《 XXXX 》课程标准
课程编号： （参照我校各专业人才培养方案及教学计划上编制的） 课程类型： （专业必修课/公共必修课/教育必修课）
— 1 —
学 时： XX 学 分： XX 适用对象： XX
一、课程定位 （本门课程在该专业中的地位及本门课程的主要任务） 二、课程设计
1.课程设计理念 （建议以“就业面向岗位”的需求为中心，以培养学生XXXX能力为依据设计，应
充分考虑到专业岗位的特点，尽可能的满足学生的就业需要，兼顾学生就业后持续发展的可能。）
2.课程设计思路
三、能力目标
1.社会能力 2.专业能力 3.方法能力
四、学习目标 五、学习情境
1.学习情境划分及学时分配（课程总标准）
学习情境划分及学时分配如表1所示。
表1：学习情境划分及学时分配
2．学习情境教学设计（课程章、节标准）（每节一个表格）
表2： 学习情境1: XXXXXXX（节名称）
学习情境2：XXXXXX
学习情境3：XXXXXX …………
六、教材和教参选用
1.推荐使用教材：（名称、出版社、版次） 2.参考资料(名称、作者等。不限数量)
七、考核评价要求
1、评价内容及方式（建议平时过程管理与期末测评相结合，平时成绩计40%，期末计60%） 2.评价标准
八、教学资源要求
1、教学设备条件 2、教师团队
二 什么是课程框架问题
资料卡片(愿与各位同学共享):
课程框架问题包括基本问题，单元问题和内容问题。单元问题:
反映了基本的概念,
指向规律的核心；在内容范畴提出了重要的问题没有单一的，明显“正确”的答案。
基本问题：
能够激发学生的兴趣,内容问题,直接支持内容和学习目标,有特定的“正确”的答案
“在问题的解决，概念的理解和批评反思中，技术的应用是非常有效的。”
“利用技术，学生可花更多时间创新策略去解决复杂的问题和增强更高的理解能力。”
在一个持续一年的社会科学研究中，若研究的范围包括了诸如世界探险、工业革命、第二次世界大战等，它会是一个基本问题。
在交叉学科的研究中如语言艺术/社会科学研究，我们探讨问题的不同侧面，它也可以成为一个基本问题。
在研究一个特定的项目如“进化”时，它也可以成为一个单元问题
内容问题不同于单元问题和基本问题,大多涉及的是事实而不是该事实的阐释,都有明确的答案。
建构课程框架问题的提示：
开始去做…不要担心它的技巧和语言，重点是头脑风暴.
你先以陈述的方式把问题写下来，然后把它修改为疑问句。
如果需要的话，用成人的语言把基本意思写下来，然后把它转为“学生”的语言。
确认无论是基本问题还是单元问题，他们都不只有一个明显的“正确”答案。
不要过多担心你的问题到底是“基本问题”还是“单元问题—你要重点关注它是否需要更高层次的思维技能。
记住：一个好的问题和好的单元的形成是一个反复的过程！
三 JAVA培训课程有什么内容具体有哪些模块框架
有几大技术框来架如下：
java语言和自数据库技术(1)开发环境(2)java语言基础(3)java面向对象(4)JDK核心API(5)数据库技术(6)JavaSE核心(7)XML(8)JBDC
2.Android各核心技术应用(1)软件工程基础(2)OOAD及设计模式(3)HTML/CSS(4)JavaScript核心(5)Android基础(6)Android核心组件(7)Android数据库技术(8)Android多媒体技术(9)Android2D/3D技术(10)Android游戏编程。
四 web课程里面会学习到哪几种框架呢
这里整理了一份系统全面的web前端学习路线，框架的相关内容在第三阶段，希望可以帮到你~
第一阶段：专业核心基础
阶段目标：
1. 熟练掌握HTML5、CSS3、Less、Sass、响应书布局、移动端开发。
2. 熟练运用HTML+CSS特性完成页面布局。
4. 熟练应用CSS3技术，动画、d性盒模型设计。
5. 熟练完成移动端页面的设计。
6. 熟练运用所学知识仿制任意Web网站。
7. 能综合运用所学知识完成网页设计实战。
知识点：
1、Web前端开发环境，HTML常用标签，表单元素，Table布局，CSS样式表，DIV+CSS布局。熟练运用HTML和CSS样式属性完成页面的布局和美化，能够仿制任意网站的前端页面实现。
2、CSS3选择器、伪类、过渡、变换、动画、字体图标、d性盒模型、响应式布局、移动端。熟练运用CSS3来开发网页、熟练开发移动端，整理网页开发技巧。
3、预编译css技术：less、sass基础知识、以及插件的运用、BootStrap源码分析。能够熟练使用 less、sass完成项目开发，深入了解BootStrap。
4、使用HTML、CSS、LESS、SASS等技术完成网页项目实战。通过项目掌握第一阶段、css的内容、完成PC端页面设计和移动端页面设计。
第二阶段：Web后台技术
阶段目标:
1. 了解JavaScript的发展历史、掌握Node环境搭建及npm使用。
2. 熟练掌握JavaScript的基本数据类型和变量的概念。
3. 熟练掌握JavaScript中的运算符使用。
4. 深入理解分之结构语句和循环语句。
5. 熟练使用数组来完成各种练习。
6.熟悉es6的语法、熟练掌握JavaScript面向对象编程。
7.DOM和BOM实战练习和H5新特性和协议的学习。
知识点：
1、软件开发流程、算法、变量、数据类型、分之语句、循环语句、数组和函数。熟练运用JavaScript的知识完成各种练习。
2、JavaScript面向对象基础、异常处理机制、常见对象api，js的兼容性、ES6新特性。熟练掌握JavaScript面向对象的开发以及掌握es6中的重要内容。
3、BOM *** 作和DOM *** 作。熟练使用BOM的各种对象、熟练 *** 作DOM的对象。
4、h5相关api、canvas、ajax、数据模拟、touch事件、mockjs。熟练使用所学知识来完成网站项目开发。
第三阶段：数据库和框架实战
阶段目标：
1. 综合运用Web前端技术进行页面布局与美化。
