大家好，今天來為大家分享split pdf的一些知識點，和免費拆分pdf的軟件的問題解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的話可以看看本篇文章，相信很大概率可以解決您的問題，接下來我們就一起來看看吧！

如何入門Python數(shù)據(jù)分析庫Pandas

在這篇文章中，我將概述如何學習Pandas。首先要給那些不熟悉Pandas的人簡單介紹一下，Pandas是Python生態(tài)系統(tǒng)中最流行的數(shù)據(jù)分析庫。它能夠完成許多任務，包括：

*讀/寫不同格式的數(shù)據(jù)

*選擇數(shù)據(jù)的子集

*跨行/列計算

*尋找并填寫缺失的數(shù)據(jù)

*在數(shù)據(jù)的獨立組中應用操作

*重塑數(shù)據(jù)成不同格式

*合并多個數(shù)據(jù)集

*先進的時序功能

*通過matplotlib和seaborn進行可視化操作

盡管Pandas功能強大，但它并不為整個數(shù)據(jù)科學流程提供完整功能。Pandas通常是被用在數(shù)據(jù)采集和存儲以及數(shù)據(jù)建模和預測中間的工具，作用是數(shù)據(jù)挖掘和清理。

數(shù)據(jù)科學管道

對于典型的數(shù)據(jù)科學家而言，Pandas在數(shù)據(jù)管道傳輸過程中扮演著非常重要的角色。其中一個量化指標是通過社區(qū)討論頻率趨勢（StackOverflowtrendsapp）。

現(xiàn)在，Pandas在StackOverflow上的活動居Python數(shù)據(jù)科學庫之首，占整個站點新問題提交總數(shù)的1%。

StackOverflow的濫用

從上面的圖標中，我們發(fā)現(xiàn)很多人都在使用Pandas，但同時也對此很困惑。我在StackOverflow上回答了關于Pandas的約400個問題，親眼目睹了大家對這個庫理解得多糟。StackOverflow給程序員提供了極大的便捷，但同時也產(chǎn)生了一個巨大的缺點。因為程序員能瞬間找到問題的答案并獲得滿足感，導致人們不愿意仔細閱讀自己擁有的文獻和其他資源了。其實我建議程序員每年花幾個星期的時間不用StackOverflow解決問題。

手把手教你學Pandas

幾個星期前有人詢問我如何練習使用Pandas，因此我在r/datasciencesubreddit上發(fā)布了一個簡單的指南。下面的內容將詳細說明那篇文章表達的信息。

首先，你應該擺正目標。你的目標不是真的要「學習Pandas」。了解如何在庫中執(zhí)行運算是很有用的，但這和你在實際數(shù)據(jù)分析中需要用到的Pandas知識并不一樣。你可以將你的學習分為兩類：

*獨立于數(shù)據(jù)分析，學習Pandas庫

*學習在實際數(shù)據(jù)分析中使用Pandas

打個比方，這兩者的區(qū)別類似于，前者是學習如何將小樹枝鋸成兩半，后者是在森林里砍一些樹。在我們詳細討論之前，讓我們先總結一下這兩種方法。

獨立于數(shù)據(jù)分析，學習Pandas庫：此方法主要包括閱讀、更關鍵的是探索Pandas官方文檔。（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/）

學習在實際數(shù)據(jù)分析中使用Pandas：此方法涉及查找和收集真實世界的數(shù)據(jù)，并執(zhí)行端到端的數(shù)據(jù)分析。Kaggle數(shù)據(jù)集是查找數(shù)據(jù)的好地方。不過我強烈建議你避免在流暢使用Pandas前使用Kaggle的機器學習組件。

交替學習

在你學習如何使用Pandas進行數(shù)據(jù)分析的過程中，你應該交替學習Pandas文檔的基礎以及在真實數(shù)據(jù)庫處理中的Pandas運用。這非常重要。否則，你很容易在掌握完成大部分任務所需的Pandas基礎知識之后對他們產(chǎn)生完全的依賴。但其實在更高級的運算存在時，這些基礎又顯得太笨重了。

從文檔開始

如果你此前從沒有接觸過Pandas但是有著Python的足夠的基礎知識，我建議你從Pandas官方文檔開始。文檔寫得非常詳細，現(xiàn)在共有2195頁。即使文檔的規(guī)模如此龐大，它還是沒有涵蓋每一個操作，當然也不涵蓋你在Pandas中能使用的函數(shù)/方法與參數(shù)的所有組合。

