光环大数据Python培训机构 最简单的Django简明教程
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光环大数据Python培训机构最简单的Django简明教程
光环大数据Python培训了解到， Django学习教程，很多人都会觉得Django 很难，然而学Python必然不能补学Django。所以这篇简单的教程，献给所有喜爱Python的人。
一、Django简介
1.web框架介绍
具体介绍Django之前，必须先介绍WEB框架等概念。
web框架：别人已经设定好的一个web网站模板，你学习它的规则，然后“填空”或“修改”成你自己需要的样子。
一般web框架的架构是这样的：
其它基于python的web框架，如tornado、flask、webpy都是在这个范围内进行增删裁剪的。例如tornado用的是自己的异步非阻塞“wsgi”，flask则只提供了最精简和基本的框架。Django则是直接使用了WSGI，并实现了大部分功能。
2.MVC/MTV介绍
MVC百度百科：全名ModelViewController，是模型(model)－视图(view)－控制器(controller)的缩写，一种软件设计典范，用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码，将业务逻辑聚集到一个部件里面，在改进和个性化定制界面及用户交互的同时，不需要重新编写业务逻辑。
通俗解释：一种文件的组织和管理形式！不要被缩写吓到了，这其实就是把不同类型的文件放到不同的目录下的一种方法，然后取了个高大上的名字。当然，它带来的好处有很多，比如前后端分离，松耦合等等，就不详细说明了。
模型(model)：定义数据库相关的内容，一般放在models.py文件中。
视图(view)：定义HTML等静态网页文件相关，也就是那些html、css、js 等前端的东西。
控制器(controller)：定义业务逻辑相关，就是你的主要代码。
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MTV:有些WEB框架觉得MVC的字面意思很别扭，就给它改了一下。view不再是HTML相关，而是主业务逻辑了，相当于控制器。html被放在Templates中，称作模板，于是MVC就变成了MTV。这其实就是一个文字游戏，和MVC本质上是一样的，换了个名字和叫法而已，换汤不换药。
3.Django的MTV模型组织
目录分开，就必须有机制将他们在内里进行耦合。在Django中，urls、orm、static、settings等起着重要的作用。一个典型的业务流程是如下图所示：
二、Django项目实例
1.程序安装
python3.5、pip3及pycharm专业版自行安装。pycharm不要使用免费版，它不支持Django。
（1）安装Django：
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2.创建django项目
在linux等命令行界面下，使用django提供的命令和vim也能进行项目开发。但是，这里使用eclipse
点击：file–>project，出现下面的对话框。
选择PyDev/Django栏目，输入项目名称，这里采用国际惯例的mysite。
然后一直next就可以了
Django将自动生成下面的目录结构：
与项目同名的目录中是配置文件，templates目录是html文件存放也就是MTV中的T(手动新建)。manage.py是django项目管理文件。
3.创建APP
在每个django项目中可以包含多个APP，相当于一个大型项目中的分系统、子模块、功能部件等等，相互之间比较独立，但也有联系。
所有的APP共享项目资源。
右键点击mysite—>Django—>Createapplication
这样就创建了一个叫做app01的APP，django自动生成“app01”文件夹。
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4.编写路由
路由都在urls文件里，它将浏览器输入的url映射到相应的业务处理逻辑。
简单的urls编写方法如下图：
5.编写业务处理逻辑
业务处理逻辑都在views.py文件里。
通过上面两个步骤，我们将index这个url指向了views里的index（）函数，它接收用户请求，并返回一个“helloworld”字符串。
6.运行web服务
现在我们已经可以将web服务运行起来了。
记得将app01写入到settings.py中
命令行的方式是：pythonmanage.pyrunserver127.0.0.1:8000
在eclipse中—>runconfigurations
有这个提示，则表示启动成功，然后打开浏览器，输入127.0.0.1:8000 修改一下url，添加“/index”，就一切ok了！
至此，一个最简单的django编写的web服务就启动成功了。
7.返回HTML文件
上面我们返回给用户浏览器的是什么？一个字符串！实际上这肯定不行，通常我们都是将html文件返回给用户。
下面，我们写这么一个index.html文件：
再修改一下views文件：
为了让django知道我们的html文件在哪里，需要修改settings文件的相应内容。但默认情况下，它正好适用，你无需修改。
接下来，我们可以重新启动web服务。在浏览器刷新一下，你会看到带有样式的“helloworld”。
8.使用静态文件
我们已经可以将html文件返还给用户了，但是还不够，前端三大块，html、css、js还有各种插件，它们齐全才是一个完整
的页面。在django中，一般将静态文件放在static目录中。接下来，在
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mysite中新建个static目录。
你的CSS,JS和各种插件都可以放置在这个目录里。
为了让django找到这个目录，依然需要对settings进行配置：
同样，在index.html文件中，可以引入js文件了：
重新启动web服务，刷新浏览器，查看结果。
9.接收用户发送的数据
上面，我们将一个要素齐全的html文件返还给了用户浏览器。但这还不够，因为web服务器和用户之间没有动态交互。
下面我们设计一个表单，让用户输入用户名和密码，提交给index这个url，服务器将接收到这些数据。
先修改index.html文件
然后修改views.py文件
此时，重启web服务时，会出错，因为django有一个跨站请求保护机制，我们在settings文件中将它关闭。
再次进入浏览器，刷新页面：
输入点东西，然后我们在eclipse中可以看到相应的数据。
10.返回动态页面
我们收到了用户的数据，但返回给用户的依然是个静态页面，通常我们会根据用户的数据，进行处理后在返回给用户。
这时候，django采用jinja2语言编写动态模板，jinja2会根据提供的数据，替换掉html中的相应部分，详细语法入门后再深入学习。
先改造views.py文件：
再改造index.html文件：
重启服务，刷新浏览器：
可以看到，我们获得了用户实时输入的数据，并将它实时展示在了用户页面上，这是个不错的交互过程。
