python基础学习整理(干货)： 第1节 Python基础语法，第2节 Python数据容器，第3节 Python函数与异常处理，第4节 Python面向对象与模块，第5节 Python文件操作excel,word，第6节 数据爬虫的基本原理，第7节 数据爬取常用库的使用，第9节 Python 可视化matplotlib，第10节 科学计算库NumPy，第11_12节 科学计算库Pandas

Python数据分析实战项目-共享单车有效的解决了“走路累，公交挤，开车堵，打车贵”的苦恼。一夜之间，北上广深、甚至部分二线城市，共享单车大街小巷随处可见。

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举个例子,当年没有数据库的时候,人们编程来操作文件系统,这相当于我们编写mapreduce来分析数据后来有了数据库,再没人操作文件系统了(除非有其它需求),而是直接使用sql和一些语言(php,java,python)来操作数据.这就相当于hive+python了hive+python能解决大多的需求,除非你的数据是非结构化数据,此时你就回到了远古时代不得不写mapreduce了.而为什么不使用hive+java,hive+c,hive+...因为:python真是太好用了,脚本语言,无需编译,有强大的机器学习库,适合科学计算(这就是数据分析啊!!)hive与python的分工:使用hives

Pandas是什么？1、一个强大的分析结构化数据的工具集2、基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算3、应用在数学挖掘，数据分析。比如，学生成绩分析，股票数据分析等4、提供数据清洗功能Pands数据结构，主要分为两种，Series和DataFrame1、类似一维数组的对象2、通过list构建Seriesser_obj=pd.Series(rang(10))3、由数据和索引组成索引在左，数据在右索引是自动创建的4、获取数据和索引5、预览数据(取前几个)ser_obj.head(n)6、通过索引获取数据7、索引与数据的对应关系仍保持在数组运算的结果中（过滤series中的数据）8、通过dict构建

本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新，涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量实际案例，可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。

python数据处理三大库的基本用法，numpy，pandas，matplotlib,主要是代码加注释，有用则取，没用算了

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2015年-2019年全国各地农村婚姻状况 Python数据分析婚姻状况及分布 《中国人口和就业统计年鉴》-2-39《全国1_人口_省略_各地区乡村分性别_婚姻状况的人口》，2015-2019年五年的数据，数据均是取全国1%人口抽样调查数据样本