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    # 系列文章目录
    <font color=#999AAA >提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加
    例如:第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用
    <hr style=" border:solid; 100px; height:1px;" color=#000000 size=1">
    
    
    <font color=#999AAA >提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档
    
    @[TOC](文章目录)
    
    </font>
    
    <hr style=" border:solid; 100px; height:1px;" color=#000000 size=1">
    
    # 前言
    
    <font color=#999AAA >提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:
    例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。</font>
    
    <hr style=" border:solid; 100px; height:1px;" color=#000000 size=1">
    
    <font color=#999AAA >提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
    
    # 一、pandas是什么?
    
    
    <font color=#999AAA >示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
    
    
    
    # 二、使用步骤
    ## 1.引入库
    
    
    <font color=#999AAA >代码如下(示例):
    
    
    
    ```c
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')
    import  ssl
    ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
    ```
    
    ## 2.读入数据
    
    <font color=#999AAA >代码如下(示例):
    
    
    
    ```c
    data = pd.read_csv(
        'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
    print(data.head())
    ```
    
    
    
    <font color=#999AAA >该处使用的url网络请求的数据。
    
    <hr style=" border:solid; 100px; height:1px;" color=#000000 size=1">
    
    # 总结
    <font color=#999AAA >提示:这里对文章进行总结:
    例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
    

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/chuqianyu/p/15795063.html
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