项目实训日志:Day3

本次主要进行了项目需求的最终确认以及数据字典的构建和确认,整体项目进展情况良好。

本次主要是需求的最终确认和数据字典的构建和确认。总的来说,项目进展还行。在这里插入图片描述

### 关于Python数据分析项目实训资料或教程 #### Python作为基础性语言的重要性 对于信管、电子商务以及计算机科学与技术专业的学生而言,Python不仅是进行数据分析所需的基础性语言和工具,也是进一步掌握大数据分析技术的重要基石[^1]。 #### 数据分析课程的教学重点 该类课程主要聚焦于Python语言本身的讲解及其用于数据分析的各种工具包的应用。通过一系列精心设计的数据分析训练项目,旨在提升学生的理解能力和实际操作技能,使他们能够熟练运用Python解决真实世界中的数据问题。 #### 实训案例解析 具体到实训环节,则涵盖了多个典型场景下的数据处理流程: - **Iris数据集处理** - 学习者需熟悉如何利用Python读入并初步清洗这份经典机器学习入门级数据集; - 包括但不限于调整列名、识别及填补缺失值等内容。 - **Chipotle订单记录分析** - 对一家连锁餐厅的销售情况进行深入剖析; - 主要涉及分组统计销售额度、转换字段格式等高级技巧。 - **Apple股票行情研究** - 基于历史收盘价走势展开时间序列建模尝试; - 特别强调了日期维度上的特征挖掘与图形化展示方法[^2]. ```python import pandas as pd from datetime import datetime # 示例:加载CSV文件至DataFrame对象中 df_iris = pd.read_csv('path/to/iris.csv') print(df_iris.head()) # 处理chipotle数据框内的金额字符串转数值型 def clean_money(money_str): return float(money_str.strip().replace('$', '')) df_chipotle['item_price'] = df_chipotle['item_price'].apply(clean_money) # 获取苹果公司最新一日成交情况摘要 apple_stock_df.set_index(['Date'], inplace=True) latest_trading_day_summary = apple_stock_df.iloc[-1] ``` #### 日志管理建议 考虑到编程实践中可能出现的问题,合理设置日志机制有助于提高调试效率。例如,在编写logger配置时应思考希望从中获取哪些关键信息;这通常意味着关注程序运行状态变化的关键节点,并据此规划相应的消息级别(如INFO, WARNING, ERROR)以便后续排查错误更加便捷高效[^3]。
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