选择python进行数据分析的理由和优势
1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集
2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全
3、python库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新
4、python能很方便的对接其他语言，比如c、java等
什么是IPython？
IPython是一个python的交互式的shell (它默认的python shell要好用的多、强大的多)
1、支持代码的自动补全、自动缩进，已经支持bash shell
2、Jupyter NoteBook（以前称为IPython NoteBook），它提供了一个用户和IPython内核交互的一个界面，同时它又是一个交互式的笔记本（可以保存你的源代码、运行结果），集文本（markdown）、代码、图像、公式与一体的python的web界面
3、支持交互式数据可视化与其他图形用户界面
4、支持高性能的并行计算
运行环境
数据分析以及机器学习都有许许多多的程序库，这些程序库（比如：numpy、pandas、sckilearn、TensorFlow等），如果我们单独去配置安装比较麻烦，而且有的程序包（如：scipy）依赖的库比较多；官方提供了一个集成的数据分析、机器学习的开发工具，即anaconda安装：官网下载最新版，windows下安装就行
打开：
方式一、用命令
用cmd命令行或者linux终端嵌入命令：jupyter notebook将会运行起来两个程序：IPython的服务程序和jupyter notebook的web界面，然后代码就可以在界面中写
注意】IPython服务端是程序运行的地方，jupyter notebook仅仅提供了一个交互界面，如果你把IPython的服务程序关掉（终端中ctrl+c）jupyter notebook就没什么用了
几个基本操作：
双击D：删除当前的cell
单击M：将当前cell转成markdown文档
jupyter构造：由一个个的cell构成，每个cell的执行时互不影响的，但是数据是共享的
方式二、用anaconda界面打开
方式三、用pycharm打开
【注意】编译器一定要选择anaconda目录下的python编译器，不然无法打开IPython的服务程序
-
本文向大家介绍使用Python Pandas进行数据分析，包括了使用Python Pandas进行数据分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在本教程中，我们将看到使用Python pandas库进行的数据分析。图书馆的熊猫都是用C语言编写的。因此，我们在速度上没有任何问题。它以数据分析而闻名。我们在熊猫中有两种类型的数据存储结构。它们是Series和DataFrame。让我们一一看。 1.
-
本文向大家介绍Python使用SQLite和Excel操作进行数据分析，包括了Python使用SQLite和Excel操作进行数据分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 昨日，女票拿了一个Excel文档，里面有上万条数据要进行分析，刚开始一个字段分析，Excel用的不错，还能搞定，到后来两个字段的分析，还有区间比如年龄段的数据分析，实在是心疼的不行，于是就想给她程序处理之。 当然，我是一直C
-
本书是学习 Python 数据分析最好的参考书。本来想把书名直接译为《Python 数据分析》，这样更简短。但是为了尊重第 1 版的翻译，考虑到继承性，还是用老书名。
-
虽然你可以选择在浏览器端使用Less，直接在页面中嵌入一个 Less.js 文件，你也可以选择在服务器端使用Less，使用命令行将Less文件编译成最终的CSS文件。 然而，这两种方式都不够灵活，人们更喜欢使用图形界面工具进行编译。常见的工具有 winLess、simpLess、Koala 等，最值得推荐的编译工具，非 Koala 莫属。 Koala是由国人开放的一款开源的前端预处理器语言图形编译
-
一面面的稀碎，一面面完一周之后hr联系说重新做了人才盘点，希望继续推进后续面试。这次是hr面，问题比较常规。 1.自我介绍 2.离职原因 3.收到offer情况 期间有收到但拒绝掉了，最近也在推动其他 4.看机会比较看重的三个方面 岗位匹配度+发展+薪资 5.工作和上学时间重叠，是管培生吗？签合同时间 校招提前入职实习，签合同是在毕业之后 6.实习和毕业后做的工作差别大吗？ 会有差别，组织架构调整
-
我想选择数据表（）的特定行值（此处），其中过滤条件位于其他数据表（）中。它不是一个精确的过滤器，因为如果我在中有值3，我在中就有这个值的最小值和最大值变量。此外，我有一个字符串，其中包含特定的模式。例如： 中的 和 中的相应行包含 ， 和 ，即 。 我在寻找这个值所在的范围和最大目标值的直线。 我有以下简化的例子： 看起来像这样: 我包括＜code＞大小 到目前为止，我的解决方案如下: 我写了一个