在Python编程中，NameError 是一种常见的错误，它发生在尝试访问一个未被定义的变量时。
昨天学习pandas和matplotlib的过程中, 在jupyter notebook遇到ImportError: matplotlib is required for plotting错误, 以下是解决该问题的具体描述, 在此记录, 给后面学习的朋友提供一个参考.
本文讲解如何使用Python虚拟环境（venv）和Jupyter Notebook，介绍它们是什么、为什么、何时以及如何使用它们。
今天整理了几个在使用python进行数据分析的常用小技巧、命令。记得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。
作为使用 Python 工作的数据科学家。每天我们都会启动多个新的Jupyter笔记本，并且在会用到多个不同的库，例如pandas、matplotlib等。
Visual Studio Code 是一个流行的代码编辑器，它支持多种编程语言，包括 Python 和 Jupyter Notebook。为了让您更好地使用这些语言，Visual Studio Code 提供了一些扩展，可以增强您的编码体验和效率。本文将介绍 2023 年 6 月版 Visual Studio Code 的 Python 和 Jupyter 扩展的最新改进，包括：
Pandas是用于数据处理的核心库，它也可以进行简单的可视化，绘制散点、折线、直方等基础图表都不在话下。
Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，能够让用户在浏览器中编写和执行代码，并与代码的运行结果、文本、图像、视频等进行交互。它的灵活性、易用性和可视化效果使它成为各种数据分析、机器学习和科学计算任务的首选工具。本文将介绍Jupyter Notebook的基本概念、使用方法以及一些常用技巧。
Pandas是一种高效的数据处理库，它以dataframe和series为基本数据类型，呈现出类似excel的二维数据。
尽管Matplotlib可以满足我们在Python中绘制图形时的所有需求，但有时使用它创建漂亮的图表有时会很耗时。好吧，有时候我们可能想向老板展示一些东西，以便拥有一些漂亮且互动的情节。 有很多出色的库可以做到这一点，Bokeh就是其中之一。但是，可能还需要一些时间来学习如何使用此类库。实际上，已经有人为我们解决了这个问题。这是一个名为的库Pandas-Bokeh，该库直接使用Pandas并使用Bokeh渲染数据。语法非常简单，我相信您可以立即开始使用它！
A Python API for Intelligent Visual Discovery.
主要内容：如何安装，运行和使用IPython进行交互式 matplotlib 绘图，数据分析，还有发布代码。
摘要总结：本文介绍了基于Plotly的Web可视化框架的应用和代码示例，包括折线图、散点图、箱线图、热力图、条形图、瀑布流、地图、交互式图表等。此外，还介绍了如何利用Python的Numpy和Pandas库进行数据处理和分析，以及如何通过Python的Plotly库创建交互式图表。本文还介绍了如何将Plotly嵌入到Web应用程序中，并分享了多个Python代码示例和Jupyter Notebook页面。
一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。
在数据科学和机器学习领域，数据处理和分析是至关重要的一环。Pandas库是Python中最强大、灵活且广泛使用的数据处理库之一。本教程将详细介绍Pandas库的各个方面，从基本的数据结构到高级的数据操作，帮助读者更好地理解和利用这一工具。
本指南探讨了允许你使用 Python 执行数据分析的最佳实践和基础知识。在本指南中，你将学习如何使用 Jupyter notebook 和 Python 库（如 Pandas ， Matplotlib 和 Numpy ）轻松、透明地探索和分析数据集。
大多数互联网企业都提供有类似Notebook类的产品，采用交互式的方式进行数据分析、数据建模及数据可视化。主要实现大多都是基于jupyter 、Zeppelin进行定制化开发，重点会打通大数据计算、存储及底层资源管理，支持常见的机器学习和深度学习计算框架，算法分析及建模中最常见的是采用jupyter notebook，能够在浏览器中，通过编写python脚本 运行脚本，在脚本块下方展示运行结果。
