Covid19 分析案例
本章介紹Python進行Covid19分析的案例,從相關數據集中提取信息,使用數據科學工具進行分析和視覺化。透過案例,學習使用Python進行數據清理 聚合 統計分析和預測模型建立等任務,了解Covid19的傳播情況和趨勢。
開始上課本章介紹Python進行Covid19分析的案例,從相關數據集中提取信息,使用數據科學工具進行分析和視覺化。透過案例,學習使用Python進行數據清理 聚合 統計分析和預測模型建立等任務,了解Covid19的傳播情況和趨勢。
開始上課這篇文章講述了使用實價登錄資料來分析房市景氣的方法,並介紹了如何使用Python Pandas和Linux工具iconv進行資料讀取 編碼轉換和清理的步驟。
開始上課scrapy是一個用於抓取網頁數據的框架,它通過pipelines來處理抓取到的數據。在pipelines中,我們可以清理數據 驗證數據的有效性 去除重複數據,並將數據存儲到數據庫中。在範例中,我們在pipelines.py中設置open_spider在開始時建立數據庫連接並創建表格,close_spider在結束時提交交易並關閉數據庫連接,process_item則將數據保存到sqlite數據庫中。最後,在settings.py中啟用pipelines的設置。
開始上課這篇文章主要介紹了如何處理金額資料中的千進位逗號符號。作者提到可以使用split和join的技巧來輕鬆地進行金額轉換。無論何時需要將金額從不帶有千進位逗號的字串轉換回包含千進位逗號的格式,這個技巧都非常有用。這個方法可以讓我們方便地處理金額資料並將其存儲到資料庫中。
開始上課