千呼万唤，数据分析系列教程终于要来了，错过了爬虫的朋友，但这次就不要错过数据分析，今年只有三个月时间了，我希望今年过完每个人都能用数据分析搞事情！
PyCharm是一款基于Python的集成开发环境（IDE），由JetBrains公司推出。PyCharm具有多种特色功能，如智能代码补全、调试工具、版本控制等。而PyCharm软件的独特之处在于其强大的智能提示功能，可以帮助程序员更快地编写代码，并提供便捷的调试和测试方法。本文将从PyCharm的基本操作流程、特色功能、高级操作、常用插件以及应用案例五个方面进行详细的讲解。
实习生问：我咋看见你经常用Anaconda的jupyter notebook写python代码，为啥不用PyCharm呢？ … 对于我个人而言现在主要的工作是数据分析，挖掘，直接下载Anaconda安装后，就可以启动jupyter notebook，写代码也感觉比较方便，尤其是PyCharm的启动和运行很笨重 但是之前用Django以及爬虫项目的时候，PyCharm优势就非常明显了
使用Python进行数据分析，大家都会多少学习一本经典教材《利用Python进行数据分析》，书中作者使用了Ipython的交互环境进行了书中所有代码的案例演示，而书中的Ipython交互环境用的是原生Python开发环境，在原生环境里，由于没有代码提示、自动格式等智能辅助给你，导致编码效率有点低下，之前就有很多人在问，能不能在PyCharm这款目前最流行最智能的python IDE里设置Ipython的交互环境，我自己也做了尝试，经过自己不断摸索和实践，总结出了在PyCharm设置Ipython交互环境和宏快捷键的方法，现已图文方式分享给大家。
KDnuggets2018年的一个博客发起了一项投票：数据科学中最好用的Python IDE是什么？ 本次调查共有1900多人参与，调查结果如下图所示。前5个选择是： Jupyter，57% PyCharm，35% Spyder，27% Visual Studio Code，21% Sublime Text，12%
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程，并且也广泛用于商业领域。 下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上，十年的时间一直是徐徐上升，最近大数据的兴起，Python作为数据挖掘编程语言备
那在用pycharm这个python开发大杀器的同时，一行也来分享几个它很好用的插件，来给你的搬砖提提速
今天开始学习Python数据分析了，说到Python数据分析，大家都会推荐使用anaconda，但作为一个初学者，总是很多疑虑，但在实践中解决了一部分，先和大家分享分享。
python是绝大多数数据分析师的必备工具之一，而一个好的IDE对于提高代码效率来说则至关重要。今天，仅就个人使用IDE的选择和习惯做以分享。
工作中经常会遇到一些excel的数据分析工作，虽然本身excel本身有非常强大的功能，但如果需要将一些数据分析结果集成在自己的项目中，excel就显示有些不方便了(总不能每次在excel里做好图表，再截图贴进来吧)，幸好python的生态圈足够强大，有pandas这种利器，能以编程的方式，方便快捷的分析excel/csv电子表格。
本文介绍了如何安装Python数据分析所需的第三方包，包括使用pip和conda的方法。首先介绍了Python数据分析所需的轮子，然后介绍了如何安装这些轮子。最后，介绍了一些主要的大数据分析轮子，并提供了下载这些轮子的地址。
如果你是一位数据分析师，必须学习并掌握结构化查询语言——SQL。但它主要用于查询检索数据，所以往往还需要掌握一门编程语言。
Python是一种流行的高级编程语言，它的设计哲学是“明确优于隐晦”。Python具有简单易学、语法清晰、动态类型、解释型、面向对象等特性，使得Python成为一种开发速度快、可读性高、易于维护的语言。Python的应用领域非常广泛，包括Web开发、数据分析、人工智能、机器学习、网络爬虫、自动化脚本等。此外，Python也是一种跨平台语言，可以在Windows、Mac、Linux等各种操作系统上运行。
Pycharm 是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理，代码跳转，只能提示，自动完成，单元测试、脚本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，用于支持Django框架下的专业Web开发，同时支持Google App Engine，更酷的是Pycharm支持IronPython。
导读：今天这篇文章是「大数据DT」内容合伙人王皓关于《Python数据分析与数据化运营》的一篇读书笔记。在大数据公众号后台对话框回复合伙人，免费读书、与50万同行分享你的洞见。
通常来说，每个程序员都有自己趁手的兵器：代码编辑器。你要是让他换个开发环境，恐怕开发效率至少下降三成。然而，每个人对编辑器的喜好各不相同，甚至引发出诸如“神的编辑器”与“编辑器之神”这种信仰之争。但也正由此可见，个性化的编辑器对于一个程序员的重要性。
作为高级编程语言，Python的受欢迎程度近几年一直在往上涨。每年，Python官方都会针对开发者社区做一次年度报告，统计当年的发展情况，并发布调研报告。
