导读：Python是目前数据科学领域的王者语言，众多科学家、工程师、分析师都使用它来完成数据相关的工作。由于Python具有简单易学、语法灵活的特点，很多需要处理数据的人士想要学习，主要有两大类：财经类、统计类背景人员，他们的日常工作有大量数据需要处理、分析，但对于学习使用计算机领域的编程语言Python又感到无从下手。一些想要学习

要实现表单的提交，就要知道表单提交的数据格式是怎么样，这里我从某知名网站抓了一条数据，先来分析别人提交表单的数据格式。 数据包：Connection:keepaliveContentLength:123XRequestedWith:ShockwaveFlash/16.0.0.296UserAge

@toc前言本文主要讲Python最常见的应用之一——网络数据获取，即爬虫：先介绍了网页和网络的基础知识，为从网页中获取数据打好基础；接下来以两个案例介绍从网络中获取数据和处理数据的不同方式，以进一步认识Python爬虫和数据处理。一、网络和网页基础知识1.数据来源数据源有很多，可以从数据库中获取，可以从文件中获取，也可以从

Hadoop太老了，很多人担心它会不会到了明天就已经过时了。目前云驱动数据处理和分析呈上升趋势，我们在本文中来分析下，ApacheHadoop在2019年是否还是一个可选方案。从我第一次使用ApacheHadoop生态系统开始，围绕着“大数据”和“机器学习”两个术语，很多事情已经变得很不一样。在本文中，我们来分析下从那之后发生了什

生信论文的套路1.ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析；2.临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要；3.KaplanMeierPlotter从临床意义的角度阐明其重要性；4.cBioportal数据库做基因组学的分析（机制一）；5.STRING互作和GO/K

作者：RitiDass译者：LJY整理：Lemonbit译文出品：Python数据之道「Python数据之道」导语理解你的数据的最佳方法是花时间去研究它。Python探索性数据分析教程介绍每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是

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数据无处不在而您能否真正发挥出其价值？好用的工具可以让强大的统计行业领先的数据分析以及动态可视化为您所用获得更多机遇

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Python作为一种多用途的编程语言，在量化分析领域也展现出了强大的应用能力。通过Python，我们可以对金融市场数据进行获取、清洗、分析和可视化，从而进行量化交易、风险管理和投资决策。本文将从入门到精通，带领读者深入探索Python在量化分析中的实战应用