勤快收拾的，极其不错，能够用来学习pandas的底子操作。
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对于Eland是PythonElasticsearch客户端，用于使用熟习的Pandas兼容API在Elasticsearch中浏览以及阐发数据。
该软件包在大概的情景下使用现有的PythonAPI以及数据结构来简化在numpy，pandas，scikit-learn以及其Elasticsearch反对于的等效项之间的切换。
每一每一，数据驻留在Elasticsearch中，而不是内存中，这使Eland能够晤面Elasticsearch中存储的大型数据集。
Eland还提供了一些货物，能够从，以及等通用库经由熬炼的机械学习模子上传到Elasticsearch中。
入门能够使用Pip从装置Eland：$python-mpipinstalleland也能够使用Conda从装置Eland：$condainstall-cconda-forgeeland反对于的版本反对于Python3.6+以及Pandas1.0.0+反对于7.x+的Elasticsearch集群，建议使用7.6或者更高版本，以使齐全成果普通责任。
毗邻到ElasticsearchEla

反对于python3.7的pandas,直接cmd中pipinstallpandas-.......

pandas中文参考手册（cookbook翻译版），比力体系详尽的介绍了pandas在数据阐发上的使用

亚马逊评论详情页是动态加载的，不过多折腾，直接用selenium进行爬取；
用pandas写入csv文件，处理乱码、无序问题；

一、数据分析项目介绍1. 项目所需的模块库介绍pandas用法：需要导入以下模块importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,Dataframe2.项目背景介绍互联网电影资料库（InternetMovieDatabase，简称IMDB）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
电影作为艺术和娱乐载体已成为我们生活中的一部分，作为电影爱好者之一，希望通过分析了解电影市场大体情况，以便于以后选择电影观看。
使用的数据是IMDB美国票房排名前1000的电影数据，数据包含了电影名称，票房金额，上映年份，演职人员，IMDB评分，电影类型等信息，数据中的很多电影大家也比较熟悉。
相信不少人都有这样的经历，当想要看一部电影的时候，会去百度一下谁是导演，谁是主演。
如果导演是克里斯托弗•诺兰，心里已经给电影打了个8分以上的评分了。
而阿汤哥的动作片，预期也都能肾上腺素飙升。
对于已上映的电影，不少人会去豆瓣搜索现时的评分，或是前作的评价，若是豆瓣高分、高评论数，也会按奈不住去蹭下热度。
如果要去电影院观看的话，想必不少人会更倾向选择动作片或者科幻大片这类特效丰富，影音冲击强烈的电影。
近几年特效技术和3D动画的日渐成熟，影院观影已经是越来越多人的第一选择。
IMDB的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。
对于电影的评分目前使用最多的就是IMDB评分。
截至2018年6月21日，IMDB共收录了4,734,693部作品资料以及8,702,001名人物资料。
3.项目所需数据介绍数据的属性包括：电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。
理解数据：color、director_name、num_critic_for_reviews、duration、director_facebook_likes、actor_3_facebook_likes、actor_2_name、actor_1_facebook_likes、gross、genres、actor_1_name、movie_title、num_voted_users、cast_total_facebook_likes、actor_3_name、facenumber_in_poster、plot_keywords、movie_imdb_link、num_user_for_reviews、language、country、content_rating、budget、title_year、actor_2_facebook_likes、imdb_score、aspect_ratio、movie_facebook_likes4.项目功能详细介绍显示电影评分分布的情况；
电影数量与平均分年度变化的情况；
评论家评论数与评分的关系；
评分与电影票房的关系；
电影数量大于5前提下平均分前十的导演推荐的数据；
不同电影类型的年份累计分析；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性。
二、数据分析过程1.主要功能实现的类和方法介绍#清洗runtime电影时长列数据，可使用str.split()方法df['runtime']=df['runtime'].str.split('').str.get(0).astype(int)df['runtime'].head()#清洗year列，使用str[:]选取年份数字并转换成int类型，使用df.unique()方法检查数据df['year']=df['year'].str[-5:-1].astype(int)df['year'].unique()2. 数据分析过程代码和解释说明导入包：导入、查看、清洗数据：评分分布图：电影数量与平均分布年度变化：评论家评论数&评分、评分&票房：电影数量大于5平均分前十的导演：统计不同年份、不同类型电影的数量：cumsum=df.groupby(['main_genre','year']).title.count()#使用累加功能统计1980年起不同年份不同电影类型的累计数量，对于中间出现的缺失值，使用前值填充genre_cumsum=cumsum.unstack(level=0).cumsum().ffill()#只选取总数量大于

pysci：IPython，Numpy，Pandas，Matplotlib，Seaborn，Sklearn，Statsmodels

十六进制代码查找器一个Python程序，可让您轻松查找十六进制颜色。
需求Selenium，BeautifulSoup4和Pandas才能起作用。
您只需求输入十六进制颜色代码，badaboom-badabing，就会弹出一个网站，向您显示您刚输入的颜色。
如果您使用的是Firefox浏览器，请记住也要获取相应的WebDrivers。
还要确保在代码中也更改浏览器的名称，以免遇到任何麻烦。
如果您发现nybug，请随时告诉我。

python科学计算（第二版本）光盘源代码《Python科学计算（第2版）》详细引见Python科学计算中常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython，涉及数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理

利用《Python进行数据分析》,对Panda的一切操作都变成了分解动作。
每步都有详细的讲解，更容易让人理解。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。