2. 综合运用Web前端开发框架进行Web系统开发。
3. 熟练掌握Mysql、Mongodb数据库的发开。
4. 熟练掌握vue.js、webpack、elementui等前端框技术。
5. 熟练运用Node.js开发后台应用程序。
6. 对Restful，Ajax，JSON，开发过程有深入的理解,掌握git的基本技能。
知识点：
1、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，mongodb数据库。深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理，为Node.js后台开发打下坚实基础。
2、模块系统，函数，路由，全局对象，文件系统，请求处理，Web模块，Express框架，MySQL数据库处理，RestfulAPI，文件上传等。熟练运用Node.js运行环境和后台开发框架完成Web系统的后台开发。
3、vue的组件、生命周期、路由、组件、前端工程化、webpack、elementui框架。Vue.js框架的基本使用有清晰的理解，能够运用Vue.js完成基础前端开发、熟练运用Vue.js框架的高级功能完成Web前端开发和组件开发，对MVVM模式有深刻理解。
4、需求分析，数据库设计，后台开发，使用vue、node完成pc和移动端整站开发。于Node.js+Vue.js+Webpack+Mysql+Mongodb+Git，实现整站项目完整功能并上线发布。
第四阶段：移动端和微信实战
阶段目标：
1.熟练掌握React.js框架，熟练使用React.js完成开发。
2.掌握移动端开发原理，理解原生开发和混合开发。
3.熟练使用react-native和Flutter框架完成移动端开发。
4.掌握微信小程序以及了解支付宝小程序的开发。
5.完成大型电商项目开发。
知识点：
1、React面向组件编程、表单数据、组件通信、监听、声明周期、路由、Rex基本概念。练使用react完成项目开发、掌握Rex中的异步解决方案Saga。
2、react-native、开发工具、视图与渲染、api *** 作、Flutter环境搭建、路由、ListView组件、网络请求、打包。练掌握react-native和Flutter框架，并分别使用react-native和Flutter分别能开发移动端项目。
3、微信小程序基本介绍、开发工具、视图与渲染、api *** 作、支付宝小程序的入门和api学习。掌握微信小程序开发了解支付宝小程序。
4、大型购物网站实战，整个项目前后端分离开发；整个项目分为四部分：PC端网页、移动端APP、小程序、后台管理。团队协作开发，使用git进行版本控制。目期间可以扩展Three.js 、TypeScript。
五 如何理解课程的基本理念与内容框架
就是课程内容的最基本化,也是大范围的定向依据,还有相关的意义所在的意思……
六 高中数学课程框架有哪些主要的部分
高中数学课程框架有哪些主要的部分
高中数学课程分必修和选修。必修课程由 5 个模块组成；选修课程有 4 个系列，其中系列 1、
系列 2 由若干模块组成，系列 3、系列 4 由若干专题组成；每个模快 2 学分（36 学时），每
个专题 1 学分（18 学时），每 2 个专题可组成 1 个模块。
一、必修课程
必修课程是每个学生都必须学习的数学内容，包括 5 个模块。
数学 1： *** ，函数概念与基本初等函数 I（指数函数、对数函数、幂函数）。
数学 2：立体几何初步，平面解析几何初步。
数学 3：算法初步，统计， 概率。
数学 4：基本初等函数 II（三角函数）、平面上的向量，三角恒等变换。
数学 5：解三角形，数列，不等式。
二、选修课程
对于选修课程，学生可以根据自己的兴趣和对未来发展的愿望进行选择。选修课程由系列 1，
系列 2，系列 3，系列 4 等组成。
1、系列 1：由 2 个模块组成。
选修 1-1：常用逻辑用语、圆锥曲线与方程、导数及其初步应用。
选修 1-2：统计案例、推理与证明、数系扩充及复数的引入、框图。
2、系列 2：由 3 个模块组成。
选修 2-1：常用逻辑用语、圆锥曲线与方程、空间中的向量与立体几何。
选修 2-2：导数及其应用、推理与证明、数系的扩充与复数的引入。
选修 2-3：计数原理、统计案例、概率。
3、系列 3：由 6 个专题组成。
选修 3-1：数学史选讲；
选修 3-2：信息安全与密码；
选修 3-3：球面上的几何；
选修 3-4：对称与群；
选修 3-5：欧拉公式与闭曲面分类；
选修 3-6：三等分角与数域扩充。
4、系列 4：由 10 个专题组成。
七 Python课程内容都学习什么啊
这里整理了一份Python全栈开发的学习路线，要学习以下内容：
第一阶段：专业核心基础
阶段目标：
1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用 *** 作
5. 熟练运用Linux *** 作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级 *** 作
7. 能综合运用所学知识完成项目
知识点：
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux *** 作系统。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。
4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置，文件目录 *** 作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器 *** 作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。
第二阶段：PythonWEB开发
阶段目标：
