包含数据分析和数据挖掘的学习代码和实战代码 本项目很多内容属于边学边试。参考了书籍，但是很多代码存在过时和错误均被我修改。 数据挖掘是最近几年才出现的一个名词，其归根到底的目的就是经过一系列手段处理数据得到一个适合的建模数据，利用建模数据建立模型挖掘已有数据的隐含价值。 一般步骤（详细内容子目录有叙述，且后面的实战项目我会严格按照这个步骤进行） 数据获取 利用各种手段获取数据，数据样式不限制，但一般而言是形如excel或者csv这样的表格格式。 数据探索 对数据进行初步探索，得到数据特征（如

python panda数据分析操作 今天继续讲解一下pandas ,直接实战,用到了一个AMZN的csv数据文件，我把它上传到csdn资源平台，通过我的账号即可下载。 下面我们就来实战 首先我们需要读取文件 下面给出实例代码 path="C:/Users/Administrator/Desktop/o25mso/homework/AMZN.csv" df=pd.read_csv(path) 上述代码path即为amzn文件的存储路径，如果你下载到不同的地方，路径需要改一下。这里就算是读取完

数据分析实战一数据.csv