如果你对数据科学感兴趣，你可能对这个工作流程很熟悉：用jupyter创建一个项目，然后开始编写python代码，运行复杂的分析，训练一个模型。当notebook文件随着函数、类、绘图和日志的增加而增大时，你会发现自己面前有一个庞大的代码块。如果幸运的话，项目有可能进展顺利，这再好不过了！
导读：Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
AI 开发者按，一些小的技巧在编程领域可能会非常有用，在数据科学领域同样如此。数据科学爱好者 Parul Pandey 在近日发表了一篇博文，分享了在数据科学中非常实用的 10 个小技巧。AI 开发者将他的文章编译整理如下。
许多用 Python 做数据工作的小伙伴很喜欢 jupyter notebook 环境，因为它可以分块执行：
在数据科学和分析领域，Python语言因其强大的数据处理库而备受青睐。其中，Pandas是Python中最常用的数据分析库之一，而Jupyter Notebook则是一个流行的交互式计算环境，可让用户在浏览器中创建和共享文档，其中包含实时代码、可视化和解释性文本。本文将介绍如何结合Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析，并提供一些示例来演示它们的强大功能。
提示和技巧总是非常有用的，在编程领域更是如此。有时候，小小的黑科技可以节省你大量的时间和精力。一个小的快捷方式或附加组件有时会是天赐之物，可以成为实用的效率助推器。所以，我在这里介绍下自己编程时最喜欢使用的一些提示和技巧，在这篇文章中汇总起来呈现给大家。有些可能是大家熟悉的，而有些可能是新鲜的，我相信它们会为你下一次处理数据分析的项目时提供便利。
该工具效果明显。下图展示了调用 df.profile_report() 这一简单方法的结果：
原文链接：https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tutorial/
今天给大家介绍一个Peter日常操作jupyter使用技巧：如何在jupyter notebook中玩转Markdown目录。
传统Python语言的主要控制结构是for循环。然而，需要注意的是for循环在Pandas中不常用，因此Python中for循环的有效执行并不适用于Pandas模式。一些常见控制结构如下。
导读：Pandas是Python数据分析的利器，也是各种数据建模的标准工具。本文带大家入门Pandas，将介绍Python语言、Python数据生态和Pandas的一些基本功能。
本案例数据为招聘网站上收集的有关数据分析师岗位的数据，对该数据集从数据分析的角度出发，利用pandas、pyecharts库处理与展现数据，开发一个完整的数据分析项目。
Anaconda是一个开源的Python和R编程语言的发行版本，用于数据科学、机器学习和大数据处理等领域。它包含了一系列工具和库，使得安装和管理Python环境变得简单和方便。Anaconda还提供了一个名为conda的包管理器，用于安装、更新和管理软件包。
kepler.gl由大名鼎鼎的独角兽公司 Uber 团队开发，现已开源。库直接集成到了 Jupyter Notebook 中，非常方便使用。
Jupyter Notebook 是干嘛的就不再过多介绍了，这篇文章收集了一些顶级的 Jupyter Notebook 技巧，可以让你迅速成为一个 Jupyter 超级使用者！
使用Python进行数据分析是一件专业领域的事情，所以要想强化数据分析的技能，需要大家不断练习。同时，我们也需要向有经验的数据分析师学习他们的专业技巧。这篇文章我们介绍来自数据分析大师分享的七个可以提升分析能力的方法。
补充知识：在jupyter中读取CSV文件时出现‘utf-8′ codec can’t decode byte 0xd5 in position 0: invalid continuation byte解决方法
Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
在数据分析和数据科学领域中，Pandas 是 Python 中最常用的库之一，用于数据处理和分析。本文将介绍如何使用 Pandas 来读取和处理 CSV 格式的数据文件。
说起 Python 中的可视化，我们一般用的最多的是 Matplotlib，绘制一般的图效果都很好。有时候也会用风格比较好看的 Pyecharts 库，尤其是在展示空间地图上的数据时。
用Python做数据分析离不开pandas，pnadas更多的承载着处理和变换数据的角色，pands中也内置了可视化的操作，但效果很糙。
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