1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目
知识点：
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。
4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。
第三阶段：爬虫与数据分析
阶段目标：
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战
知识点：
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见 *** 作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等 *** 作。
3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和 *** 作方法。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。
第四阶段：机器学习与人工智能
阶段目标：
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目
知识点：
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。
八 什么是课程框架问题
资料卡片(愿与各位同学共享): 课程框架问题包括基本问题，单元问题和内容问题。单元问题: 反映了基本的概念, 指向规律的核心；在内容范畴提出了重要的问题没有单一的，明显“正确”的答案。 基本问题： 能够激发学生的兴趣,内容问题,直接支持内容和学习目标,有特定的“正确”的答案 “在问题的解决，概念的理解和批评反思中，技术的应用是非常有效的。” “利用技术，学生可花更多时间创新策略去解决复杂的问题和增强更高的理解能力。” 在一个持续一年的社会科学研究中，若研究的范围包括了诸如世界探险、工业革命、第二次世界大战等，它会是一个基本问题。 在交叉学科的研究中如语言艺术/社会科学研究，我们探讨问题的不同侧面，它也可以成为一个基本问题。 在研究一个特定的项目如“进化”时，它也可以成为一个单元问题 内容问题不同于单元问题和基本问题,大多涉及的是事实而不是该事实的阐释,都有明确的答案。 建构课程框架问题的提示： 开始去做…不要担心它的技巧和语言，重点是头脑风暴. 你先以陈述的方式把问题写下来，然后把它修改为疑问句。 如果需要的话，用成人的语言把基本意思写下来，然后把它转为“学生”的语言。 确认无论是基本问题还是单元问题，他们都不只有一个明显的“正确”答案。 不要过多担心你的问题到底是“基本问题”还是“单元问题—你要重点关注它是否需要更高层次的思维技能。 记住：一个好的问题和好的单元的形成是一个反复的过程！
1、查看数据类型：type(a)2、查看已安装的包：
在dos命令行界面：如果你使用的是pip来作为你的python包管理器的话，可以在命令行下直接运行$ pip freeze或者$ pip list来查看安装包的信息，当然其它的包管理器也有类似的功能，同时，你也可以在python交互式解释器中导入pip模块来查看包信息。
在python提示符下，用help(‘modules’)，可以显示所有包名称，用import sys as s >>s.modules.keys() ，可以显示系统模块；
3、在LINUX环境下安装anaconda：https://blog.csdn.net/wyf2017/article/details/118676765?spm=1001.2101.3001.6650.2&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2.pc_relevant_default&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2.pc_relevant_default&utm_relevant_index=5
1）先找需要安装版本的官网地址链接，如https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh；
2）在linux控制台输入：wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
3）先赋权在安装程序：chmod +x Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
4）一直按ENTER，直到出现选择yes or no，输入yes；
5）继续按ENTER，直到出现选择yes，输入yes，添加环境变量；
6）若上面这一步没选择yes，会默认选择no，则需要自己到安装anaconda的路径下，设置环境变量：
export PATH=/home/anaconda3/bin:KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 36: …一句话注释掉： #̲ export PATH=/u…PATH
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH
8）然后，保存更改：source ~/.bashrc
9）检测是否安装成功：
进入自己的文件夹目录下输入：anaconda -V conda -V
