python 金融网贷数据,pandas进行数据解析并可视化系列 (前言)python 金融网贷数据,pandas进行多少解析并可视化系列 (前言)

python 金融网贷数据,pandas进行多少解析并可视化 (前言)

  感觉一旦总结总结了,希望这次能写单密密麻麻文章分享分享心得,和大神们交流交流,提升提升。

  因为半桶子水之水平,一直以惦记写什么怎么写怎么写

  直到现在找到了一如既往种植好的不二法门:

    1.勾什么
自己眼前掌握的,工作吃时下的,从数源 到 最后可视化
所有平等模拟流程。

    2.为何写
因为老丰富一段时间没有进展总结暨梳理了,总觉得很多物很心碎,另一方面,写写笔记为是对那些东西的均等破巩固。

    3.怎么形容
这个题材其实想了很遥远,后来想搭了,就是怎管工具还置身脚下,结合正在用起,按流程走。

 

  接下都见面如此形容:

    1.梳理思路(找到需要)

    2.找数据(数据以哪里)

    3.并数据
(把需要所用之多寡以到手进行读取)

    4.pandas xjb一顿操作
(核心)

    5.可视化
(展示出来,成果展示,类似于产出报告)

    6.总结 (列出知识点) 

 

找数据:

  理由:本人之前从了金融贷款行业之工作,而且现在国家互联网经济行业盛行,找来投资借款数据用来练手还是有效的。

  备注:仅是有的样本数量,目的无非发生一个:练手。

  可以这么清楚:如果你想练刀工,重点不在你是切鸡肉还是鸭肉,在于你时的刀玩得溜不溜,不管是鸡肉,鸭肉还是鹅肉,切好他们的又为你刀工更加发展。

 

连数据:

  我用底是 python + pymysql
方式,还闹因此pandas读取excel,csv,txt文件还是ok的。

  python连接数据库有过多人数所以之是MySQL-python,mysqlclient,peewee或者SQLAlchemy库,也是ok的。

  顺便说一下顺序库房

    MySQL-python:又让
MySQLdb,是故底于多的同样种植使,基于C开发之堆栈,可是她只有支持python2.X,而且于windows平台经常抽风。

    mysqlclient:这个传说是django
ORM的指工具,之后可视化部分自当也会就此到django。

    pymysql:这个是纯Python实现的,最可怜的独到之处就是是装so
easy
,我刚接触python+mysql时,选择了之,所以便径直就此者库来操作mysql了。

    peewee:ORM框架,如果对Django的ORM操作特别熟稔的话,这个就so_easy了,但是本人道颇麻烦,哈哈哈。

    SQLachemy
:这个是,既支持原生SQL,也支持ORM,pandas操作中见面干这。

 

pandas xjb一暂停操作:

  当下吗是干吗我要描绘篇巩固梳理的地方,数据操作重点就于此。

 

可视化操作:

  可视化(excel,python可视化库,在线制图,以及那个牛逼的highcharts,echarts
web交互)。

  表比文字好,图比表好。

  人要穿过服装,但是衣服呢发生妙和丑之分,如果目的仅仅是穿服装,那么不论是穿,只要掩体就尽,可视化也是一个理,图表有弄虚作假逼与不作伪逼的分,关键看君只是上目的,还是为重新美妙。

  excel:这个只要是默认的图纸确实不足够炫酷,但是可以调得非常美,比如这个还看得过去吧。

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  python可视化库:bokeh,matplotlib等等等,都不利,也是得拄手工调才能够显逼格的。

  于线制图:自平常使的,只是为了偷懒,比如用pandas把数量整理出来了,要开只云词图,直接百度一个在线云词图工具,数据甩上便哼了,怎么抢怎么搞,而且再也漂亮。

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  highcharts,echarts:只能说特别牛逼,这个。如果为web的言辞,直接用js接抱这半个之中间一个即执行了,交互式图表,更加适合现代互联网公司之进化。这简单独相较,我再次倾向于echarts,但是时的表系统是highcharts的,所以highcharts的参数我再也熟识一点,如果的确如好看,装逼,高大上的说话,还是入手echarts吧。

https://www.hcharts.cn/docs/basic-title

http://echarts.baidu.com/tutorial.html

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总结:

  介绍了着力气象,下面进入半桶子水时刻,qq1749061919
(欢迎交流,共同进步)

 

 

python 金融网贷数据,pandas进行数据解析并可视化 (前言)

  感觉要总结总结了,希望这次会写个密密麻麻文章分享分享心得,和大神们交流交流,提升提升。

  因为半桶子水的品位,一直以纪念写什么缘何写怎么写

  直到现在找到了一样栽好之办法:

    1.描绘啊
自己时掌握的,工作受到不时以的,从数源 到 最后可视化
所有同样模拟流程。

    2.为什么写
因为非常丰富一段时间没有进展总结与梳理了,总觉得很多东西特别碎,另一方面,写写笔记也是本着那些东西的如出一辙不行巩固。

    3.庸写
这个题目实际上想了深长远,后来纪念接了,就是怎么把工具都居眼前,结合在用起来,按流程走。

 

  接下去还见面这样写:

    1.梳思路(找到需要)

    2.寻数据(数据在乌)

    3.连数据
(把需要所待的数将到手进行读取)

    4.pandas xjb一搁浅操作
(核心)

    5.可视化
(展示下,成果显示,类似于产出报告)

    6.总结 (列出知识点) 

 

找数据:

  理由:本人之前从事过金融贷款行业的做事,而且现在国互联网金融行业盛行,找几投资借款数据用来练手还是实惠之。

  备注:仅是片样书数,目的就发一个:练手。

  可以如此清楚:如果您想练刀工,重点不在于你是切鸡肉还是鸭肉,在于你手上的刀子玩得溜不溜,不管是鸡肉,鸭肉还是鹅肉,切好他们之而受您刀工更加升华。

 

连数据:

  我于是的是 python + pymysql
方式,还起因此pandas读取excel,csv,txt文件都是ok的。

  python连接数据库来诸多人口因此之凡MySQL-python,mysqlclient,peewee或者SQLAlchemy库,也是ok的。

  顺便说一下依次库房

    MySQL-python:又被
MySQLdb,是因此的较多之同种让,基于C开发的库房,可是它们仅支持python2.X,而且在windows平台经常抽筋。

    mysqlclient:这个传言是django
ORM的仗工具,之后可视化部分自己该吗会见为此到django。

    pymysql:这个是纯Python实现之,最要命之亮点就是是安so
easy
,我正接触python+mysql时,选择了是,所以尽管直接用这个库来操作mysql了。

    peewee:ORM框架,如果对Django的ORM操作十分熟悉的话,这个就算so_easy了,但是自己觉得大烦,哈哈哈。

    SQLachemy
:这个正确,既支持原生SQL,也支撑ORM,pandas操作着会干这个。

 

pandas xjb一间断操作:

  眼看为是干什么自己若写稿子巩固梳理的地方,数据操作重点就是在这里。

 

可视化操作:

  可视化(excel,python可视化库,在线制图,以及老牛逼的highcharts,echarts
web交互)。

  表比文字好,图比表好。

  人要穿越衣物,但是衣服也来妙和丑之分,如果目的只有是过衣物,那么不论穿,只要掩体就行,可视化也是一个道理,图表有伪装逼与非装逼的分,关键看而只是达到目的,还是为了更优美。

  excel:这个只要是默认的图片确实不足够炫酷,但是可调得非常漂亮,比如是还圈得过去吧。

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