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  1. python简明教程.chm

  2. 说明：解压后要注意把文件属性修改一下，解锁即可用 目录表 前言 本书的读者 本书的由来 本书目前的状况 官方网站 约定条款 欢迎给我反馈 值得思考的一些东西 1. 介绍 简介 Python的特色 概括 为什么不使用Perl？ 程序员的话 2. 安装Python Linux和BSD用户 Windows®用户 概括 3. 最初的步骤 简介 使用带提示符的解释器 挑选一个编辑器 使用源文件 输出 它如何工作 可执行的Python程序 获取帮 助 概括 4. 基本概念 字面意义上的常量 数 字符串 变

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2009-10-22
    • 文件大小：103424
    • 提供者：sandsor

  1. 简明python教程(chm)

  2. 目录表 前言 本书的读者 本书的由来 本书目前的状况 官方网站 约定条款 欢迎给我反馈 值得思考的一些东西 1. 介绍 简介 Python的特色 概括 为什么不使用Perl？ 程序员的话 2. 安装Python Linux和BSD用户 Windows®用户 概括 3. 最初的步骤 简介 使用带提示符的解释器 挑选一个编辑器 使用源文件 输出 它如何工作 可执行的Python程序 获取帮助 概括 4. 基本概念 字面意义上的常量 数 字符串 变量 标识符的命名 数据类型 对象 输出 它如何工作

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2009-11-16
    • 文件大小：237568
    • 提供者：xiancaonima

  1. 简明python教程

  2. 非常明了的教程 思路清晰 目录表 前言 本书的读者 本书的由来 本书目前的状况 官方网站 约定条款 欢迎给我反馈 值得思考的一些东西 1. 介绍 简介 Python的特色 概括 为什么不使用Perl？ 程序员的话 2. 安装Python Linux和BSD用户 Windows®用户 概括 3. 最初的步骤 简介 使用带提示符的解释器 挑选一个编辑器 使用源文件 输出 它如何工作 可执行的Python程序 获取帮助 概括 4. 基本概念 字面意义上的常量 数 字符串 变量 标识符的命名 数据类型

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2009-12-12
    • 文件大小：207872
    • 提供者：qingliwang

  1. Python中文手册

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  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2008-01-08
    • 文件大小：73728
    • 提供者：test_test

  1. 简明python教程

  2. 简明python教程 前言 本书的读者 本书的由来 本书目前的状况 官方网站 约定条款 欢迎给我反馈 值得思考的一些东西 1. 介绍 简介 Python的特色 概括 为什么不使用Perl？ 程序员的话 2. 安装Python Linux和BSD用户 Windows®用户 概括 3. 最初的步骤 简介 使用带提示符的解释器 挑选一个编辑器 使用源文件 输出 它如何工作 可执行的Python程序 获取帮助 概括 4. 基本概念 字面意义上的常量 数 字符串 变量 标识符的命名 数据类型 对象 输出

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2010-07-25
    • 文件大小：106496
    • 提供者：DM320

  1. 简明python教程

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  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2011-06-04
    • 文件大小：610304
    • 提供者：andygoo618

  1. 简明Python教程

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  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2012-09-04
    • 文件大小：803840
    • 提供者：xyhu_gm

  1. 大数据实训.zip数据收集：网络爬虫、公开数据集、客户数据 数据处理：数据清洗、数据规整

  2. 1.2功能需求 明确任务：明确目的、确定思路 数据收集：网络爬虫、公开数据集、客户数据 数据处理：数据清洗、数据规整 数据分析：数据统计、探索性数据分析(EDA)、数据建模 结果展示：数据可视化、报表生成、结果保存 数据收集：获取歌单索引页、获取歌单详情页 数据处理：数据清洗、数据规整 数据分析统计：歌曲出现次数TOP10，歌单贡献UP主TOP10，歌曲播放量TOP10，歌单收藏量TOP10，歌单评论数TOP10 歌单收藏数量分布情况，单播放数量分布情况，歌单标签图，

