?博客主页:  Passerby_Wang的博客_-系统运维,云计算,Linux基础领域博主?所属专栏:『实用工具系列』?上期文章: 实用工具系列 - Pycharm安装下载使用?如觉得博主文章写的不错或对你有所帮助的话,还望大家多多支持呀! 关注、点赞、收藏、评论。目录一、安装Pycharm二、插件推荐1、Chinese(中文语言包)2、IdeaVim(vim格式写入)3、CodeGl
# 在PyCharm中实现数据分析的指南 在数据科学领域,Python 是一种广泛使用的编程语言,而 PyCharm 是一个强大的 IDE(集成开发环境),可以帮助我们高效地进行数据分析。这篇文章将为你提供一个完整的流程,帮助你理解如何在 PyCharm 中实现数据分析,并提供相关代码示例。 ## 数据分析流程概述 首先,我们将整个数据分析的过程总结为下表,其中包括每个步骤的描述: | 步
原创 10月前
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目录Pycharm的安装即环境配置数据分析学习保存数据Pycharm的安装即环境配置 选择Community(社区版),下载双击.exe文件后,选择目录时建议改为D盘、E盘等在查阅一番资料后了解到,这里安装时不建议选择.py,因为后续会出现关联,打开.java文件时会用pycharm默认打开。 接下来点击Install,出现安装界面。如果之前没有下载有Python解释器的话,需
转载 2023-09-29 21:03:36
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3 每日练习题目7(startswith for remove replace)题干给定一个列表,首先删除以s开头的元素,删除后,修改第一个元素为"joke",并且并且把最后一个元素复制一份,放在joke的后边list = [“spring”, “look”, “strange” “curious”, “black”, “hope”]训练目标列表包含的操作 列表的相关操作训练提示通过for循环遍历
Pycharm作为一个Python集成开发环境,不仅可以帮助我们进行代码编写、调试和运行,而且还可以帮助我们方便地采集数据。在本文中,我们将介绍如何使用Pycharm进行数据采集,并对采集的数据进行分析处理。一、Pycharm简介Pycharm是一款由JetBrains公司开发的Python集成开发环境。它具有智能代码编辑器、强大的调试器、内置的版本控制系统以及一系列其他工具,可以帮助开发者更加高
背景:这次的数据分析,主要是针对零售商品行为。一般企业的后台都能导出订单数据,但不一定是所有企业都有BI系统。所以这里先简单介绍下订单的简易处理之路。而这,只是一个开篇。数据:共41345条数据,文件格式为csv。数据已经通过数据库导出并保存为csv文件,通常都建议导出为csv文件,因为csv属于通用型文件。工具:使用python+pandas使用的的编辑环境:pycharm下面开始代码演示:导入
        实训准备:python、pycharm、mysql、Navicat 一、Python开发环境搭建与开发工具1.1下载Python解释器并安装下载:https://www.python.org/downloads/release/python-372/https://www.python.org/down
前言实习生问:我咋看见你经常用Anaconda的jupyter notebook写python代码,为啥不用PyCharm呢? … 对于我个人而言现在主要的工作是数据分析,挖掘,直接下载Anaconda安装后,就可以启动jupyter notebook,写代码也感觉比较方便,尤其是PyCharm的启动和运行很笨重 但是之前用Django以及爬虫项目的时候,PyCharm优势就非常明显了较为详细的解
前言嗨喽,大家好呀!这里是小熊猫?环境使用: Python 3.8Pycharm模块使用: requests >>> pip install requests 数据请求模块parsel >>> pip install parsel 数据解析模块csv 内置模块如果安装python第三方模块:win + R 输入 cmd 点击确定, 输入安装命令 pip inst
Python写了几年后会不会有自己是python高手的错觉 ?没错是幻觉,醒醒少年 特别对于那些自学python的人时刻保持警惕是好事,那如何知道自己写的代码是垃圾呢,看本文 line_profiler和scalene是python代码性能中使用得最多的模块,见下图流传最广的一张图 我们今天的重点是介绍最方便和最实用的方法,在Pycharm中代码性能的可视化1.安装line_profiler,特别
