在Python中如果想要对数据使用函数，可以借助apply(),applymap(),map() 来应用函数，括号里面可以是直接函数式，或者自定义函数（def）或者匿名函数（lambad）impt pas as pdimpt numpy as npfrom pas impt DataFramefrom pas impt Seriesdf1= DataFrame({ "
该视频为在线课堂教学实录。仅剪辑删除了课前课后的部分内容。 视频内容中有些口误，甚至理解不到位的地方，毕竟是"半路出家的花和尚"，恳请大家批评指正。 【内容】自定义函数、面向对象（类）
人邮社报告：教学案例分享人民邮电出版社：教学案例分享 ——社考数据分析 【案例html 】 下载 【数据下载】kaochang.txt
数据分析流程 数据分析流程一般分以下几个步骤： 1、数据的获取2、读取原数据3、查看数据概况4、查看异常数据5、查看最大/小值查看top/lastest值6、查看相关性7、可视化分析plotly 各种历史版本的anaconda下载：https://repo.anaconda.com/archive/ 【本案例的数据获取】 以下数据来自于某次社会考试，请分析这次考试的一些情况，如男女比例、生源分布、年龄分布等。 数据格式为txt，如下： 460020199304200403 , 第01考场460000199804070201 , 第01考场46002019970824000x ,
该视频为在线课堂教学实录。仅剪辑删除了课前课后的部分内容。 视频内容中有些口误，甚至理解不到位的地方，毕竟是"半路出家的花和尚"，恳请大家批评指正。 【内容】流程控制
该视频为在线课堂教学实录。仅剪辑删除了课前课后的部分内容。 视频内容中有些口误，甚至理解不到位的地方，毕竟是"半路出家的花和尚"，恳请大家批评指正。 本节内容：list、tuple、dict、set、range、impt
该视频为在线课堂教学实录。仅剪辑删除了课前课后的部分内容。 视频内容中有些口误，甚至理解不到位的地方，毕竟是"半路出家的花和尚"，恳请大家批评指正。 本节内容：str和列表
该视频为在线课堂教学实录。仅剪辑删除了课前课后的部分内容。 视频内容中有些口误，甚至理解不到位的地方，毕竟是"半路出家的花和尚"，恳请大家批评指正。
该视频为在线课堂教学实录。仅剪辑删除了课前课后的部分内容。 视频内容中有些口误，甚至理解不到位的地方，毕竟是"半路出家的花和尚"，恳请大家批评指正。 【说明】关于编辑器Anaconda 由于该视频录播时，Anaconda网站内容已经更新，现在下载界面有差异，下载Anaconda可以到https://repo.anaconda.com/archive/各种历史版本的anaconda。
类，也即面向对象。 简单地说，可以把它理解为“物以类聚”，即有相同的功能特性，也就是共性。如果说某个个体属于某个类，那他一定有这个类的共性。比如说人，只要是人这个类都应该有奔跑、蹦跳、说话唱歌、制造生产工具等能力。 “类”好似图纸、模具，另一方面又可以理解为是功能（函数）的组合。 比如汽车是一个类，汽车模具开发出来后，可以按照模具生产很多汽车，当然生产出来的汽车每一台都不可能一模一样，所以每台
Pas中直接绘图 Pas库是做数据处理分析的核心库之一，但对于数据处理分析后的可视化大家想到的一定是matplot，其实pas本身就带有可视化功能，如按列做成柱状图，其格式为df.plot.bar(x=列1,y=列2)。 1. impt pas aspd 2. d=dict([("a",["a1","b1","c1"]),("b",[45,43,65]),("c",[78,56,37])]) 3. df =pd.DataFrame(d) 4. df.plot.bar("a","b") 也可以同时针对索引作为x轴，同时将b、c列做成柱状图。 5. impt
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