4、在linux环境下下载并安装mysql：https://blog.csdn.net/darendu/article/details/89874564?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164517585116780265466903%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=164517585116780265466903&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2blogbaidu_landing_v2~default-3-89874564.nonecase&utm_term=linux%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%8B%E5%AE%89%E8%A3%85mysql&spm=1018.2226.3001.4450
1）先找安装包网址链接：从官网或者网盘下载
2）用linux命令将安装包下载到指定文件夹下：wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.25-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz
3）再安装到指定目录下：
cd 路径
解压：tar -zxvf mysql-5.7.25-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz
修改文件夹名称：mv mysql-5.7.25-linux-glibc2.12-x86_64 /mysql
2）新建data目录
命令：mkdir /mysql/data
3）新建mysql用户组及mysql用户
命令：groupadd mysql //新建用户组
命令：useradd mysql -g mysql //新建用户
4）将/usr/local/mysql的所有者及所属组改为mysql
chown -R mysql.mysql /usr/local/mysql
5）配置
命令：/usr/local/mysql/bin/mysql_install_db --user=mysql --basedir=/usr/local/mysql/ --datadir=/usr/local/mysql/data
6）配置/etc/my.cnf
vim /etc/my.cnf
7）开启服务
命令：cp /usr/local/mysql/support-files/mysql.server /etc/init.d/mysql //将mysql加入服务
命令：chkconfig mysql on //开机自动启动
命令：service mysql start //开启mysql服务
开启mysql服务报错， 在这里插入图片描述
8）设置密码
命令：/usr/local/mysql/bin/mysql -u root -p //在my.cnf中配置了取消密码验证，此处密码任意输入
命令：use mysql// *** 作mysql数据库
命令：update user set authentication_string=password(‘你的密码’) where user=‘root’//修改密码
命令：flush privileges
命令：exit//退出
9）将/etc/my.cnf中的skip-grant-tables删除
10）如果是本机安装则到此步骤已经安装配置完成，如果是在虚拟机或者远程服务器上安装，则需要以下步骤
允许远程连接
命令：/usr/local/mysql/bin/mysql -u root -p //登录
命令：use mysql
命令：update user set host=’%’ where user = ‘root’
命令：flush privileges
命令：exit
Pandas
dataframe：
1、dataframe，如何查看一个DataFrame对象的所有索引，列名，以及DataFrame中具体的值？
有一个dataframe对象df1，查看索引使用使用df1.index，查看列名使用df1.columns，查看所有的值为df1.values。
2、创建dataframe：
df1=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),
index = pd.date_range(‘20200101’, periods = 4),
columns=list(‘ABCD’))
3、使用df1.index返回的是一个索引，如果获取具体的值的话，需要使用df1.index.values转化为列表。
4、根据列名取dataframe的数据
基本格式：dataframe[列名]
1）取多列
列名要用中括号括起来，所以下述命令
dataframe[[‘P4_profit_rate’,‘P3PS’,‘P3NS’]] 没问题,返回pandas.core.frame.DataFrame类型的值
dataframe[‘P4_profit_rate’,‘P3PS’,‘P3NS’]出错
2）取一列
列名可以不用中括号括起来，
dataframe[‘P4_profit_rate’] 没问题，返回pandas.core.series.Series类型的值
列名也可以用中括号括起来，
dataframe[[‘P4_profit_rate’]] 也能正常运行，但返回pandas.core.frame.DataFrame类型的值
1. 常用基本方法及属性
df.info() 输出总行数、各列的行数、类型、索引、占用内存等信息；
df.index 输出索引，为 pandas.core.indexes.range.RangeIndex 类型；
df.columns 输出列名，为pandas.core.indexes.base.Index 类型，可使用df.columns.str ；
df.dtypes 各列的类型，输出一个series，值是object类型；
df.values 值，输出一个 array ；
df.describe() 输出各数值列的统计值，如非空个数、均值、std、极值、分位数。