11.使用数据库
流程走到这里，django的MTV框架基本已经浮出水面了，只剩下最后的数
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据库部分了。
上面我们虽然和用户交互得很好，但并没有保存任何数据，页面一旦关闭，或服务器重启，一切都将回到原始状态。
使用数据库是毫无疑问的，下面使用mysql数据
在settings中，配置数据库相关的参数，如果使用自带的sqlite，不需要修改。然后在mysql数据库创建mysite库
再编辑models.py文件，也就是MTV中的M。
这里我们创建了2个字段，分别保存用户的名字和密码。
接下来要在后台中通过命令创建数据库的表了。有2条命令，分别是：
pythonmanage.pymakemigrations
再输入命令：pythonmanage.pymigrate
或者在eclipse中，右键点击mysite—>django—>makemigrations
然后右键点击mysite—>django—>migrate
修改views.py中的业务逻辑
重启web服务后，刷新浏览器页面，之后和用户交互的数据都能保存到数据库中。任何时候都可以从数据库中读取数据，展示到页面上。
至此，一个要素齐全，主体框架展示清晰的django项目完成了，其实很简单是不是？
三、Django总结
作为python必须web框架的Django，它的功能强大，内容全面，但同时也意味着限制颇多，灵活性低，可修改性差，这就是鱼和熊掌不可兼得了。我们学习Django，其实就是学习一个软件，要理解它的基本原理，把握它整体框架，牢记一些基本规则，剩下的就是不断深入细节，然后熟能生巧、经验多少的问题了，不存在多高深的不可掌握技术。
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《利用python进行数据分析》读书笔记
《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结 构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.360docs.net/doc/77394106.html, = 's1' https://www.360docs.net/doc/77394106.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']
python数据分析过程示例
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
【最新】python数据分析课程报告论文(附代码数据)
用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：
Python数据分析
实训：Python数据分析 〖实训目的〗 了解Python基本编程语法，掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。 〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据 （1）读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如，我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据，可以从以下网址找https://https://www.360docs.net/doc/77394106.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da） 从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示： 图2-53 读取CSV文件 如果这个文件被保存在以下位置： D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是，因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符（转义符就是用来输入特殊符号的引导符号，例如\n是回车,\r是换行等），因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。 以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中，并给这个对象起名为df。
为了验证我们确实导入了这个数据文件，我们可以把df的内容打印出来：>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 （2）读取EXCEL文件 因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件，所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件，然后利用上一节的方法将CSV导入Python。 当然，Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样，如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx，我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样，我们也可以把df的内容打印出来作为验证。 将数据导入Python之后，我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候，我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选 仍然针对上面导入的英国天气数据，由于数据有很多行，我们希望只看到数据的前5行： >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \
python数据分析过程示例
python数据分析过程示例
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
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智慧树Python数据分析与数据可视化答案
智慧树Python数据分析与数据可视化答案第一章单元测试 1、缩进对于Python程序至关重要。 A:错 B:对 正确答案:【对】 2、在Python 3.x中不能使用汉字作为变量名。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、下面哪些是正确的Python标准库对象导入语句？ A:from math import B:import math.sin as sin C:from math import sin D:import math. 正确答案:【from math import *; from math import sin】 4、Python支持面向对象程序设计。 A:对 B:错 正确答案:【对】