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-01-16
    • 文件大小：40894464
    • 提供者：MossL

  1. Python第三方库xlrd/xlwt的安装与读写Excel表格

  2. 前言 相信大家都应该有所体会，在平时经常会遇到处理 Excel 表格数据的情况，人工处理起来实在是太麻烦了，我们可以使用 Python 来解决这个问题，我们需要两个 Python 扩展， xlrd 和 xlwt 。 xlrd和xlwt是Python的第三方库，所以是需要自己安装的，可以在python的官网https://pypi.python.org/pypi下载该模块来安装，也可以通过其他手段，比如easy_install或者pip，下面来看看详细的安装介绍与读写Excel表格的方法吧。 使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38722184

  1. Python使用Pandas库常见操作详解

  2. 本文实例讲述了Python使用Pandas库常见操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、概述 Pandas 是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas常用于处理带行列标签的矩阵数据、与 SQL 或 Excel 表类似的表格数据，应用于金融、统计、社会科学、工程等领域里的数据整理与清洗、数据分析与建模、数据可视化与制表等工作。 数据类型：Pandas 不改变原始的输入数据，而是复制数据生成新的对象，有普通对象构成的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：92160
    • 提供者：weixin_38698367

  1. Python操作Excel工作簿(\*.xlsx)

  2. 文章目录前言EXCEL文件测试环境Excel具体操作`xlrd`、`xlwt`、`xlutils“openpyxl“xlwings`使用 `xlwings` 的基本方式：创建一个新的 `Excel` 文件并写入数据：读入已有 Excel 表格并修改Excel 增加删除行和列单元格宽高查询设置与合并几个库支持情况对比总结 前言 Excel 作为流行的个人计算机数据处理软件，混迹于各个领域，在程序员这里也是常常被处理的对象，可以处理 Excel 格式文件的 Python 库还是挺多的，比如 xlrd

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：100352
    • 提供者：weixin_38575421

  1. 【文字识别】腾讯云API：提取表格数据并生成Excel文件

  2. 一、使用工具及python包介绍 腾讯云API 国内大型互联网公司都提供云服务，如阿里、百度、腾讯等。本文选择腾讯云服务，是因为提供的API说明比较详细，看一遍就能用。更良心的是，提供了在线测试的功能，基本不用写代码也能够测试效果。 用到的Python包 pandas 数据分析必备包，用来对二维表数据进行分析整合。 os 更改系统配置信息，如列出工作目录的文件，更改工作目录等。 json 用来处理json数据，或者把字符串等其他格式的数据转化为json数据。 base64 用来对图片进行base

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：510976
    • 提供者：weixin_38614377

  1. python处理excel表格数据

  2. python处理excel表格数据 方法一 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 excel表格数据筛选功能 方法二 利用编程语言（python） 使用第三方库pandas 处理数据是covid-19数据，数据时间从2020.1.22至2020.4.3，数据量大，有八九万条数据，如果只是手动提取，费时费力。采用编程代码的方式可以节省人力物力，仅需几秒即可搞定

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：314368
    • 提供者：weixin_38606656

  1. Python遍历pandas数据方法总结

  2. 前言 Pandas是python的一个数据分析包，提供了大量的快速便捷处理数据的函数和方法。其中Pandas定义了Series 和 DataFrame两种数据类型，这使数据操作变得更简单。Series 是一种一维的数据结构，类似于将列表数据值与索引值相结合。DataFrame 是一种二维的数据结构，接近于电子表格或者mysql数据库的形式。 在数据分析中不可避免的涉及到对数据的遍历查询和处理，比如我们需要将dataframe两列数据两两相除，并将结果存储于一个新的列表中。本文通过该例程介绍对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：111616
    • 提供者：weixin_38736529

