在数据驱动的当今时代，Python凭借简洁的语法和强大的库支持，已成为数据分析领域不可或缺的核心工具，让复杂的数据处理和可视化工作变得高效便捷。对于数据分析师和开发者而言，掌握Python的数据处理技巧，是提升工作效率、挖掘数据价值的关键。

摩根大通AWM（财富与资产管理）负责人Mary Callahan Erdoes就要求全体员工都必须接受Python培训，且是作为长期开展的培训项目（Long-Standing use of Training）。

本项目利用 Python 的 scrapy 框架爬取 链家网 的上海市租房信息，利用 pandas 、 numpy 、 matplotlib 、 seaborn 、 folium 、 wordcloud 等库进行数据分析和可视化，通过 one-hot 编码和文本特征提取出120个训练特征，搭建3层神经网络对上海市租房价格进行预测。

说到底，这个道理其实很简单：创新不再局限于某一种编程语言。模型训练的阵地依然在 Python，但模型推理的归属，只取决于哪个环境能提供稳定、可扩展、可观测的系统——而 Java，正是这样的理想环境。

首先通过爬虫采集链家网上所有南京二手房的房源数据，并对采集到的数据进行清洗；然后，对清洗后的数据进行可视化分析，探索隐藏在大量数据背后的规律；最后，采用一个聚类算法对所有二手房数据进行聚类分析，并根据聚类分析的结果，将这些房源大致 ...

一次重构，让我处理DataFrame条件逻辑的速度提升了4倍。还记得那个周五的下午，我盯着屏幕上这段代码发呆：df["category"] = np.where(df["score"] > 90, "A", np.where(df["score"] ...