充分利用文檔

為了充分利用文檔，不要只閱讀它。我建議你閱讀其中的15個部分。對每個部分，新建一個Jupyternotebook。如果你對Jupyternotebook不太熟悉，請先閱讀來源于DataCamp的這篇文章：https://www.datacamp.com/community/tutorials/tutorial-jupyter-notebook

建立你的首個Jupyternotebook

請從「數(shù)據(jù)結構入門（IntrotoDataStructures）」這個章節(jié)開始。在你的Jupyternotebook旁邊打開這個頁面。當你閱讀文檔時，寫下（而不是復制）代碼，并且在筆記本中執(zhí)行。在執(zhí)行代碼的過程中，請?zhí)剿鬟@些操作，并嘗試探索使用它們的新方法。

然后選擇「索引和選擇數(shù)據(jù)（IndexingandSelectingData）」這個部分。新建一個Jupyternotebook，同樣編寫、執(zhí)行代碼，然后探索你學到的不同操作。選擇數(shù)據(jù)是初學者最難理解的部分，我專門在.locvs.iloc上寫了一個長篇文章（https://stackoverflow.com/questions/28757389/loc-vs-iloc-vs-ix-vs-at-vs-iat/47098873#47098873），你可能想從中看到另一個解釋。

在學習這兩個部分之后，你應該能了解一個DataFrame和一個Series的組件，也能明白如何從數(shù)據(jù)中選擇不同的子集?，F(xiàn)在可以閱讀「10minutestopandas」，以獲得更加其他有用操作的廣泛概述。和學習所有部分一樣，請新建一個notebook。

按下shift+tab+tab獲得幫助

我經(jīng)常在使用Pandas時按下shift+tab+tab。當指針放在名稱中或是在有效Python代碼括號當中時，被指對象就會彈出一個小滾動框顯示其文檔。這個小框對我來說十分有用，因為記住所有的參數(shù)名稱和它們的輸入類型是不可能的。

按下shift+tab+tab，開啟stack方式的文檔

你也可以在「.」之后直接按下tab鍵，得到全部有效對象的下拉菜單

在DataFrame(df.)后按下tab，獲得200+有效對象列表

官方文檔的主要缺點

雖然官方文檔描述得非常詳盡，但它并不能很好地指導如何正確使用真實數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析。所有數(shù)據(jù)都是人為設計或者隨機生成的。真正的數(shù)據(jù)分析會涉及好幾個、甚至幾十個Pandas操作串行。如果你只看文檔，你永遠不會接觸到這些。使用文檔學習Pandas呆板而機械，各個方法學起來相互獨立沒有聯(lián)系。

建立你的首次數(shù)據(jù)分析

在讀完上述三部分文檔之后，就可以首次接觸真實數(shù)據(jù)了。如前所述，我建議你從Kaggle數(shù)據(jù)集開始。你可以通過大眾投票熱度進行挑選，例如選擇TMDB5000Movie數(shù)據(jù)集。下載數(shù)據(jù)，然后在該數(shù)據(jù)集上新建一個Jupyternotebook。你可能目前并不能進行高級的數(shù)據(jù)處理，但你應該能聯(lián)系你在文檔的前三部分學到的知識。

檢視內核

每一個Kaggle數(shù)據(jù)集都有一個內核（kernel）部分。不要被「內核」這個名字迷惑了——它只是一個將Kaggle數(shù)據(jù)集放在Python或R語言處理的Jupyternotebook。這是很好的學習機會。在你做了一些基本的數(shù)據(jù)分析之后，打開一個比較流行的Pythonkernel，通讀其中的幾個，把你感興趣的幾個代碼片段插入到自己的代碼里。

如果對某些問題不能理解，你可以在評論區(qū)提問。其實你可以創(chuàng)建自己的kernel，不過現(xiàn)在，我覺得你還是在本地筆記本上工作比較好。

回歸官方文檔

當你完成了你的第一個kernel之后，你可以回歸文檔然后閱讀其他部分。下面是我建議的閱讀順序：

*處理丟失的數(shù)據(jù)

*分組：split-apply-combine模式

*重塑和數(shù)據(jù)交叉表

*數(shù)據(jù)合并和連接

*輸入輸出工具（Text，CSV，HDF5…）

*使用文本數(shù)據(jù)