5、下面属于Python编程语言特点的有？ A:扩展库丰富 B:代码运行效率高 C:支持命令式编程 D:支持函数式编程 正确答案:【扩展库丰富; 支持命令式编程; 支持函数式编程】 第二章单元测试 1、已知列表x = [1, 2, 1, 2, 3, 1]，那么执行x.remove(1)之后，x的值为[2, 2, 3]。A:对 B:错 正确答案:【错】 2、已知列表x = [1, 2, 3]，那么执行y = x.reverse()之后，y的值为[3, 2, 1]。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。 A:错 B:对 正确答案:【对】 4、表达式3 > 5 and math.sin(0)的值为0。
B:错 正确答案:【错】 5、表达式4 < 5 == 5的值为True。 A:错 B:对 正确答案:【对】 第三章单元测试 1、生成器表达式的计算结果是一个元组。 A:错 B:对 正确答案:【错】 2、包含列表的元组可以作为字典的“键”。 A:错 B:对 正确答案:【错】 3、列表的rindex()方法返回指定元素在列表中最后一次出现的位置。A:对 B:错 正确答案:【错】 4、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。A:错
用Python做数据分析必知的语法和函数整理
用一张示意图表示Python变量和赋值的重点： 例如下图代码，“=”的作用就是赋值，同时Python会自动识别数据类型:整型数据 整型数据 字符串数据 字符串数据
字典使用键-值（key-value）存储，无序，具有极快的查找速度。以上面的字典为例，想要快速知道周杰伦的年龄，就可以这么写： zidian['周杰伦'] >>>'40' dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说，"章泽天"并非是在"刘强东"的后面。 DataFrame： DataFrame可以简单理解为Excel里的表格格式。导入pandas包后，字典和列表都可以转化为DataFrame，以上面的字典为例，转化为DataFrame是这样的： import pandas as pd df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大写df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名 和excel一样，DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。 以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型，基础语法到此结束，接下来就可以着手写一些函数计算数据了。
2.从Python爬虫学循环函数 掌握了以上基本语法概念，我们就足以开始学习一些有趣的函数。我们以爬虫中绕不开的遍历url为例，讲讲大家最难理解的循环函数for的用法： A.for函数 for函数是一个常见的循环函数，先从简单代码理解for函数的用途： zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'} for key in zidian: print(key) >>> 刘强东 章泽天 周杰伦 昆凌 因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不是每次都一样。默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时#迭代key和value，可以用for k, v in d.items() 可以看到，字典里的人名被一一打印出来了。for 函数的作用就是用于遍历数据。掌握for函数，可以说是真正入门了Python函数。 B.爬虫和循环 for函数在书写Python爬虫中经常被应用，因为爬虫经常需要遍历每一个网页，以获取信息，所以构建完整而正确的网页链接十分关键。以某票房数据网为例，他的网站信息长这样：
python数据分析
几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。 目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python v/s o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序
2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：
【IT专家】利用python进行数据分析
本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 利用python进行数据分析 2016/09/03 0 1.ndarray对象的内部机理 ?NumPy的ndarray提供了一种将同质化数据块解释为多维数组对象的方式，ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块的一个跨度视图。ndarray 内部由以下内容组成： ?a.一个指向数组（一个系统内存块）的指针 ?b.数据类型或dtype ?c.一个表示数组形状的元组；例如，一个10*5的数组，其形状为（10，5） ?d.一个跨度元组，其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要“跨度” 的字节数；如，一个3*4*5的float（8个字节）数组，其跨度为（160,40,8） ?2.NumPy数据类型体系 ?ints=np.ones(10,dtype=np.uint16)floats=np.ones(10,dtype=np.float32)print np.issubdtype(ints.dtype,np.integer)print np.issubdtype(floats.dtype,np.floating) ?结果为： ?TrueTrue ?调用dtype的mro方法即可查看其所有的父类 ?print np.float64.mro() ?结果为： ?[ type ‘numpy.float64’ , type ‘numpy.floating’ , type ‘numpy.inexact’ , type ‘numpy.number’ , type ‘numpy.generic’ , type ‘float’ , type ‘object’ ] ? ?3.高级重塑 ?假设有一个一维数组，我们希望将其重新排列为一个矩阵 ?arr=np.arange(8)print arrprint arr.reshape((4,2)) ?结果为： ?[0 1 2 3 4 5 6 7][[0 1][2 3][4 5][6 7]]
python大数据分析报告
python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
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