Pandas 实战练习 Notebook

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通过资源中的 MapReduce 练习题，深入理解并掌握 MapReduce 核心概念及应用。

MySQL实战练习项目是帮助学习者深入理解MySQL数据库应用的实践项目，通过实际操作提升技能。

专为 SQL Server 新手量身打造的基础练习题，助你夯实查询知识，完成全部练习，查询技能轻松掌握！

提升MySQL技能：必备练习题 这套练习涵盖了MySQL的增、删、查、改操作，以及各种常用函数的应用场景。通过反复练习，你将掌握MySQL的基本操作，满足日常工作需求。 练习内容： 数据表操作： 创建、修改、删除数据表 数据操作： 插入、更新、删除数据 查询操作： 基本查询：使用SELECT语句检索数据 条件查询：使用WHERE子句根据条件筛选数据 排序与分组：使用ORDER BY和GROUP BY子句对结果进行排序和分组 连接查询：使用JOIN语句合并多个表的数据 函数应用： 日期和时间函数 字符串函数 聚合函数 数学函数 综合案例： 将所学知识应用于实际场景，例如用户管理、订单管理等 学习建议： 动手实践：通过实际操作来加深理解 查阅文档：遇到问题时，参考官方文档或其他学习资料 寻求帮助：加入MySQL社区，与其他开发者交流学习 通过完成这些练习，你将建立起扎实的MySQL基础，为进一步学习和应用打下坚实的基础。

项目概述：使用Python和Jupyter Notebook，爬取并分析豆瓣电影TOP250页面的源代码，获取可供后续分析的数据。整个流程分为多个清晰步骤，通过Markdown编辑器标注详细步骤，并提供图片讲解和完整代码。 项目流程：1. 准备工作：安装并导入必要库，配置爬虫环境；2. 数据爬取：使用Python的requests库获取豆瓣TOP250页面的HTML源代码；3. 数据解析：借助BeautifulSoup或正则表达式提取关键信息（如电影名称、评分、评价人数等）；4. 数据清洗和存储：将提取的数据清洗后存储至本地CSV文件，供后续数据分析使用；5. 代码示例：文中每一步骤均配有Python代码示例，以帮助理解和复现项目；6. 进阶分析：展示一些可能的扩展性分析，帮助读者深入理解爬取数据后的应用。 项目特点：- 细节丰富：每一关键步骤均详细展示，从配置到爬取、数据存储，代码和文字解说搭配；- 清晰分步：借助Markdown条理清晰地划分步骤，加粗关键词、使用小标题让阅读更加轻松。 最后，希望本项目能够帮助您提升数据爬取和分析能力，实践Python在数据爬取项目中的应用！

Pandas 挑战 深入数据挖掘，运用 Python Pandas 技能应对新的数据挑战！本挑战提供两个数据分析项目供您选择：Pymoli 英雄 或 PyCitySchools。选择您感兴趣的项目，尽情发挥您的数据分析能力，磨练您的技能！ 项目准备 创建一个名为 pandas-challenge 的新代码库。 将新代码库克隆到您的计算机。 在本地代码库中，为 Pandas 挑战创建一个目录。使用与挑战相对应的文件夹名称： HeroesOfPymoli 或 PyCitySchools。 将您的 Jupyter 笔记本添加到此文件夹。这将是运行分析的主要脚本。 将以上更改推送到 GitHub 或 GitLab。 项目选择 选项 1：Pymoli 英雄 恭喜您！您在数据挖掘领域取得了巨大进展，现在是时候迎接新的挑战了！

准备好深入 Pandas 数据分析世界了吗？选择“魔兽英雄”或“城市学校”挑战，应用你的 Pandas 技能解决真实数据难题。创建一个新的 GitHub 仓库，命名为“pandas-challenge”，并在本地克隆。根据你选择的挑战创建“魔兽英雄”或“城市学校”文件夹，并在其中创建 Jupyter Notebook 进行分析。完成后，将更改推送到 GitHub。

任务 8：实战演练 - 构建选课系统查询 本章学习了 MySQL 中强大的 SELECT 查询语句，现在考验你学习成果的时候到了！ 挑战任务： 请根据 5.8 章节“选课系统”的数据库结构和数据，尝试编写 SQL 语句完成以下查询任务。 （具体的查询任务可以根据 5.8 章节的内容进行设计，例如查询所有学生的姓名和学号、查询特定课程的学生名单、查询某个学生的课程表等等。）