2. 索引
df.set_index() 设置索引，括号内可以填入DataFrame中某列的列名，就能使用此列作为索引；
df.loc[ ] 以label索引，可实现花哨的混合索引，如：df.loc[ df.density>100, [‘pop’, ‘density’] ] ；
df.iloc[ ] 以绝对位置索引，即数字；
掩码 *** 作，如 df[ df [‘density’] >100 ] 。
3. 计算：
df.cov() 协方差，df.corr() 相关系数，df.mean(axis = 1)，df.median()，df.max()；
df[ ‘Age’ ].value_counts(ascending = True, bins = 5) 非nan计数(升序排列，分箱)；
pd.cut()也能实现连续值离散化，pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)。
4. 增删改查、合并、排序
使用df.copy()防止误修改df；
df.rename(index = {‘a’ : ‘A’}, inplace = True) 重命名索引，注意需要inplace为True才能真正修改；
df.append(df2) 增加；
df.drop([‘a’, ‘b’], inplace = True) 删除；
data.drop_duplicates()去重，subset参数可以选择具体的列；
df3 = pd.concat([df1,df2], axis = 0) 实现两个DataFrame的简易合并；
pd.merge(on, left_on, right_on, left_index, right_index, how, suffixes) 数据表连接 *** 作，on可以指定多个列作为键
多列排序 data.sort_values(by=[‘group’,‘data’],ascending = [False,True],inplace=True)，即在by、ascending处传入list，会先按’group’列再按’data’列排序。
5. groupby聚合 和数据透视表pivot_table（相当于多维的groupby *** 作）
df.pivot_table(index = ‘Sex’, columns=‘Pclass’, values=‘Fare’，aggfunc = ‘sum’) ，aggfunc默认是mean；
6. 时间序列
Pandas所有关于日期与时间的处理方法全部是通过Timestamp对象实现的；
pd.to_datetime(‘2017-11-24’) 把str转化为Timestamp对象（pd.Timestamp也可以）；
ts + pd.Timedelta(‘5 days’) 用Timedelta加上时间间隔；
pd.read_csv()方法中参数parse_dates = True，可以直接将数据中的时间作为索引；
将时间戳作为索引值取出对应时间段内的数据：data[pd.Timestamp(‘2012-01-01 09:00’):pd.Timestamp(‘2012-01-01 19:00’)] ，
同时也可以使用 data[‘2013’]，data[‘2012-01’:‘2012-03’] 等简便方式；
仅取1月份的数据 data[data.index.month == 1] ；
时间重采样，将原始数据转化为均匀间隔的数据，
DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention=‘start’,kind
=None, loffset=None, limit=None, base=0)，如df.resample(‘3D’)方法，对3天的数据进行重采样。
7. apply自定义函数 DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), kwds)，说明：
允许传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple，
关键字参数允许传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。
8.缺失值：DataFrame.isnull().any()，.fillna() 等。
9.字符串Series.str.lower()，str是Series的一个属性，s.str.upper()，s.str.len()，index.str.strip()，df.columns.str.replace(’ ‘,’‘)，s.str.split(’‘)，s.str.contains(‘Ag’)，s.str.get_dummies(sep = ‘|’) 。
10、notebook显示设置：
pd.set_option()，pd.get_option()用于使用Notebook做展示；
pd.set_option(‘display.max_columns’,30)，pd.set_option(‘display.max_colwidth’,100)，
pd.set_option(‘display.max_colwidth’,100)。
11、重复记录处理
1）生成重复记录
#生成重复数据
df=pd.DataFrame(np.ones([5,2]),columns=[‘col1’,‘col2’])
df[‘col3’]=[‘a’,‘b’,‘a’,‘c’,‘d’]
df[‘col4’]=[3,2,3,2,2]
df=df.reindex(columns=[‘col3’,‘col4’,‘col1’,‘col2’]) #将新增的一列排在第一列
2）判断重复记录
isDplicated=df.duplicated() #判断重复数据记录
3）删除重复值
