Python

目录

1. 背景/安装/使用

anaconda说明

如何知道自己是否安装了anaconda

conda,anaconda 或 miniconda有什么关系

miniconda有Jupyter Notebook吗

如何去查看conda的环境

CUDA 和conda有关系吗

如何查看minconda的安装地址

minconda中的每一个文件夹是干什么的

jupyter

2.数据类型

3.变量与赋值

4.数据结构

列表[ ] 

字典{ }

5.检索/访问

6.数据实操

7.for循环

8.if语句

9.自定义函数

10.模块/包

11.series/dataframe

12.读取/导出

13.访问/筛选

14.轴/合并/连接

15.排序和匿名函数

16.分组、聚合、转换

17.字符串方法

18.绘图

19.map/apply/applymap

20.项目一：办公自动化

21.项目二：探索分析

1. 背景/安装/使用

pythony安装一般有两种方式

anaconda相对比较方便一点

anaconda说明

如何知道自己是否安装了anaconda

conda --version

conda,anaconda 或 miniconda有什么关系

miniconda有Jupyter Notebook吗

如何去查看conda的环境

CUDA 和conda有关系吗

如何查看minconda的安装地址

minconda中的每一个文件夹是干什么的

jupyter

一般jupyter会在anaconda中自带

但我没有安装anaconda，我只有minconda

我在minconda中创建了一个环境

打开

然后运行

conda create -n jupyter_env python=3.9

然后激活环境并安装jupyter

conda activate jupyter_env

conda install jupyter

下面配置环境变量

jupyter --version

上面就成功了

下面我们在想要存放文件的文件夹下输入jupyter notebook

复制这里的网页就可以了

这样就可以了

这里可以新建我们的notebook

一般不建议在搜索栏去启动

我们可以在磁盘下面新建一个目录

然后输入jupyter notebook

如果没有出现，可能是没有配置环境

这个时候

我们新建的东西，都会出现在这个目录下面

我们这里创建一个notebook

下面就生成了ipynb的文件

我们将其它的ipynb文件放到这个目录下面

jupter下面就会出现

下面我们将要处理的数据放进去运行

将数据复制粘贴进去

按住shift+回车键

执行成功后

就能在编译器内，对其执行一系列的操作

任务就是使用Python将每天的广告数据处理正确

然后再整合到Excel表格中

2.数据类型

3.变量与赋值

4.数据结构

列表[ ] 

字典{ }

5.检索/访问

6.数据实操

roi就是投入产出比

7.for循环

将历史数据复制到一个txt文件中

然后再jupyter中读取它

上面是字符串格式的，我们转换一下格式

下面要将历史数据和ad数据结合到一起

8.if语句

下面筛选一下roi >=1 数据

9.自定义函数

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10.模块/包

11.series/dataframe

上面两个series体现在Excel表格中是

dataframe就是有多个series构成

12.读取/导出

数据导出

导出的数据，多了一行索引

索引消失

以csv的格式导出

有很多问题

如果一定到导出为csv的格式

13.访问/筛选

访问

筛选

如果要返回process >=  100000的行

去重

keep为first，就会去重后保留第一次出现的数据

last，保留最后一次

上面的相当于一个视图

如果要真实替代原来的数据，则

14.轴/合并/连接

轴axis

将上面两个data数据合并

下面我们将Excel和concat_demo根据uid做一个join操作

下面做一个类似于left join 和right join的操作

15.排序和匿名函数

如果我们要进行一个多条件的排序

Excel中是

Python中

false为降序，默认为升序

如果要先升后降

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匿名函数

16.分组、聚合、转换

分组

聚合

如果我们要看多个聚合结果

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转换

d倒序

17.字符串方法

split

contains

replace

extract提取

18.绘图

19.map/apply/applymap

map

当我们的操作对象为series的时候

使用map

apply

20.项目一：办公自动化

本地文件不是目前办公的主流

如果是企业微信、钉钉或者飞书

我们可以ctrl+A全选

复制粘贴到公司的在线文档中

21.项目二：探索分析

合并数据表

时间处理

用折线图展示每个月有多少弹幕

用折线图展示每个月有多少人发弹幕

我们继续下钻

我们继续分析一下星期的，发现工作日发弹幕反而比较活跃

下面比如我想看看

哪些发了很多弹幕的人，具体发了哪些东西（行为分析）

看看发了很多弹幕的人，b站的等级是多少（属性分析）

我们看一下用户发弹幕数量的排名

看看第一名（老大）都发了一些什么

看看第二名（老二）都发了一些什么

看看第三名（老三）都发了一些什么

上面用户的行为分析就结束

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下面我们看看等级分布

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我们发现在p1的第29分钟是最高的