找了好久的中文版没找到，看英文版又有压力，幸亏有某些好心人扫描了，故和大家分享一下。
2021-06-27 11:33:49
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文章目录1、数据分析的基本流程2、明确需求和目的2.1 需求和目的3、数据收集4、数据预处理4.1 数据整合4.1.1 加载相关库和数据集4.1.2 数据总体概览4.2 数据清洗4.2.1 缺失值的处理4.2.2 异常值的处理4.2.3 重复值的处理5、数据分析5.1 描述性统计分析（1）哪些城市的空气质量较好/较差？（2）对城市的空气质量按照等级划分，每个等级城市数量分布情况如何？（3）空气质量在地里位置分布上，是否具有一定的规律性？5.2 推断统计分析（1）临海城市的空气质量是否有别于内陆城市？（2）全国城市空气质量普遍处于何种水平？5.3 相关系数分析（1）空气质量主要受哪些因素影响？6
2021-06-25 19:56:33
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自己编写的python小工具，可以实现txt文件跟Excel文件的相互转换，这个是Windows版本，另有unix版本需要另行下载
2021-06-24 13:01:07
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数据分析师不只是统计报表，更是要通过数据发现问题、解决问题，所以不仅要会分析数据，还要挖掘内部规律！
2021-06-22 11:05:02
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数据来自墨西哥的国家,秘鲁和哥伦比亚,年龄在14至61和不同的饮食习惯和身体状况,有17属性和信息处理2111条记录。与饮食习惯相关的属性有:频繁摄入高热量食物(FAVC)、蔬菜摄入频率(FCVC)、主餐次数(NCP)、餐间食物摄入(CAEC)、每日用水量(CH20)、饮酒量(CALC)。与身体状况相关的属性为:卡路里消耗监测(SCC)、体育活动频率(FAF)、使用科技设备时间(TUE)、使用交通工具(MTRANS)，获得的其他变量为:性别、年龄、身高和体重。标签变量为NObesity，其值为:不足体重、正常体重、超重I级、超重II级、肥胖I级、肥胖II级和肥胖III级。
该数据集为UCL开源数据集，无需授权即可使用。
主要适用Pandas库进行数据分析，是使用Python进行大数据分析入门的很好示例教材。
2021-06-21 14:02:15
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参考测试网站：
http://www.pythonscraping.com/pages/warandpeace.html
每个网站都有层叠样式表（Cascading Style Sheet：CSS）
CSS让HTML元素呈现出差异化，是那些具有完全相同修饰的元素呈现出不同的样式。比如，有一些标签如下：
还有一些是这样：
我们显然可以根据class属性的值进行爬取
2021-06-21 09:06:10
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