基于python的数据分析论文

＋▽＋【Python数据分析系列】多个dataframe写入同一个excel文件（例源码）

本文展示如何使用Python的pandas库将多个DataFrame写入同一个Excel文件，每个DataFrame都是一个独立的工作表。 这是通过以下步骤实现的：
首先，创建两个DataFramedf1和df2。 然后将Excel文件路径指定为“dataframes.xlsx”。 使用pd.ExcelWriter()创建ExcelWriter对象，并通过to_excel()方法将df1和df2写入Excel文件的不同工作表，分别命名为Sheet1和Sheet2。 最后，运行代码后，会在指定路径下生成包含两张表的“dataframes.xlsx”文件。
运行示例代码，您将在指定路径下看到生成的“dataframes.xlsx”文件，其中包含df1和df2的数据。
本文作者为研究生期间发表了6篇SCI数据算法相关文章的作者。 目前在某研究院从事数据算法研究。 作者致力于原创，以简单易懂的方式分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、工智能等知识和核心例。 关注公众号“数据潜水员论坛”，获取更多。
原文链接：【Python数据分析系列】多个数据框写入同一个Excel文件（例源码）

＞▽＜Python数据分析实战，尾鸢花数据集数据分析

在Python的实际数据分析中，我们以tailiris数据集为例进行深入研究。 该数据集内置于Python中，通常用于机器学习中的分类任务。 值sepal_length_cm、sepal_width_cm、petal_length_cm和petal_width_cm分别表示花瓣的、宽、、宽，class字段标识虹膜类型。 花。
首先，我们探讨数据的本质。 通过可化，我们尝试根据鸢尾花的特征来区分它们的类别。 该数据集包含150条记录和5个特征变量。 通过观察描述性统计，我们数据完整，不存在缺失值。
在进一步的可化分析中，散点图矩阵揭示了一个有趣的现象：在Iris-versicolor样本中，sepal_length_cm的某些值偏离了大部分点，而Iris-setosa样本的sepal_width_cm在场；也有价值观的例外。 从直方图中可以看出，对山鸢尾花萼宽度进行过滤后，异常值更加明显。 我们处理异常值，例如删除花瓣宽度的5个缺失值，因为样本类分布均匀。
处理后的数据集减少到144个条目和5列。 在数据探索阶段，散点图显示数据大致符合正态分布。 山鸢尾与其他两种花的区别比较明显。 可能需要非线性算法来处理其他两个的分类。 花朵。 花瓣的度petal_length_cm是区分山鸢尾的有力指标。