anaconda环境下学习《利用Python进行数据分析》遇到的一些问题
2017-11-02 10:25
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学习Python的过程中,有一个好的集成环境可以让我们在学习效率提高不少。很多的初学者刚开始接触的集成开发环境都是anaconda,我刚开始学习的时候也是使用的这个工具。anaconda被称为科学计算的瑞士军刀,这足以看出他的功能之强大。
在学习Python的过程中,《利用Python进行数据分析》是一本非常好的工具书,书中推荐使用集成环境是EFDFree,但是我们很多人开始使用的环境都是anaconda。这两种不同的环境在作者的演示代码中有一些不一样的地方。我在练习的过程中会将自己遇到的问题不断进行总结。
1、书中使用ipython --pylab开启pylab模式,但我在anaconda环境下这样开启不成功,可以在进入ipython环境或进入notebook环境后使用%pylab命令开启
2、在使用的过程中,经常会看到一些warning,提示在将来的版本中将废弃这些用法,建议使用新的方法,这时候可以使用help命令查看新的使用方法。
3、书中32页的pivot_table方法,参数中的rows和cols参数已经不能使用了,使用help命令查看之后,发现将这两个参数改成了index和columns。相信还有很多地方都有这个变化。
4、33页dataframe.ix使用时提示以后将使用loc和iloc代替。
5、33页dataframe.sort_index被提示不能使用by参数,刻意用sort_values代替,
6、35页Series.order方法不存在,刻意使用sort_values代替实现相同功能
在学习Python的过程中,《利用Python进行数据分析》是一本非常好的工具书,书中推荐使用集成环境是EFDFree,但是我们很多人开始使用的环境都是anaconda。这两种不同的环境在作者的演示代码中有一些不一样的地方。我在练习的过程中会将自己遇到的问题不断进行总结。
1、书中使用ipython --pylab开启pylab模式,但我在anaconda环境下这样开启不成功,可以在进入ipython环境或进入notebook环境后使用%pylab命令开启
2、在使用的过程中,经常会看到一些warning,提示在将来的版本中将废弃这些用法,建议使用新的方法,这时候可以使用help命令查看新的使用方法。
3、书中32页的pivot_table方法,参数中的rows和cols参数已经不能使用了,使用help命令查看之后,发现将这两个参数改成了index和columns。相信还有很多地方都有这个变化。
4、33页dataframe.ix使用时提示以后将使用loc和iloc代替。
5、33页dataframe.sort_index被提示不能使用by参数,刻意用sort_values代替,
6、35页Series.order方法不存在,刻意使用sort_values代替实现相同功能
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