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经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 。
在应用python爬取数据的过程中，往往需要存储数据，而除开应用数据库存储数据以外，excel格式应该算是比较常用的存储格式，而关于excel文档数据的读写，在python中实现的方法有很多，概因python强大的第三方库。
所以有的同学就说了：我用传统的写法一样可以实现，为什么还要浪费精力去学习numpy呢？
文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作，基本的API都在上述网址，接下来本文核心带你理解部分常用的命令
你只要这样，这样，然后在这样，中间出现问题，百度一下，这样，这样，就好了... ...
条件过滤 我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤 体感的舒适适湿度是40-70，我们试着过滤出体感舒适湿度的数据 最后整合上面两种条件，在一季度体感湿度比较舒适的数据 列排序 数据按照某
我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤
一般在做数据分析时最常接触的就是逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
https://www.worldometers.info/coronavirus/
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
如下销售数据中展现了三笔订单，每笔订单买了多种商品，求每种商品销售额占该笔订单总金额的比例。例如第一条数据的最终结果为：235.83 / (235.83+232.32+107.97) = 40.93%。
在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
CSV文件是一种纯文本文件，其使用特定的结构来排列表格数据。CSV是一种紧凑，简单且通用的数据交换通用格式。许多在线服务允许其用户将网站中的表格数据导出到CSV文件中。CSV文件将在Excel中打开，几乎所有数据库都具有允许从CSV文件导入的工具。标准格式由行和列数据定义。此外，每行以换行符终止，以开始下一行。同样在行内，每列用逗号分隔。
pandas提供了两种数据类型：Series和DataFrame，在机器学习中主要使用DataFrame，我们也重点介绍这个
with语句在语句结束时自动关闭文件对象。 使用csv模块reader函数创建文件读取对象filereader，读取输入文件中的行。 使用csv模块的writer函数创建文件写入对象filewriter，将数据写入输出文件。 函数的第二个参数（delimiter=','）是默认分隔符，如果输入和输出文件都用逗号分隔，就不需要此参数。 使用filewriter对象的writerow函数来将每行中的列表值写入输出文件。
（近邻取样） 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习分类技术中最简单的方法之一。 所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。使用时，通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算，官方上给出DataFrame的apply()用法：
CSV（comma-separated value，逗号分隔值）文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本，表格（或电子表格）中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比，CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件；相比之下，能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件，但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具，但是当你使用 Excel 文件时，还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由，使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具，那就使用 Python 自己开发一个！
1、Pandas是python的一个数据分析包，为解决数据分析任务而创建的； 2、Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具； 3、pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法；它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一；
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2
一个scikit-learn教程，通过将数据建模到KMeans聚类模型和线性回归模型来预测MLB每赛季的胜利。
当我们在处理数据分析或机器学习任务时，经常会使用Pandas库进行数据的处理和操作。而在使用Pandas的DataFrame对象时，有时可能会遇到AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'tolist'的错误。 这个错误通常出现在我们尝试将DataFrame对象转换为列表（list）时。因为DataFrame是Pandas库中的一个二维数据结构，它的数据类型和操作方法与列表不同，所以没有直接的.tolist()方法。 在下面的文章中，我们将讨论如何解决这个错误。
众所周知，训练机器学习模型的目标是提高模型的泛化能力，通常使用测试集误差来近似模型在现实世界的泛化误差。为了能用机器学习来解决现实世界的问题，我们通常需要对从现实世界中获取的数据进行预处理操作。本文需要使用两个软件包：
原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。
系统：Windows 10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：1.1.5
Kevin Markham，数据科学讲师，2002 年，毕业于范德堡大学，计算机工程学士，2014 年，创建了 Data School，在线教授 Python 数据科学课程，他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容，迄今为止，浏览量在油管上已经超过 500 万次。
学Pandas有一年多了，用Pandas做数据分析也快一年了，常常在总结梳理一些Pandas中好用的方法。例如三个最爱函数、计数、数据透视表、索引变换、聚合统计以及时间序列等等，每一个都称得上是认知的升华、实践的结晶。今天，延承这一系列，再分享三个函数，堪称是个人日常在数据处理环节中应用频率较高的3个函数：apply、map和applymap，其中apply是主角，map和applymap为赠送。
pandas是基于NumPy的一种数据分析工具，在机器学习任务中，我们首先需要对数据进行清洗和编辑等工作，pandas库大大简化了我们的工作量，熟练并掌握pandas常规用法是正确构建机器学习模型的第一步。
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。
我最近在Kaggle上看到了美国大选的数据集。既然我们正在热烈讨论2020年的大选，我想分析一下之前的美国总统大选是个好主意。
在数据科学界，Jupyter Notebook是一个受欢迎的工具，采用率很高。本文旨在分享一些很酷的技巧和技巧，帮助您在使用Jupyter Notebook的同时提高效率。了解如何从Jupyter Notebook执行终端命令，通过隐藏输出加快速度，向Jupyter Notebook添加其他功能，等等！
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
Attitude is a little thing that makes a big difference.
我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。
公众号原文首发：https://mp.weixin.qq.com/s/4RYfYc8_2vNxvq_B1bZrUA
至此，我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出（即读取和保存文件）数据，现在，我们转向更深入的部分。
导读：本文要介绍的这些技法，会用Python读入各种格式的数据，并存入关系数据库或NoSQL数据库。
python实现word转成自定义格式的excel文档（解决思路和代码）支持按照文件夹去批量处理，也可以单独一个文件进行处理，并且可以自定义标识符。
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