HTML 是用来描述网页的一种语言。
HTML 标记标签通常被称为 HTML 标签 (HTML tag)。
Web技术在最初阶段，网站的主要内容是静态的，大多站点托管在ISP（互联网服务提供商）上，由文字和图片组成，制作和表现形式也是以表格为主。当时的用户行为也非常简单，基本只是浏览网页。
随着技术的不断发展，音频、视频、Flash等多媒体技术诞生了。多媒体的加入使得网页变得更加生动形象，网页上的交互也给用户带来了更好的体验。
渐渐的，多媒体已经不能满足人们的请求，于是CGI（公共网关接口）应运而生。CGI定义了Web服务器与外部应用程序之间的通信接口标准，因此Web服务器可以通过CG...import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 在ipython中直接显示图像
%matplotlib inline
# 设置绘图显示中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
In [2]:
input_file_path = '房产信息_预处理.xlsx'
data = pd.read_excel(input_file_pat...透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或许大多数人都在Excel使用过数据透视表，也体会到它的强大功能，而在pandas中它被称作pivot_table。
透视表的优点：
# 使用pivot_table创建透视表
pivot_table(data, # DataFrame
values=None, # 值
index=None, # 分类汇总依据
columns=None, ...import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
单值替换
多值替换
import pandas as pd
import numpy as np
pandas使用pd.concat函数，与np.concatenate函数类似，只是多了一些参数：
objs
axis=0
keys
join='outer' / 'inner':表示的是级联的方式，outer会将所有的项进行级联（忽略匹配和不匹配），而inner只会将匹配的项级联到一起，不匹配的不级联
ignore_index=False
df1 = pd.DataFrame(data=np.rand...import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
In [2]:
#绘制单条线形图
x = np.array([1,2,3,4,5])
y = x + 3
plt.plot(x,y)
Out[2]:
[<matplotlib.lines...#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# In[1]:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('city_temperature.csv',dtype={'State':object})
# In[2]:
data['AvgTemperature'] = (data['AvgTemperature']-32)/1.8
# In[3...数据分析的方法很多，参考答案仅供参考，你也可以使用更加简洁高效的方法实现相同的功能。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('city_temperature.csv',dtype={'State':object})
# 温度转换
data['AvgTemperature'] =(data['AvgT...# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
order = pd.read_table('../data/meal_order_info.csv',
sep = ',',encoding = 'gbk')
print('进行转换前订单信息表lock_time的类型为：',
order['lock_time'].dtypes)
order['lock_time'] = pd.to_date...