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15.3月20日 数据分析DataFrame应用
在上节课的基础上，完成 1. 统计某工号整年收入数据（求和） import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
df_csv = pd
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14.3月18日 数据分析pandas—DataFrame
DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。 类似于excel表格了 DataFrame 特点： 列和行： DataFrame
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13.3月14日 数据分析pandas—Series
Pandas的数据结构 Pandas 提供了丰富的功能，包括： 数据清洗：处理缺失数据、重复数据等。 数据转换：改变数据的形状、结构或格式。 数据分析：进行统计分析、聚合、分组等。 数据可视化：通过整合 Matplotlib 和 Seaborn 等库，可以进行数据可视化 Pandas 应用 Pand
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12.3月14日 数据分析三剑客的使用—matplotlib-各种图
柱状图 案例： 利用柱状图，画各个水果的销售数据 fruits = ["苹果", "香蕉", "橘子", "葡萄", "西瓜"] sales = [80, 90, 70, 100, 60] import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.
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11.3月13日 数据分析三剑客的使用—matplotlib-曲线图
Matplotlib Matplotlib 是一个 Python 的绘图库，它可以用来创建各种静态、交互式和动态的数据可视化。Matplotlib 提供了一种类似于 MATLAB 的绘图接口，使得用户可以轻松地绘制图表、图形和各种可视化。 下面是 Matplotlib 的一些主要特点： 广泛的图表类
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10.3月11 数据分析三剑客的使用—numpy
数据分析三剑客 数据分析三剑客是指 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 这三个 Python 库。它们是数据分析领域最常用的工具，可以满足大多数数据分析需求。 NumPy 是一个用于科学计算的 Python 库。它提供了一个强大的 n 维数组对象，并支持大量的数学函数。NumPy 非
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9.3月7日 阶段复习
ubuntu环境 注意虚拟机克隆到D盘 真机设置网卡 虚拟机设置网卡 安装ssh sudo apt install ssh 真机通过xshell连接虚拟机 后续操作通过xshell 进行 mysql数据库 5.2月28日 mysql环境部署 请创建数据库“my_db” 并创建表 班级 姓名 期中语文
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8.3月6日 项目：学生考试成绩—数据储存
上节课完成了对单个班级成绩的爬取，本次任务为爬取多个班级的期中期末成绩。 并存储到excel和数据库中。 为，下一次课的成绩分析做预备。 数据爬取 爬取多个班级 class_list=['22301','22302','22303','22304','22305','22306']
for cla
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7.3月4日 项目：学生考试成绩—爬取成绩
之前项目我们进行了简单的数据爬取，数据存储（json,excel,mysql），基本不涉及数据分析和数据处理 项目分析 本次项目，我们需完成我校学生期中期末考试成绩爬取。存储到我们本地数据库中，并对班级成绩，学生个人成绩进行分析。最终形成分析图表。 关于需要用户登录的网站的数据爬取： 网页请求是如何
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6.2月29日 项目：北京菜品市场数据存储（mysql数据库形式）
数据库创建和数据表创建 步骤1：登录后 创建数据库 登录 MySQL 控制台： sudo mysql -u xd -p
在 MySQL 控制台中，执行以下命令创建数据库my_db： CREATE DATABASE my_db;
USE my_db;
步骤2：创建数据表 CREATE