本系列中学习笔记的参考书：“数据分析战斗” Tomaz Dabat将与所有人分享您的笔记以学习本书，并将其开放为一系列“从头开始的数据分析”。
1.创建一个虚拟的Python操作环境，该环境专门用于本系列学习；
2.数据分析通用模块熊猫安装
3.使用熊猫模块读取和编写CSV格式文件
1.我通常更喜欢Pycharm来创建虚拟环境，因此本系列打算将其完全与Pycharm一起制作。Pycharm安装可以直接在官方网站上下载以使用社区版本。
[注意]我以前很喜欢Pycharm，现在我更喜欢VS代码。您也可以使用Jupyter笔记本。
＃Windows/Mac安装，使用Python环境 +Justter Notebook
（1）良好的官方开始，打开Pycharm，单击File->新项目，然后查看下图。
特殊说明：不要出现在Python的项目路径中，也不出现在项目名称中。该名称应尽可能小，以总结项目的内容。
（2）创建成功后，我们将在相应的目录下找到更多项目文件和虚拟环境文件。
2.数据分析常用模块pandas安装（1）零基本教程，首先教您如何输入虚拟环境：输入目录i：pycodingframedata_analysiscripts（我的虚拟环境目录），按住Shift+鼠标按钮，打开PowerShell或CMD（如果是如果是IspowerShell首先进入CMD），然后输入激活以输入虚拟环境。您会发现路径正面有一个虚拟环境名称，表明您已输入虚拟环境。查看以下内容：
我不知道每个人是否感到非常麻烦。我感到特别麻烦。每次输入虚拟环境时，我都必须首先转到指定的文件路径，然后输入指令，而不符合程序员的样式！
[注意]我曾经将VirtualenvWrapper用于虚拟环境管理。现在，我更喜欢将Pipenv用于虚拟环境管理。
（2）安装熊猫模块
使用快捷方式进入虚拟环境后，直接说明
安装结果：
安装过程约为1分钟，完成后将显示
可以清楚地看出，此过程不仅安装了熊猫袋，还安装了其他软件包，例如numpy，pytz，六，python-dateutil，我们稍后还将使用它。
3.使用PANDAS模块读取和编写CSV格式文件（1）下载数据文件。单击此处下载。我还将自己构建一个代码仓库以记录我的学习过程。您可以首先从这里下载数据文件。
（2）基本上引入了熊猫，以提供Python编程语言的高性能。它是基于Numpy的简单使用数据结构和数据分析工具。它为我们提供了高性能的高级数据结构（例如：DataFrame）和高度运行的大型操作。数据集所需的工具还提供了大量的功能和方法，这些功能和方法可以快速，方便地处理数据。
（3）使用大熊猫读取CSV文件以读取代码：
操作结果：
功能分析：
read_csv（filepath_or_buffer，SEP，标题，名称，skiprows，na_values，编码，nrows）以指定格式读取CSV文件。
常见参数分析：
（4）使用大熊猫编写CSV文件来编写CSV文件：
操作结果：
功能分析：
to_csv（path_or_buf，sep，na_rep，列，标题，索引）
坚持和努力：最终获得。
这个想法非常复杂，
意识非常有趣，
只要你不放弃，
最后，有著名的日子。
- “旧手表石油诗”
看到下一期，我是猫爱技术的旧手表。