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33.5月20日 项目：对招聘数据进行分析和可视化处理-工资数据
项目：对招聘数据进行分析和可视化处理-工资数据 目标是在上节课爬虫基础上，利用爬取的csv格式文件中的数据进行工资数据分析。 效果图： 附加：饼图呈现“岗位所在行业（前10）” 步骤一：导入必要的库 import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pl
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23.4月8日 项目：学生成绩分析—个人雷达图绘制
绘制学生个人成绩雷达图 绘制雷达图，能直观的反映学生语文数学成绩，并就 某次考试的成绩和平均成绩进行对比 期中、期末成绩进行对比展现进步退步情况 目标图 1. 准备工作（已经完成的可以忽略）： 还原mysql数据库，为了统一进度。本次数据库，进行统一还原操作 方式可以通过： cj.sql phpad
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22.4月3日 项目：学生成绩分析—绘制学生成绩
绘制单学生成绩 每次考试后家长会上，班主任都需要向同学们出具成绩单。 本次任务我们绘制图表，让成绩能更直观的进行呈现。 通过循环将某班所有学生的图一次绘制出。 目标图 准备工作 准备好数据库 数据库中存在相应数据（看之前内容） 需要在原先代码上进行修改 步骤一：复制并修改原先代码 # 引入部分都要
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21.4月3日 项目：学生成绩分析—代码修正并优化使用体验
此部分是完成上节课留下的尾巴 上节课的基础 import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import pymysql
impor
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20.4月1日 项目：学生成绩分析—图表绘制
概述： 从数据库中读取成绩数据，并按照班级绘制成绩分布图 目标图： 1. 准备工作： 还原mysql数据库，为了同意进度。本次数据库，进行统一还原操作 方式可以通过： cj.sql phpadmin 通过命令导入（本次使用） 通过以下命令将cj.sql传输进ubuntu scp .\cj.sql x
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16.3月20日 DataFrame的数据清洗
Pandas 数据清洗 数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。 很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况，如果要使数据分析更加准确，就需要对这些没有用的数据进行处理。 在这个教程中，我们将利用 Pandas包来进行数据清洗。 data.csv 上表包含了四种空数据： n/
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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