Excel是数据分析中最常用的工具，本书通过Python与Excel的功能对比引见如何使用Python通过函数式编程完成Excel中的数据处理及分析工作。
在Python中pandas库用于数据处理，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数引见如何通过Python完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
在Python中pandas库用于数据处理，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数引见如何通过Python完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
2016/1/17 19:47:45
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python数据处理三大库的基本用法，numpy，pandas，matplotlib,主要是代码加正文，有用则取，没用算了
2017/4/22 6:41:47
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pandas-0.22.0-cp34-cp34m-win_amd64.whlseaborn-0.8.1-py2.py3-none-any.whl如果你安装需要这两个文件可以下载去用，我的安装上确实可以用了，运转得很好，希望能帮到你
2020/9/12 19:53:04
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通过A股API接口爬取19年股票买卖信息，包括开盘收盘最高最低等指标，并利用python对其进行数据可视化，进行股票技术分析。
可视化内容包括了k线图、均线图、MACD、RSI、和相关系数。
用到的库有numpy、matplotlib、pandas、tushare、mplfinance、talib
可视化内容包括了k线图、均线图、MACD、RSI、和相关系数。
用到的库有numpy、matplotlib、pandas、tushare、mplfinance、talib
2019/1/9 14:14:34
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经过requests抓包方式爬取拉勾网深圳市的数据分析岗位信息，并利用pandas、pyecharts、jieba、WordCloud等工具，从多维度进行岗位数据的可视化分析。
2015/11/21 4:58:47
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今天基于Movielens数据集把《推荐系统实践》上的部分算法实现了一下，顺便巩固python和pandas库的使用，发现书本上的代码有很多不靠谱之处（也许是我水平不够），所以基本都是本人写的，不当之处，还望指正。
2019/5/27 4:10:09
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Pandas是什么？1、一个强大的分析结构化数据的工具集2、基础是NumPy，提供了高功能矩阵的运算3、应用在数学挖掘，数据分析。
比如，学生成绩分析，股票数据分析等4、提供数据清洗功能Pands数据结构，主要分为两种，Series和DataFrame1、类似一维数组的对象2、通过list构建Seriesser_obj=pd.Series(rang(10))3、由数据和索引组成索引在左，数据在右索引是自动创建的4、获取数据和索引5、预览数据(取前几个)ser_obj.head(n)6、通过索引获取数据7、索引与数据的对应关系仍保持在数组运算的结果中（过滤series中的数据）8、通过dict构建
比如，学生成绩分析，股票数据分析等4、提供数据清洗功能Pands数据结构，主要分为两种，Series和DataFrame1、类似一维数组的对象2、通过list构建Seriesser_obj=pd.Series(rang(10))3、由数据和索引组成索引在左，数据在右索引是自动创建的4、获取数据和索引5、预览数据(取前几个)ser_obj.head(n)6、通过索引获取数据7、索引与数据的对应关系仍保持在数组运算的结果中（过滤series中的数据）8、通过dict构建
2022/9/3 11:37:56
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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。
2024-04-09 15:03
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