  1. python实现数据分析与建模

  2. 前言 首先我们做数据分析，想要得出最科学，最真实的结论，必须要有好的数据。而实际上我们一般面对的的都是复杂，多变的数据，所以必须要有强大的数据处理能力，接下来，我从我们面临的最真实的情况，一步一步教会大家怎么做。 1.数据的读取 （1）读取模块 Import pandas as pd Import numpy as np （2）读取表格的全部数据 df = pd.read_csv(.data/HR.csv) （3）读取你所需要的数据 sl_s=df[sactisfaction_l

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：76800
    • 提供者：weixin_38666230

  1. Excel太烦、python太难，我用它就能轻松搞定数据可视化

  2. 小李在一家连锁超市企业的IT部门，经常要帮业务部分做数据分析，公司信息化建设发展比较落后，IT部门也只有两个人，各种各样的数据表经常让小李加班加到头疼，每次辛辛苦苦做好的分析报告，老板还总嫌丑。 众所周知，超市的数据量十分的大，而且是实时变动的，小李平时做数据分析都是用的Excel，处理一些小数据量的数据很方便，但一碰到大数据量就会卡死，更别说实时更新数据了，而且用excel做一些复杂可视化步骤十分繁琐。 就拿一个简单的综合分析仪表板来说，用 Excel做就需要用到表格函数、AVERAGEIF

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：378880
    • 提供者：weixin_38731553

  1. dask-scaling-dataframe:Python和Dask-源码

  2. Python和Dask：扩展DataFrame 该存储库包含有关Python和Dask的幻灯片，练习和答案：缩放数据框。 本教程的目标是教给您一个在熊猫中处理表格数据方面经验丰富的人，以解决不适合在一台计算机上存储的问题。 为什么这门课程存在 Python最受欢迎的数据科学库（pandas，numpy和scikit-learn）被设计为在一台计算机上运行，​​并且在某些情况下使用单个处理器运行。 无论这台计算机是笔记本电脑还是具有96核的服务器，您的计算和内存都受到您可以访问的最大计算机大小的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42181319

  1. Python大数据处理案例

  2. 分享知识要点：lubridate包拆解时间|POSIXlt利用决策树分类，利用随机森林预测利用对数进行fit，和exp函数还原训练集来自Kaggle华盛顿自行车共享计划中的自行车租赁数据，分析共享自行车与天气、时间等关系。数据集共11个变量，10000多行数据。https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand首先看一下官方给出的数据，一共两个表格，都是2011-2012年的数据，区别是Test文件是每个月的日期都是全的，但是没有注册用户和随意用户。而Tra

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：206848
    • 提供者：weixin_38499349

  1. python-datamatrix：一种使用表格数据的直观Pythonic方式-源码

  2. Python数据矩阵 一种使用表格数据的直观Python方式。 塞巴斯蒂安·马索特版权所有2015-2020 关于 datamatrix包提供了一种高级，直观的方式来处理表格数据，即由命名列和编号行组成的数据集。 与类似的库相比， datamatrix的主要优点是简洁的Pythonic语法，这使您的代码易于阅读和理解。 依存关系 需要： Python 2.7或> = 3.4 可选的： 使用FloatColumn ， IntColumn和SeriesColumn对象的numpy和s

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42111465

  1. texthero：从零到英雄的文本预处理，表示和可视化-源码

  2. 从零到英雄的文本预处理，表示和可视化。 •••• •• 从零到英雄 Texthero是一个Python工具箱，可快速轻松地处理基于文本的数据集。 Texthero非常简单易学，可以在熊猫上使用。 Texthero具有与Pandas相同的表现力和力量，并有大量文献记载。 Texthero是现代的，是为2020年代的程序员设计的，几乎没有语言方面的知识。 您可以将Texthero视为帮助您理解和使用基于文本的数据集的工具。 给定表格数据集，很容易掌握主要概念。 相反，在给定文本数据集的情况下，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42144707
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