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1.列表元组 列表是我们最以后最常用的数据类型之一,通过列表可以对数据实现最方便的存储、修改等操作. 定义列表: 1 # yu 2 3 names=["啦啦","嘿嘿",'鱼鱼'] 我们通过列表下标进行数据的提取: 1 # yu 2 names=["啦啦","嘿嘿",'鱼鱼'] 3 print(names) 4 print(names[0])#第一个数据从0开始 5 print(names[-1])#倒过来取值 切片: 1 # yu 2 names=["lala","heihei",'yuyu','hehe','haha'] 3 print(names[1:3])#取下标1 ,不包含下标3 ['heihei', 'yuyu'] 4 print(names[1:-1])#取下标1至-1的值,不包括-1 5 print(names[:3])#如果是从头开始取,0可以忽略 6 print(names[3:])#取到最后一个值 7 print(names[3:-1])#取不到最后一个值 8 print(names[0::2])#后面的2是代表,每隔一个元素,就取一个 View Code 追加:...

【译Py】2018年,这5个数据科学项目能帮你找到工作

标签:数据预处理、数据科学、数据可视化、招聘、Jupyter、机器学习 原文作者:John Sullivan,数据科学博客DataOptimal的创始人,可以通过 @DataOptimal在Twitter上与他联系。 原文地址:5 Data Science Projects That Will Get You Hired in 2018 天善智能   看了不少天善智能[1]的视频课,读了一堆数据科学的书,下一步你打算怎么办?   找个数据科学的工作不容易,不过我有个好主意能帮你找工作,这就是打造你自己的作品集,利用作品集展示你学到的技能,让未来的老板知道你有多大本事。   你可以把这5个数据科学项目放到作品集里,以此说明自己的能力: 数据清洗   数据科学家往往要耗费高达80%的时间来清理新项目的数据,这是数据科学团队最大的痛点。如果能告诉他们你拥有丰富的数据清理经验,你的价值马上就能体现出来了。现在,找一些需要清理的数据集,创建一个数据清洗项目,开始数据清理吧。 Data Cleaning   用Python的话,Pandas绝对是首选,如果用的是R,可以使用dplyr这个包。记得要...

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