批海量数据的到来,之前传统的依靠spss、SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求,依据美国对数据科学家(data scientist)的要求,想成为一名真正的数据科学家,编程实现算法以及编程实现建模已经是必要条件;目前很多从事数据挖掘工作的人,大多都是出身非计算机专业,本身对编程基础比较低,所以找到一门快速上手而又高效的编程语言是至关重要的,好的工具和编程语言可以起到事半功倍的效果。

      目前在数据挖掘算法方面用的最多的编程语言有:Java、C++、C、Python、R等等

      R语言作为统计界第一语言(软件),很多时候与我们号称分析界第一语言的Python老是被人拿起来对比,所以今天专门做了一个表格,简介一下R语言与Python语言的对比情况。

      首先还是我Python神图压镇:

      首先介绍一下R语言吧:

      有个小段子,说为什么要叫R语言呢?就是因为两位创始人的名字,都是以"R"开头的,所以,干脆一拍即合,就叫R语言吧……

      R语言有很多的特点……当然,看这张图,是不是觉得很眼熟啊,没错,如果看过以前那篇“Python大法好”的文章的同学,发现,R语言怎么和Python的特性这么相似捏?

      其实R也有很多自己特性,下面是它最显著的几个特性:

      1、就是命令模式。Python虽然也支持命令模式,但是相对来说,更偏向于流程控制语句,也就是可以写一堆语句,然后执行。R本身基本上不需要用到流程控制(当然,它也支持流程控制)。

      2、就是交互性。这样是命令模式的一个特点,敲回车,出结果。但是又不像SPSS那种用鼠标扎针的交互方式(在键盘上运指如飞逼格瞬间提升很多……好莱坞大片里面,高手黑客都是不用鼠标的,当然,这样很合理,SSH或者Telent到远程服务器上,怎么鼠标?)

      3、也是R语言最大的特点,统计学特性……好吧R语言与其他所有计算机语言最大的本质区别,就是它是一门统计学家发明的语言(其他语言,基本上都是码农发明的,当然,也有数学家发明的),那么就有很多神奇特点。

      比如:赋值的时候,不用等号(=),用的是指向(<-),带来的问题就是要写a<-5

      这种语句,就需要a<(-5)这样写。

      比如对象下面的属性,不用点(.),而是用刀乐($)。当然,点也能用,但是又带来各种问题,比如R语言的变量命名法则不用遵循匈牙利法则……可以用中文啊有木有:

      最反人类(反(程序)猿类)的设计,就是它的数组下标从1开始啊有木有!!所有的程序语言都是从0开始的有木有啊!!

      最后就是内存问题:R语言被要求把所有数据都加载到内存里面去进行运行……我卖噶!!现在动辄GB没事就TB就数据,作死要不要做得这么彻底?(当然,现在Spark也支持R了……这是一个好消息,大家都是内存计算,难兄难弟啊)

      最后贴出我Python大法与R大法的对比图:

      详细指标项如下:

      Python程序猿经常说的一句话:别看我们运行慢,但是我们写得快啊……但是这个对比R就没优势了,R的代码量比Python更少……当然,是比R能够完成的任务的情况下。

      实际上这种对比并没有太大的意义,比较硬要说R是一种语言,还不如说它更像是一个分析工具,是一个软件……而Python是一个支持大型软件工程项目的开发语言(不信,你用R写个web网站我看看……Python就可以。)

      目录

      • 第1章分析与数据科学
      • 第2章广告与促销
      • 第3章偏好与选择
      • 第4章购物篮分析
      • 第5章经济数据分析
      • 第6章运营管理
      • 第7章文本分析
      • 第8章情感分析
      • 第9章体育分析
      • 第10章空间数据分析
      • 第11章品牌和价格
      • 第12章大型的小数字游戏
      • 附录A数据科学方法
      • 附录B测量方法
      • 附录C案例研究
      • 附录D编码和脚

      读书笔记

      python实现数据分析与建模

      前言

      首先我们做数据分析,想要得出最科学,最真实的结论,必须要有好的数据。而实际上我们一般面对的的都是复杂,多变的数据,所以必须要有强大的数据处理能力,接下来,我从我们面临的最真实的情况,一步一步教会大家怎么做。

      1.数据的读取

       (1)读取模块
       Import pandas as pd 
       Import numpy as np
       (2)读取表格的全部数据
       df = pd.read_csv(".data/HR.csv")
       (3)读取你所需要的数据
       sl_s=df["sactisfaction_level"]

      2. 数据的处理

      2.1.异常值(空值)处理

      2.1.1删除

      首先,第一步是对空值的处理。

      有两种,一种直接删除,另一种指代。

      如果数据多,想简单一点,就直接删除,方法都很简单。

      首先,建立一个DataFrame表
       1.为了确定是否含有空值:
       df.isnull() #如果含有空值,返回True
       2.删除
       df.dropna() #去掉含空值的行
       如果想要删除某一个属性含空值的行就加入subset参数
       df.dropna(subset=["B"]) #去掉B属性含空值的行
       判断是否有重复的数据:
       df.duplicated(["A"]) #A属性中重复的数据返回True
       删除A属性重复的行
       df.drop_duplicates(["A"])
       df.drop_duplicates(["A"],keep=False) #删除A属性全部重复的行
       df.drop_duplicates(["A"],keep=first) #删除A属性全部重复的行,保留第一个
       df.drop_duplicates(["A"],keep=last) #删除A属性全部重复的行,保留最后一个