python编辑器用spyder还是pycharm需要根据项目类型来选择。一般数据分析类型的项目建议采用Spyder;做大工程项目建议采用pycharm。如果你是做数据分析的,建议用Spyder。如果你是做大工程的,建议用pycharm。如果又是做数据分析,又是做大工程的,建议两者结合起来用。有没有发现MATLAB,Spyder,rstudio三者长得很像? 说明搞数据分析就应该是这样的界面。一个
Python语言是一种强大而简洁的编程语言。据IEEE Spectrum消息,Python在2020年继续蝉联最受欢迎的编程语言第一名。对于刚接触Python的新手来说,配置一个容易上手又适合自己的开发环境无疑是成功掌握这门编程语言的第一步。对于Python IDE的比较和推荐,各路高手也说法不同,其中被推荐频率最高的当属Pycharm、VS Code和Jupyter Notebook了。Jupy
# 如何在 PyCharm 中实现数据分析案例 作为一名刚入行的小白,可能你会对数据分析感到陌生。在这篇文章中,我将带领你一步一步地了解如何使用 PyCharm 进行数据分析。我们将实现一个简单的案例,通过读取数据、处理数据并可视化数据来完成整个分析流程。最终,我们将生成一个饼状图来展示分析结果。 ## 流程概述 在开始之前,我们来看看整个数据分析的流程,以下是步骤的简要概述: | 步骤
原创 9月前
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# 使用 PyCharm 进行咖啡数据分析的科学探索 咖啡是全球最受欢迎的饮品之一,其独特的风味和丰富的文化使其成为许多人的日常必需品。随着数据科学的兴起,咖啡的相关数据也成为了分析的重要对象。本文将展示如何使用 Python 和 PyCharm 进行咖啡数据分析,通过具体代码示例和图示帮助大家更好地理解过程。 ## 准备工作 在进行数据分析前,首先需要准备好环境。确保你的计算机上安装了 P
原创 8月前
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# 如何实现 PyCharm 数据分析插件 在这篇文章中,我们将一起学习如何开发一个简单的 PyCharm 数据分析插件。我们会通过一份详细的流程图和每一步的代码示例来实现我们的目标。这将是一个从入门到上手的完整流程,希望能够帮助刚入行的你快速掌握。 ## 整体流程 首先,我们列出开发 PyCharm 数据分析插件的主要步骤: | 步骤 | 描述
原创 2024-09-27 07:23:03
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文章目录一、环境配置二、爬取豆瓣电影三、爬取豆瓣TOP250图书信息四、爬取小猪短租住房信息五、 总结 才开始学习爬虫,完全是小白,因此需要多多总结和记录,这篇记录里学习的用例都来自于: 一、环境配置环境:python3+requests+lxml+Pycharmrequests是python实现的简单易用的HTTP库。 lxml是python的一个解析库,支持HTML和XML的解析,支
数据分析案例PyCharm的复盘记录 在应用数据分析的过程中,开发者们常常面临不同程度的技术痛点。对于使用PyCharm进行数据分析的情景,这些痛点包括代码管理混乱、性能不足及故障处理困难等。具体来说,这些问题主要表现为在数据处理和分析过程中,缺乏良好的代码组织和高效的执行效率。 ### 初始技术痛点 通过对这些痛点进行分解,我们可以创建一个四象限图来分析技术债务的分布情况,其中各个象限反映
  直接回答“能帮企业赚钱/省钱”往往会被一句话怼穿:你的分析报告包括没包括执行方案?如果没有包括,那落地都不是你做的,凭什么说钱是你挣的。如果包括,你的方案有没有资源人力投入,那你怎么证明是数据分析起而不是资源投入导致的效果?当然,大部分数据分析报告,压根就没有配套的落地方案,这个问题到第一步就已经被怼死了。侥幸活到第二问的,也无法解释。毕竟数据就是数据数据能帮助业务但不能
写在前面:DataWhale使用jupyter形式,笔者使用Pycharm使用的代码形式。数据集下载地址:Titanic - Machine Learning from Disaster | Kaggle数据分析实例(中)数据分析实例(下)  目录DataWhale课程地址:datawhalechina/hands-on-data-analysis: 动手学数据分析以项目为主线
在处理“PyCharm选题数据分析”时,我们需要全面分析工具的版本变更、迁移步骤、兼容性问题、实际应用案例、故障排除步骤以及生态系统扩展的支持。以下是对该过程的详细记录。 ## 版本对比与兼容性分析 自从PyCharm发布以来,版本之间的演进对用户体验和数据分析能力产生了重大影响。我们需要关注不同版本间的兼容性问题,特别是在依赖库和项目特性的变化上。 ### 版本演进史 ```mermai
原创 6月前
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