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
常用方法 from pathlib impt Path file = "D:/99-Research/Python/Image" p = Path(file) p.cwd() # 获取当前路径 p.stat() # 获取当前文件的信息
实例01： 创建Excel文件 题目：在D:盘abc文件夹下创建一个工作簿，要求其中包含名为“职工工资”的工作表，输入数据1,2,3,4,5,6，并将工作簿以“711.xlsx”为名进行保存。 from openpyxl impt * #调用第三方库 wb=Wkbook() #创建工作簿 ws=wb.create_sheet(title="职工工资",index=0) #创建工作表 data = [[1,2
tkinter 是使用 Python 进行窗口视窗设计的模块。tkinter模块("Tk 接口")是Python的标准Tk GUI（Graphical User Interface，简称 GUI，又称图形用户接口）工具包的接口。作为 Python 特定的GUI界面，是一个图像的窗口。tkinter是Python 自带的，可以编辑的GUI界面，可以用GUI 实现很多直观的功能。开发图像化的窗口，用来增加用户体验。 Python的GUI库非常多。Python中的tkinter库，使用简单，是Python自带库，不需下载安装，随时使用。对于开发复杂的桌面应用，Python并不具备这方面的优势，使用
Python 的特点就是具有众多的第三方库，也称为外部库，可以更高效率的实现程序开发。 本章经过整理与比对梳理了相关的常用第三方库，对其中重要的常用第三方库，例如 xlrd 库、xlwt 库、xlutils 库、xlwings 库、pas 库、openpyxl 库、matplotlib.pyplot 库和 numpy 库，都给出了相应的详细介绍与功能展示。 实例01：获取所有工作表名称 题目：打开D：盘abc 文件夹下的工作簿“例题锦集.xlsx”，输出所有工作表名称。 impt xlrd
图表是最能直观展示数据所汇总的结果，特别是在大数据时代，庞大的数据量让我们目不暇接。如股票市场就是最典型的案例，如果没有图表的展示，巨量的大数据一定会让我们无所适从，通过图表的描述，我们才能得以从浩瀚的数据海洋中解脱出来，一目了然的了解市场整体的走向，从而影响到我们的判断及动作。可以说，图表是大数据直观展示最为重要的一环。图表具有多样性，可以根据不同来源的数据给出不同的展示方式。 本章中主要讨论由电子表格 Excel 承载的数据所产生的图表。其中包括常用的柱状图、饼图、拆线图、散点图、直方图、密度图、面积图、环形图、雷达图等。通过以不同图表对数据的展示，可以从不同的
在数据分析处理过程中，首要问题就是对于数据源的承载。承载数据源有多种承载方式，本书中主要采用 Excel 电子表格文件进行数据源的承载。 对于 Excel 电子表格的手工操作，我们归纳一下，主要是文件的创建；文件的打开；文件的保存等三大主要操作方式。随后就是对于 Excel 电子表格的具体操作，如：数据计算；函数填充；数据排序；数据筛选；数据分类汇总等等一系列操作。对于少量数据而言，Excel 电子表格无疑给我们的工作带来了很大的便利，但对于大数据处理分析而言，手工操作就显然难以满足我们的需要，因此，用程序控制Excel 电子表格，摆脱手工操作就成为了我们工作的首选。
在本章中，通过创建工作簿、工作表，对数据的输入、修改、删除、计算，以及对行、列、范围的精准获取，对样式的设置(包括字体，字号，边框，颜色，背景色)，打包输出，设置图标，建立超链接等习题操作，完整全面地讲解了Python语言操控Excel的所有过程。 通过本章的学习，可以对Python与Excel的结合建立一个整体框架，改变原有思维，以全新的视角走进一个全新的世界。在大数据来临的今天，相信可以在数据的海洋世界里自由翱翔，充分体会数据处理之美。 实例01：用Python创建Excel文件 题目：在D盘abc文件夹下创建一个工作簿。要求其中包含名字为“职工工资”的工作表，在第一个单元
本章主要介绍 Python 语言的基础、Python 软件的安装及使用、程序结构和常用的第三方库。 本章主要是为读者建立一个 Python 语言的框架，为后续学习打下基础，扫清障碍。 在本章中，程序控制结构是重点，是 Python 学习的基础，但仅仅停留在此基础上是不够的。Python 语言的强大之处就在于第三方库的应用，可以说没有第三方库的应用就没有 Python语言的存在价值。通过后续章节的学习，希望打开读者的视野，显示 Python 语言的宽广用途以及其本身的实用性。 下载中心网址：http://www.bhdxhcj.com/Home/ne
前面已经把anaconda的下载安装和spyder讲了。这次把JupyterNotebook的使用讲解一下。 Anaconda的下载与使用：Anaconda的下载与使用|python基础|_蝈蝈派教研网站 (pylab.club) spyder的用法：spyder的用法|python基础|_蝈蝈派教研网站 (pylab.club)
In [1]:impt pas as pdd = {"a":(0,1,0,1,1),"b":(3,4,4,3,3),"c":[5,4,3,2,1]}df = pd.DataFrame(d)print(df) a b c0 0 3 51 1 4 42 0 4 33 1 3 24 1 3 1In [2]:A=df.gr
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