*可視化

*時間序列/日期功能

*時間差

*分類數(shù)據(jù)

*計算工具

*多重索引/高級索引

上述順序與文檔主頁左側的順序明顯不同，其中涵蓋了我認為最重要的主題。文檔中的某些部分沒有在上面列出，你可以在之后自行閱讀他們。

在閱讀上述部分的文檔并完成大約10個Kagglekernel之后，你應該可以無障礙地弄懂Pandas的機制，同時可以順利地進行實際數(shù)據(jù)分析。

學習探索性數(shù)據(jù)分析

通過閱讀許多流行的Kagglekernel，你會在建立良好數(shù)據(jù)分析方面收獲豐富。對于更加正式和嚴格的方法，我建議你閱讀HowardSeltman在線書籍的第四章節(jié)，「ExploratoryDataAnalysis」。（http://www.stat.cmu.edu/~hseltman/309/Book/chapter4.pdf）

建立自己的Kernel

你應該考慮在Kaggle上創(chuàng)建自己的kernel。這是強制自己將程序寫得清晰的好方法。通常，那些你自己寫的代碼都亂糟糟的沒有順序，對他人（包括未來的自己）來說都毫無可讀性。但當你在網(wǎng)上發(fā)表Kernel的時候，我會建議你做得好一些，就像是期待你現(xiàn)在或未來老板讀取那樣。你可以在開頭寫一個執(zhí)行總結或摘要，然后用注釋解釋每個代碼塊。我通常會寫一個探索性但混亂的程序，然后再寫一個完全獨立可讀的程序作為最終產(chǎn)品。這是我的一位學生在HRanalytics數(shù)據(jù)集上寫的kernel：https://www.kaggle.com/aselad/why-are-our-employees-leaving-prematurely

不要只是依賴Pandas，試著掌握它

一個把Pandas用的過得去的人和一個掌握Pandas的人有很大的區(qū)別。Pandas的常規(guī)用戶通常只能寫比較差的代碼，因為Pandas有多種功能和多種方式去實現(xiàn)同樣的結果。編寫簡單的程序也很容易得到你的結果，但其實效率非常低。

如果你是一個使用Python的數(shù)據(jù)科學家，你可能已經(jīng)頻繁使用Pandas。所以你應該把掌握Pandas這件事擺在重要的位置上，它能夠為你創(chuàng)造很多價值。你可以在下面的鏈接中獲得許多有趣的技巧：

https://stackoverflow.com/questions/17095101/outputting-difference-in-two-pandas-dataframes-side-by-side-highlighting-the-d/47112033#47112033

使用StackOverflow檢驗你的知識

如果你不能回答StackOverflow的關于一個Python庫的大部分問題，你就不算真正了解它。這種論斷可能有點絕對，但是大體說來，StackOverflow為特定了解一個庫提供了很好的測試平臺。StackOverflow上有超過50000個帶有Pandas標簽的問題，所以你有一個無窮無盡的數(shù)據(jù)庫能建立你對Pandas的知識。

如果你從沒有在StackOverflow上回答過問題，我建議你看看那些已有答案的來問題，并且嘗試只通過文檔來回答他們。當你覺得你可以將高質量的回答整合起來的時候，我建議你回答一些沒有被解答的問題。在StackOverflow回答問題是鍛煉我的Pandas技能的最佳方式。

完成你自己的項目

Kagglekernel非常棒，但最終你需要處理一個獨一無二的任務。第一步是尋找數(shù)據(jù)。其中有許多數(shù)據(jù)資源，如：

data.gov，data.world，紐約公開數(shù)據(jù)，休斯頓公開數(shù)據(jù)，丹佛公開數(shù)據(jù)——大多數(shù)美國大城市都開放了數(shù)據(jù)門戶。

找到想要探索的數(shù)據(jù)集之后，繼續(xù)用相同的方式創(chuàng)建Jupyternotebook，當你有一個很好的最終成果時，可以將它發(fā)布到github上。

總結

總之，作為一個初學者，我們需要使用文檔學習Pandas運算的主要機制，使用真實的數(shù)據(jù)集，從Kagglekernel開始學習做數(shù)據(jù)分析，最后，在StackOverflow上檢驗你的知識。