Python概述 计算机语言概述 语言：交流的工具，沟通媒介 计算机语言：人跟计算机交流的工具，翻译官 Python是计算机语言里的一种 Python编程语言 代码：人类语言，同过代码命令机器，跟机器交流 Python解释器： 就是那个担任翻译工作的二狗子同学 流程： 写代码 执行：由翻译官（Python解释器）把命令（Code）翻译给机器，同事把机器结果翻译给我们 Python读音问题 Pythgon简史 1989年， Guido van Rossum 2008： python3.0 诞生 2014： 宣
1.创建一个虚拟python运行环境，专门用于本系列学习； 2.数据分析常用模块pandas安装 3.利用pandas模块读写CSV格式文件
Python语言是一种强大而简洁的编程语言。据IEEE Spectrum消息，Python在2020年继续蝉联最受欢迎的编程语言第一名。对于刚接触Python的新手来说，配置一个容易上手又适合自己的开发环境无疑是成功掌握这门编程语言的第一步。对于Python IDE的比较和推荐，各路高手也说法不同，其中被推荐频率最高的当属Pycharm、VS Code和Jupyter Notebook了。
爬虫开始 爬虫的实际例子 搜索引擎：关键字匹配提取，前提是要将所有的页面爬一遍，然后存到自己的服务器，当用户惊醒搜索的时候，根据自己的搜索内容，搜索引擎将用户搜索信息返回给用户。 伯乐在线： 文章的搬运工（http://www.jobbole.com/） 惠惠购物助手： 谷歌插件，爬到电商平台的价格对比。 数据分析与研究： 某一行业的数据分析（基于实际的数据分析），数据冰山&舆情分析&数据可视化 抢票软件：模拟人点击的操作。 什么是网络爬虫 通俗理解就是： 一个模拟人请求网站的程序，可以自动请求网页并将所定
1.什么是爬虫 可以理解为抓取、解析、存储互联网上原始信息的程序工具，Google、Baidu底层都是爬虫。 2.为什么学Python和爬虫 从2013年毕业入职起，我已在咨询行业呆了4.5年，期间历经了从尽职调查、战略规划、业务转型，到信用风险管理、数据管理等多类项目，也经历了从Analyst到Consultant到Senior再到Manager的角色转变，收获良多。 然而时代在变，市场环境、金融行业、科技融合程度已今非昔比，自身发展需求与职业瓶颈的矛盾越来越突出。在当前的年纪，所有职业路径判断与选择
Pycharm： python编辑器，社区版本 Anaconda：开源的python发行版本（专注于数据分析的python版本），包含大量的科学包
呆鸟发现一些新手用什么 IDE 的都有，IDLE、Spyder、PyCharm、VSCode、Jupyter 等等，本文不想探究哪种 IDE 更好，只想说，初学 Python 数据分析，最好用 Anaconda 里带的 Jupyter Notebook，简单、直观，适合新人上手。本文就专门介绍一下。”
在2018年秋季，Python软件基金会与JetBrains发起了年度Python开发者调查。 报告的目的是寻找Python领域的新趋势，帮助开发者深入了解2018年Python开发者的现状。
在工作中，不免进行一些数据的整理分析，从而来定位问题并解决，提高工作或者业务效率。发现新的机会点，保持持续的竞争优势。那么就来研究一下如何利用合适的工具，提升数据分析的效率。
在Windows操作系统上安装PyCharm是一项重要的任务，以便开发Python应用程序。本文简要介绍了安装PyCharm的步骤。首先，用户需要下载PyCharm的安装程序，然后运行安装程序并按照向导的指示进行操作。在安装过程中，用户可以选择不同版本和配置选项，以满足其具体需求。一无论是进行Web开发、数据分析还是其他Python编程任务，PyCharm都为开发者提供了强大的工具和功能，大大增加他们的生产力。
PyCharm Pro for Mac是PyCharm的专业版，提供更多高级功能和工具，如数据库支持、Django、Flask和其他Web框架的支持、科学计算等。
举一个典型的例子： 男士到超市买尿布会顺带买一些啤酒，通过大数据分析出的结果促使超市在尿布的货架附近放一些啤酒，从而增大销量，买尿布与买啤酒之间没有因果关系，但是存在着某种相关关系。
在 《Python 快速入门篇》 里我提到了3个编辑器，其中一个是 Jupyter Notebook。
作者介绍：目前就职于电商数据分析师，日常工作以爬虫和DBA数据库管理为主，业务场景模型搭建为辅！自16年至今一直从事数据相关工作，从最初的表哥到现在的大数据、数据挖掘、机器学习，一直不断成长！日常活跃于CSDN,后续本号也会慢慢活跃起来！谢谢大家支持！ Solgan: 科技成就商业未来 CSDN：https://blog.csdn.net/qq_35866846
Pycharm 更新了对 Jupyter 的功能支持，结合 IntelliJ 的自动补全代码，自动格式化代码，执行调试，版本控制，以及大量的插件支持。
导读 JetBrains 公司在 2016 年组织了一次超过 1000 名Python开发者参与的调查，以洞察当前 Python 开发领域的真实面貌，发现最新趋势。本文摘编分享其中的一些调查成果。 JetBrains 的免责声明： 由于所使用的样本数量庞大，我们主要采用了自己的渠道去推动这项调查，而所使用的渠道会天然的吸引大量PyCharm用户分享。 为避免某些无法避免的误差，我们将不对不同代码编辑器的用户基数进行对比。 1.在团队中工作 vs 独立工作 有趣的是，半数的受访者大部分时间在团队中工作，而另外
