第09章 绘图和可视化
信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分，例如，帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外，做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化，但我这里重要关注于matplotlib（http://matplotlib.org/）和基于它的库。
matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。matplotlib和IPython社区进行合作，简化了从IPython shell（包括现在的Jupyter notebook）进行交互式绘图。matplotlib支持各种操作系统上许多不同的GUI后端，而且还能将图片导出为各种常见的矢量（vector）和光栅（raster）图：PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。除了几张，本书中的大部分图都是用它生成的。
随着时间的发展，matplotlib衍生出了多个数据可视化的工具集，它们使用matplot ...
第08章 数据规整：聚合、合并和重塑
在许多应用中，数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。
首先，我会介绍pandas的层次化索引，它广泛用于以上操作。然后，我深入介绍了一些特殊的数据操作。在第14章，你可以看到这些工具的多种应用。
8.1 层次化索引层次化索引（hierarchical indexing）是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽象点说，它使你能以低维度形式处理高维度数据。我们先来看一个简单的例子：创建一个Series，并用一个由列表或数组组成的列表作为索引：
In [9]: data = pd.Series(np.random.randn(9), ...: index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'], ...: ...
第07章 数据清洗和准备
在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。有时，存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。许多研究者都选择使用通用编程语言（如Python、Perl、R或Java）或UNIX文本处理工具（如sed或awk）对数据格式进行专门处理。幸运的是，pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具，可以让你轻松地将数据规整为想要的格式。
如果你发现了一种本书或pandas库中没有的数据操作方式，请在邮件列表或GitHub网站上提出。实际上，pandas的许多设计和实现都是由真实应用的需求所驱动的。
在本章中，我会讨论处理缺失数据、重复数据、字符串操作和其它分析数据转换的工具。下一章，我会关注于用多种方法合并、重塑数据集。
7.1 处理缺失数据在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的。pandas的目标之一就是尽量轻松地处理缺失数据。例如，pandas对象的所有描述性统计默认都不包括缺失数据。
缺失数据在pandas中呈现的方式有些不完美，但对于大多数用户可以保证功能正常。对于数 ...
第06章 数据加载、存储与文件格式
访问数据是使用本书所介绍的这些工具的第一步。我会着重介绍pandas的数据输入与输出，虽然别的库中也有不少以此为目的的工具。
输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加载数据库中的数据，利用Web API操作网络资源。
6.1 读写文本格式的数据pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。表6-1对它们进行了总结，其中read_csv和read_table可能会是你今后用得最多的。
我将大致介绍一下这些函数在将文本数据转换为DataFrame时所用到的一些技术。这些函数的选项可以划分为以下几个大类：
索引：将一个或多个列当做返回的DataFrame处理，以及是否从文件、用户获取列名。
类型推断和数据转换：包括用户定义值的转换、和自定义的缺失值标记列表等。
日期解析：包括组合功能，比如将分散在多个列中的日期时间信息组合成结果中的单个列。
迭代：支持对大文件进行逐块迭代。
不规整数据问题：跳过一些行、页脚、注释或其他一些不重要的东西（比如由成千上万个逗号隔开的数值数据）。
因为工作中实际碰到的数据可能十分混乱，一些数据加 ...
第05章 pandas入门
pandas是本书后续内容的首选库。它含有使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具。pandas经常和其它工具一同使用，如数值计算工具NumPy和SciPy，分析库statsmodels和scikit-learn，和数据可视化库matplotlib。pandas是基于NumPy数组构建的，特别是基于数组的函数和不使用for循环的数据处理。
虽然pandas采用了大量的NumPy编码风格，但二者最大的不同是pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的。而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。
自从2010年pandas开源以来，pandas逐渐成长为一个非常大的库，应用于许多真实案例。开发者社区已经有了800个独立的贡献者，他们在解决日常数据问题的同时为这个项目提供贡献。
在本书后续部分中，我将使用下面这样的pandas引入约定：
In [1]: import pandas as pd
因此，只要你在代码中看到pd.，就得想到这是pandas。因为Series和DataFrame用的次数非常多，所以将其引入本地命名空间中会更方便：
In [2]: from pandas ...
