开源项目《Hands-On Data Analysis with Pandas》使用教程

开源项目《Hands-On Data Analysis with Pandas》使用教程

Hands-On-Data-Analysis-with-Pandas Materials for following along with Hands-On Data Analysis with Pandas. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Hands-On-Data-Analysis-with-Pandas

1. 项目目录结构及介绍

本项目《Hands-On Data Analysis with Pandas》是一个开源的数据分析教程项目，目录结构如下：

Hands-On-Data-Analysis-with-Pandas/
├── .github/
├── _img/
├── appendix/
├── ch_01/
├── ch_02/
├── ch_03/
├── ch_04/
├── ch_05/
├── ch_06/
├── ch_07/
├── ch_08/
├── ch_09/
├── ch_10/
├── ch_11/
├── ch_12/
├── solutions/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── acknowledgements.md
├── apt.txt
├── environment.yml
├── requirements.txt
└── runtime.txt

目录说明：

• .github/: 存放GitHub相关配置文件。
• _img/: 存放项目中的图片文件。
• appendix/: 存放附录相关内容。
• ch_01/ 至 ch_12/: 分别对应书中的各个章节的代码和资料。
• solutions/: 存放各章节练习的解决方案。
• .gitignore: 指定Git忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• acknowledgements.md: 项目致谢文件。
• apt.txt: 可能的依赖安装列表（针对Linux系统）。
• environment.yml: Jupyter环境配置文件。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• runtime.txt: 项目运行时的环境配置。

2. 项目的启动文件介绍

本项目没有特定的启动文件，因为它是作为书籍的配套代码，需要根据各个章节的内容和练习来执行相应的Jupyter Notebook文件。通常情况下，你可以通过以下方式启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook

在Jupyter Notebook界面中，你可以找到各个章节对应的.ipynb文件，双击即可打开并开始学习。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括以下两个：

• environment.yml: 这个文件用于配置Jupyter环境，通常包含了项目所需的Python版本、依赖的Python库以及其他相关设置。你可以通过以下命令来创建一个隔离的环境并安装所需的库：

conda env create -f environment.yml

• requirements.txt: 这个文件列出了项目依赖的Python库，你可以通过以下命令来安装这些库：

pip install -r requirements.txt

确保在开始学习之前，你的环境中已经安装了这些库，以便能够顺利执行代码和练习。

Hands-On-Data-Analysis-with-Pandas Materials for following along with Hands-On Data Analysis with Pandas. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Hands-On-Data-Analysis-with-Pandas