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最新推荐文章于 2023-07-07 14:28:52 发布

乌斯怀亚的小船

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提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加
例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用

提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、jQuery选择器

理论知识

常用的CSS选择器：

标签选择器

td{
	font-size:14px;
	width:120px;
}

ID选择器

#note{
	font-size:14px;
	width:120px;
}

类选择器

.dream{
	font-size:14px;
}

群组选择器(多个选择符应用同样的样式规则)

td,p,div.a{
	font-size:14px;
}

后代选择器(元素E的任意后代元素F)

E F{
	CSS规则
}
例如：
#links a{
	color:red;
}

通配选择器(以文档的所有元素作为选择符)

*{
	CSS规则
}

把CSS应用到网页中有3中方式，即行间样式表、内部样式表和外部样式表

实践展示

<!DOCTYPE html>
<html>
	<head>
		<meta charset="utf-8" />
		<title></title>
		<link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/css.css" />		
		<script>
			function fun1(){
				alert("JavaScript Nice !");
			}
		</script>
	</head>
	<body>
		<p onclick="fun1()" style="color: aqua; background-color:pink; width: fit-content;">点我</p>
		
	</body>
</html>

在这里插入图片描述

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。