第04章 NumPy基础：数组和矢量计算
NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。
NumPy的部分功能如下：
ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。
用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。
用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。
线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。
用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的A C API。
由于NumPy提供了一个简单易用的C API，因此很容易将数据传递给由低级语言编写的外部库，外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。这个功能使Python成为一种包装C/C++/Fortran历史代码库的选择，并使被包装库拥有一个动态的、易用的接口。
NumPy本身并没有提供多么高级的数据分析功能，理解NumPy数组以及面向数组的计算将有助于你更加高效地使用诸如pandas之类的工具。因为NumPy是一个很大的题目，我会在附录A中介绍更多NumPy高级功能，比如广播 ...
第03章 Python的数据结构、函数和文件
本章讨论Python的内置功能，这些功能本书会用到很多。虽然扩展库，比如pandas和Numpy，使处理大数据集很方便，但它们是和Python的内置数据处理工具一同使用的。
我们会从Python最基础的数据结构开始：元组、列表、字典和集合。然后会讨论创建你自己的、可重复使用的Python函数。最后，会学习Python的文件对象，以及如何与本地硬盘交互。
3.1 数据结构和序列Python的数据结构简单而强大。通晓它们才能成为熟练的Python程序员。
元组元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值：
In [1]: tup = 4, 5, 6In [2]: tupOut[2]: (4, 5, 6)
当用复杂的表达式定义元组，最好将值放到圆括号内，如下所示：
In [3]: nested_tup = (4, 5, 6), (7, 8)In [4]: nested_tupOut[4]: ((4, 5, 6), (7, 8))
用tuple可以将任意序列或迭代器转换成元组：
In [5]: tuple([4, 0, 2])Out[5]: ...
第01章 准备工作
第1章 准备工作1.1 本书的内容本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。
什么样的数据？当书中出现“数据”时，究竟指的是什么呢？主要指的是结构化数据（structured data），这个故意含糊其辞的术语代指了所有通用格式的数据，例如：
表格型数据，其中各列可能是不同的类型（字符串、数值、日期等）。比如保存在关系型数据库中或以制表符/逗号为分隔符的文本文件中的那些数据。
多维数组（矩阵）。
通过关键列（对于SQL用户而言，就是主键和外键）相互联系的多个表。
间隔平均或不平均的时间序列。
这绝不是一个完整的列表。大部分数据集都能被转化为更加适合分析和建模的结构化形式，虽然有时这并不是很明显。如果不行的话，也可以将数据集的特征提取为某种结构化形式。例如，一组新闻文章可以被处理为一张词频表，而这张词频表就可以用 ...
第02章 Python语法基础，IPython和Jupyter Notebooks
第2章 Python语法基础，IPython和Jupyter Notebooks当我在2011年和2012年写作本书的第一版时，可用的学习Python数据分析的资源很少。这部分上是一个鸡和蛋的问题：我们现在使用的库，比如pandas、scikit-learn和statsmodels，那时相对来说并不成熟。2017年，数据科学、数据分析和机器学习的资源已经很多，原来通用的科学计算拓展到了计算机科学家、物理学家和其它研究领域的工作人员。学习Python和成为软件工程师的优秀书籍也有了。
因为这本书是专注于Python数据处理的，对于一些Python的数据结构和库的特性难免不足。因此，本章和第3章的内容只够你能学习本书后面的内容。
在我来看，没有必要为了数据分析而去精通Python。我鼓励你使用IPython shell和Jupyter试验示例代码，并学习不同类型、函数和方法的文档。虽然我已尽力让本书内容循序渐进，但读者偶尔仍会碰到没有之前介绍过的内容。
本书大部分内容关注的是基于表格的分析和处理大规模数据集的数据准备工具。为了使用这些工具，必须首先将混乱的数据规整为整洁的表格（或结构化）形 ...
用Pycharm将代码上传至服务器
1.填写服务器的地址和你服务器上的名字file—settings—python interpreter—SSH interpreter
2.在服务器查询虚拟环境的位置查看有哪些虚拟环境conda env list
3.选择你创建的虚拟环境
4.填写你想把项目上传至服务器哪个位置
5.完成虚拟环境连接理论上来说已经完成连接了，pycharm会自动创建SFTP，但是以防没有自动创建，下面陈述一下如何手动创建SFTP
6.手动创建SFTP6.1Tools—Deployment—Configuration
Tips：弹出的窗口中，左边的几个配置中，字体加粗的是该环境正在使用的SFPT
6.2 +—SFTP——随便写个名字
6.3填入SSH
6.4填映射-即把项目上传至服务器哪个位置
完成创建
参考链接：
https://blog.csdn.net/weixin_41377182/article/details/125462096?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522167358233 ...