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Pandas 是 Python 中最常用的数据分析库。Python 提供了大量用于数据可视化的库，Matplotlib 是最常用的，它提供了对绘图的完全控制，并使得绘图自定义变得容易。而 Seaborn 弥补了这一缺陷，它是建立在 Matplotlib
毫不夸张的说，80%的时间我们都花在了前期的数据工作中，包括清洗、处理、EDA等。前期的工作不仅关乎数据的质量，也关乎最终模型预测效果的好坏。在清洗、处理完数据之后才会开始真正的 EDA 过程。这个过程最通用的操作无非就是对现有的数据做基本性的统计、描述，
本节选用的是Python的第三方库seaborn自带的数据集，该小费数据集为餐饮行业收集的数据，其中total_bill为消费总金额、tip为小费金额、sex为顾客性别、smoker为顾客是否吸烟、day为消费的星期、time为聚餐的时间段、size为聚餐
11月23日，多云时代开启企业业务新高度，安全如何与时俱进？这是Python数据分析实战的第一个案例，详细解读TGI指数，并用Python代码实现基础的TGI偏好分析。经常有一些专业的数据分析报告，会提到TGI指数，例如“基于某某TGI指数，我们发现某类用
我们需要把两者分离，数据专门储存在特定文件。我们先封装一个操作 Excel 文件的类，需要先安装导入包 openpyxl。我们先在类下写一个打开 Excel 文件的初始化方法，构造方法的作用是，当类被实例化后，会立即调用构造方法。这样的话，我们脚本就不用写
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