建议可以直接从官方文档学起，质量较高，现在也支持中文了，比以前友好很多 Python官方入门中文教程 Python运用较多的几个领域Web开发、科学计算、IT运维，我们使用Python来进行数据分析工作是属于科学计算这一类的，核心的包为Pandas
PyCharm是由JetBrains开发的一款Python IDE（集成开发环境），它适用于Mac、Windows和Linux操作系统。PyCharm提供了丰富的功能，如代码自动补全、调试器、测试工具、版本控制、数据库工具等，可以帮助 Python 开发者更高效地编写代码，并提高代码质量。 PyCharm Pro是PyCharm的高级版本，除了包含PyCharm Community Edition中的所有功能外，还提供了许多增强的功能。比如，它可以在开发过程中进行远程调试，您可以使用远程主机上的 PyCharm 进行远程调试。此外，它还支持 Django 和 Flask 等框架的 Web 开发，可以让您轻松完成 Web 开发的任务。如果您需要进行大型项目的开发，或需要更高级的功能，则建议使用PyCharm Pro。
十年前，一个还在做量化交易研究的美国人 Wes McKinney 开始写下了第一行 pandas 代码。慢慢地，pandas 成为了众多 python 程序员做数据分析的首选工具：它足够快，支持读写各种常用数据格式，语法灵活，又有丰富的生态。
大家好，今天为大家分享 Python编程的终极十大工具，全文总共大约2000字，阅读5分钟，enjoy～～
因本狗最近在学使用python进行数据分析， 所以就找了找教程，感觉这个教程还不错，就分享给大家。不过只供参考。
（下面都是一些口水话，可以稍微了解一下，不必过于斟酌��） Anaconda是将Python和许多常用的package（Python开源包）打包直接来使用的Python发行版本，支持Windows、Linux和macOS系统，并有一个conda（开源包packages和虚拟环境environment的管理系统）强大的执行工具。 Anaconda的优点总结起来就八个字：省时省心、分析利器。 省时省心： Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。 分析利器： 在 Anaconda 官网中是这么宣传自己的：适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析，甚至可以用在大数据和人工智能领域。
主要参考网址： 1、 http://www.jianshu.com/p/169403f7e40c 2、 http://blog.csdn.net/qq_29883591/article/details/52664478
之前已经介绍过PyCharm社区版了，社区版对于初学者已经够用了，但是如果后面你有Web开发，数据分析、数据库相关、远程SSH连接等需求，可能会需要专业版。
Json是一种轻量级的数据交换格式。Json源自JavaScript语言，易于人类的阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，是目前应用最广泛的数据交换格式。 Json是跨语言，跨平台的，但只能对Python的基本数据类型做操作，对Python的类就无能为力。JSON格式和Python中的字典非常像。但是，json的数据要求用双引号将字符串引起来，并且不能有多余的逗号。
Anaconda介绍 Anaconda是python加强的一个全家桶套件，是目前最简单的方式来使用python进行机器学习和数据分析，它包含了250多个最流行的python科学计算包，并支持多种系统如windows，linux，mac，此外Anaconda最棒的一个特性就是使用conda来致力于简化包的管理和部署与pip命令的功能类似但更加强大。 Anaconda下载 Anaconda截止到目前最新的版本是基于Python3.6的Anaconda3 5.1.0，并分别提供了支持Python3.x和Pyhon
Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，能够让用户在浏览器中编写和执行代码，并与代码的运行结果、文本、图像、视频等进行交互。它的灵活性、易用性和可视化效果使它成为各种数据分析、机器学习和科学计算任务的首选工具。本文将介绍Jupyter Notebook的基本概念、使用方法以及一些常用技巧。
随着网络技术的发展，数据变得越来越值钱，如何有效提取这些有效且公开的数据并利用这些信息变成了一个巨大的挑战。从而爬虫工程师、数据分析师、大数据工程师的岗位也越来越受欢迎。爬虫是 Python 应用的领域之一。
笔者最近发现一款将pandas数据框快速转化为描述性数据分析报告的package——pandas_profiling。一行代码即可生成内容丰富的EDA内容，两行代码即可将报告以.html格式保存。笔者当初也是从数据分析做起的，所以深知这个工具对于数据分析的朋友而言极为方便，在此特地分享给大家。
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