      2.1.2指代

      有些数据非常重要,不能删除,那我们就选择指代,也就是替换

       #含空值的数据被替换为“b*”
       df.fillna("b*")
       #E属性中的含空值的数据被替换成该属性的平均值
       df.fillna(df["E"].mean())
       #插值替换
       如果含空值的元素为最后一个,那么空值的数据替换成和上一个数据一样
       如何含空值的元素为中间,那么空值的数据被(上+下)/2代替
       df["E"].interpolate() 
       #3次样条插值 order 参数就是几次样条插值
       df["E"].interpolate(method="spline",order=3) 

      *函数

       (4)异常值分析(含有就返回True) --isnull()
       sl_s.isnull()
       主要表示没有空值
       (5)提取异常值的该属性信息 
       sl_s[sl_s.isnull()]
       (6)提取异常值的表格全部信息
       df[df["sactisfaction_level"].isnull()]
       (7)丢弃异常值 --dropna()
       sl_s=sl_s.dropna()
       注:删除为空的异常值
       可以利用where()把异常数据赋空,然后利用dropna()删除
       (8)填充异常值 --fillna()
       sl_s=sl_s.fillna()
       (9)平均值 --mean()
       sl_s.mean()
       (10)标准差 --std()
       Sl_s.std()
       (11)最大值 --max()
       sl_s.max()
       (12)最小值 --min()
       sl_s.min()
       (13)中位数 --median()
       sl_s.median()
       (14)下四分位数 --quantile(q=0.25)
       sl_s.quantile(q=0.25)
       (15)上四分位数 --quantile(q=0.75)
       sl_s.quantile(q=0.75)
       (16)偏度 --skew()
       sl_s.skew() 
       分析:小于0 是负偏 均值偏小,大部分数是比他的均值大的
       大于 0 稍微有些振偏 
       远大于0, 是极度振偏,均值要比他的大多数值大好多。
       (17)峰度 --kurt()
       sl_s.kurt()
       分析:<0 相比于正态分布,他的趋势相对平缓
       远大于0 说明他的形变是非常大的,所以是不靠谱的
       (18)获得离散化的分布(numpy模块) --histogram()
       np.histogram(sl_s.values,bins = np.arange(0.0,1.1,0.1))
       结果分析:
       [195,1214,532,974,…]
       [0.0,0.1,0.2,0.3,0.4…]
       代表0.0-0.1之间有195个数,0.1-0.2之间有1214个数,以此类推
       分布间隔为0.1

      3.利用四分位数来去除异常值

       3.1.提取大于1的值
       le_s[le_s>1]
       3.2 去除大于1的异常值
       le_s[le_s<=1]
       3.3 提取正常值(利用四分位数)
       3.3.1 下四分位
       q_low=le_s.quantile(q =0.25)
       3.3.2 上四分位
       q_high=le_s.quantile(q=0.75)
       3.3.3 四分位间距
       q_interval=q_high-q_low
       3.3.4 定义k的值
       K=1.5~3之间
       如果k=1.5,删除的异常值是中度异常
       如果k=3.0,删除的异常值是极度异常
       3.3.5 筛选
       le_s=le_s[le_s<q_high+k*q_interval][le_s>q_low-k*q_interval]
       3.4 数据的个数 --len()
       len(le_s)
       3.5离散分布直方图(numpy模块)
       np.histogram(le_s.values,bins=np.arange(0.0,1.1,0.1))
       3.6回顾数据的平均值,标准差,中位数,最大值,最小值,偏度,峰度,确定数据的正常。

      4.静态结构分析

       4.1每个值出现的次数 --values_counts()
       np_s.value_counts()
       4.2获取该数据的构成和比例(每个值的频率)
       np_s.value_counts(normalize=True)
       4.3 排序
       np_s.value_counts(normalize=True).sort_index()

      5.数据分区间

       5.1把数据分成几份 --histogram() 
       np.histogram(amh_s.values,bins=10) 把数据分成10份
       5.2另一种方法 加了区间,计算区间的频数
       (左闭右开的区间)
       Np.histogram(amh_s.values,bins = np.arange(amh_s.min(),amh_s.max()+10,10))
       (左开右闭的区间)
       amh_s.value_counts(bins=np.arange (amh_s.min(),amh_s.max()+10,10)) 

      6.英文异常值数据的处理

       6.1 首先,统计该数据的分布频数
       s_s.value_counts()
       6.2确定异常值的名字。
       6.3把异常值赋空(NaN) --where()
       s_s.where(s_s!="name")
       意思是把”name”的数据赋空
       6.4把赋空的异常值删除 --dropna()删除异常值
       s_s.where(s_s!="name").dropna()
       6.5 检查删除异常值的结果
       s_s.where(s_s!="name").dropna().value_counts()

      7.对比分析

      7.1对表格中空值的行删除
       Df = df.dropna(axis=0,how='any')
       axis =0 ,代表的是行删除
       how=‘any' 代表的是含有部分空值就执行行删除
       how=‘all' 代表的是一行全部是空值执行行删除
       7.2含有条件性的对异常值的删除
       df=df[df["last_evaluation"]<=1] [df["salary"]!="name"][df["department" ]!="sale"]
       7.3分组(比如:把同一部门的人分为一组) --groupby()
       df.groupby("department")
       7.4对分组后的组取均值
       df.groupby("department").mean()
       7.5 取部分数据(切片) --loc()
       df.loc[:,["last_evaluation","department"]] .groupby("department")
       7.6 取部分数据求平均
       df.loc[:,["last_evaluation","department"]] .groupby("department").mean()
       7.7 取部分数据求极差 --apply()
       df.loc[:,["average_monthly_hours" ,"department"]].groupby ("department")[ "average_monthly_hours"]. apply(lambda x:x.max()-x.min())

      总结

      以上所述是小编给大家介绍的python实现数据分析与建模 ,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对码农之家网站的支持!
      如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!

      以上就是本次介绍的Python电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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