new_df1=df.drop_duplicates() #删除数据记录中所有列值相同的记录
new_df2=df.drop_duplicates([‘col3’]) #删除数据记录中col3列值相同的记录
new_df3=df.drop_duplicates([‘col4’]) #删除数据记录中col4列值相同的记录
new_df4=df.drop_duplicates([‘col3’,‘col4’]) #删除数据记录中(col3和col4)列值相同的记录
4）python去重drop_duplicates后一定要reset_index()。
pandas.DataFrame.reset_index
函数作用：重置索引或其level。
重置数据帧的索引，并使用默认索引。如果数据帧具有多重索引，则此方法可以删除一个或多个level。
函数主要有以下几个参数：reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=’')
各个参数介绍：
level：可以是int, str, tuple, or list, default None等类型。作用是只从索引中删除给定级别。默认情况下删除所有级别。
drop：bool, default False。不要尝试在数据帧列中插入索引。这会将索引重置为默认的整数索引。
inplace：bool, default False。修改数据帧（不要创建新对象）。
col_level：int or str, default=0。如果列有多个级别，则确定将标签插入到哪个级别。默认情况下，它将插入到第一层。
col_fill：object, default。如果列有多个级别，则确定其他级别的命名方式。如果没有，则复制索引名称。
返回：
DataFrame or None。具有新索引的数据帧，如果inplace=True，则无索引。
python使用问题集锦
1、报错：NameError: name ‘scipy’ is not defined
使用!pip install packages scipy，重新安装成功后，还报错；在运行前先from scipy import optimize，再运行也报错；
还有说是注释或者换行等问题导致的，都无法解决，最后一个可能再试试：在安装scipy前要先安装numpy+mkl(非numpy)。
在如下地址下载安装numpy： http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy
Numpy+MKL is linked to the Intel® Math Kernel Library and includes required DLLs in the numpy.DLLs directory.
下载完成后，在cmd命令行中用pip install numpy-1.22.2+mkl-pp38-pypy38_pp73-win_amd64.whl进行安装，报错如下：
ERROR: numpy-1.22.2+mkl-pp38-pypy38_pp73-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.
错误原因：安装的不是对应python版本的库，下载的库名中cp27代表python2.7,其它同理。我的python是3.8版本，重新下载后，再安装，进入正常流程中。但是又报如下错误： 在这里插入图片描述
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首先换数据库，MySQL处理这个数量级数据比较吃力。推荐你用DB2 或ORACLE如果不能换，检查一下存储引擎用InnoDB，如果是，检查
innodb_flush_log_at_trx_commit 这个选项，是否是1
如果是1 用SET AUTOCOMMIT = 0 ，提高数据修改速度
PHP优化需要
MySQL Slow Log 分析工具分析日志：mysqldumpslow或mysqlsla比较不错。
Explain/ DESC 分析SQL 的执行情况和SHOW PROCESSLIST
使用SHOW PROCESSLIST 看是否有锁表情况，
设置 my.cnf 中的long-query-time 和log-slow-queries 记录服务器那些SQL执行速度比较慢
根据上述情况查看对对应的SQL语句进行优化
优化服务器性能，用RAID5（SAN），加内存本身的升级，提高硬盘I/O性能。
数据库总体性能优化：
数据表最好能拆成小表。
数据库切片，分到不用的服务器上，
数据库访问性能优化
修改my.cnf, 下面是影响比较大的：
innodb_flush_log_at_trx_commit 设置为0
如果比下面值大就不用调整了：
query_cache_size 设置为16M
sort_buffer_size 设置为16M
record_buffer 设置为16M
key_buffer_size 设置为8M
innodb_buffer_pool_size 设置为32M
下面是建议设置的
table_cache 设置为512
read_buffer_size 设置为16M
myisam_sort_buffer_size设置为16M
innodb_additional_mem_pool_size 设置为128M
innodb_log_file_size 设置为256M
innodb_log_buffer_size设置为8M
数据库表优化，
1 建立相应的INDEX
2 统一编码，MySQL的默认编码是Latin1，不支持中文，需要把数据库的默认编码修改为gbk或者utf8
show variables like 'character%' 查看
另外表的编码也要与数据库统一
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