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Python数据分析案例-药店销售数据分析
1、在导入数据时为了防止导入不进来，会强制所有数据都是object类型，但实际数据分析过程中“销售数量”，“应收金额”，“实收金额”，这些列需要浮点型（float）数据，“销售时间”需要改成时间格式，因此需要对数据类型进行转换。
2、接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。生成数据表常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。
3、在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。利用Python分析建模 在分析和建模方面，主要包括Stat***dels和Scikit-learn两个库。
128个Python实战案例
key=val。 Requests 允许你使用 params 关键字参数，以一个字符串字典来提供这些参数。
从输出结果可以看出，所有行星质量分布呈双峰分布，第一个峰在 8 左右(此处用了对数单位，表示大约 6 个地球质量)，第二个峰在 2 左右(大概 493 个地球质量)。 针对不同发现方式发现的行星，绘制各行星的公转周期和质量的关系。
print (第一个参数：， sys.argv[1])执行python3 test.py arg1 arg2 arg3 参数个数为： 4 个参数。
Python4起，asyncio包只直接支持TCP和UDP协议。如果想使用asyncio实现***客户端和服务器时，常使用aio***包。
设置雷达图的角度，用于平分切开一个平面 # linspace(1，10，x) 创建1-10的等差数组，个数为 x，默认50个；endpoint参数指定是否包含终值，默认值为True，即包含终值。
如何系统地自学Python?你知道哪些相关的学习小技巧?
1、参加培训和在线课程：如果你想系统地学习Python，可以参加一些线下或在线的培训课程。这些课程通常由专业的讲师或从业者讲解，能够提供更全面和深入的学习内容。
2、系统地自学Python的话需要跟对网课，网课五花八门，选择适合自己质量好的才是最重要的，并且网课也是需要有***的学习的。想更深入学的话，前端和后端的相关知识也是很有必要学的。
3、Scrapy，Numpy，Django什么都要试试，或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动，或者整天跪舔语法糖，老想着怎么一行代码把所有的事情做完，或者去构想圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。
4、学习目标：掌握Python的基本语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动***机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
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