蘋果6有哪些好用的app推薦一下，謝謝

生活類——

過日子：照著來調養(yǎng)身體

隨便走：實景地圖

有演出：再也不錯過那些混蛋的巡演了！

航旅縱橫pro：誰下誰知道！

Photomath：呵呵數(shù)學老師你還有什么招趕緊放！

春雨計步器：好用還小，后臺放著！

SleepBetter：什么！昨晚打呼了倆小時？！

音樂類——

蝦米：手機端任意下載歌曲啊啊??！

落網(wǎng)：再也不歌荒

BOD：我說這樂隊你造嗎？

Ecoute：啊哈這畫面和音質

Relaxify：如何安靜入眠

閱讀——

Anyview：從諾基亞時代就開始的神話之旅。

一刻：睡前輕咬兩口

單讀：單向街出品，有疑問嗎？

追書神器：正版還是在買的，只是喜歡這個全網(wǎng)收錄，超方便，兩年老用戶。

豆瓣閱讀：啊哈不解釋

圖解電影：正確搭訕裝逼姿勢

Poe：每日推送一首詩

新聞類——

YahooNewsDigest：早晚看看。

idaily：沒法不愛！

澎湃：為了我的考研時事……

OMGFacts：如何獲得更多逼格的知識

GTD類——

Pendo：線性記事，時間識別，妥妥的

Onething：番茄時間升級版

Things：神器，個人覺得比TODO好用

IOS自帶提醒事項：其實我覺得IOS的備忘錄、Safari等等都不錯

游戲——

聚會玩：什么叫一堆人沒事做？

SmashHit：這玻璃打得那個酸爽

PolyFauna：世界好奇妙

火柴人全系列！

Penguins?。。。涸诠妶龊弦材芡娴脦泿浀?/p>

功夫轎子全系列：神廟后的新玩法

BosonX：早就不稀奇了，但我還是要放上來，誰讓我總是死得快。

InAntarctica：如何解救迷失在企鵝洲的自己

密室逃脫（Doors&Rooms）全系列：制作精良，不解釋

RoomBreak：啊前面太簡單了，但后面的是收費的，還是只能買……

圖片——

NEXTDAY：還用說嗎？我用的第一個每日推圖。

每日壁紙雜志：妥妥的

weheartit：但后來改名了，那個難聽

Notegraphy：哦我一直都是游客，不過學美編應該會愛死這個軟件

記事類——

Zine：最喜歡的文字軟件，目前沒有之一

語音輸入板：要聯(lián)網(wǎng)咯，比Siri那個逗比準確多了

HanxWriter：給遠方的你寫封信，打字機的聲音那個好聽啊

LumenTrails：限免的時候把全系列收了，那個酸爽

修圖類——

Aviary：這么簡單粗暴的濾鏡不來幾發(fā)？

Rookie：同上

PicLab：收了這么一堆，結果都沒怎么用?(ˉ﹃ˉ?)

還有VSCOcam、Snapseed、Stackables這些已經(jīng)出名了我就不解釋了

玩照片——

Diana：如何將兩張照片毫無違和地融合在一起

GhostLens：怎么做靈魂出竅??！

SplitLens：克隆人頭

Hey相機：賣萌大法！

Brushstroke：論如何讓自己的照片成為有才華

加文字——

字拍系列：感覺突然就躥紅了

TypicKids：論如何拍好小孩照去討好女神

Phonto：哦據(jù)說最近已經(jīng)不小眾？

黃油相機：嗷嗷嗷變文青利器！

輸入法——

顏文字輸入法：如何讓自己的回復變呆萌

掃描類——

涂書筆記：個人認為最好用的筆記軟件（我說的是帶掃描功能！）

掃描全能王：一直用這個

Scanbot：不怎么用，限免收的。

金山PDF怎樣新建一個空白的pdf文件

用下面的方法可以把多個pdf合并成一個PDF文件。

方法一:1、運行Aaobeacrobat，然后點擊“創(chuàng)建”—“合并文件到單個PDF”，或者點擊“創(chuàng)建”右側的“合并”—“合并文件到單個PDF”。2、彈出“合并文件”的界面，點擊“添加文件”—選擇“添加文件”/“添加文件夾”/“重新使用文件”來進行添加要合并的PDF文件。3、彈出“添加文件”的界面，選擇好要合并的PDF文件后，點擊“添加文件”，完成要合并pdf文件的添加。4、看到文件已添加完成，如果要調整合并文件的順序，可以選中該文件然后用左下角的“向上”、“向下”按鍵來進行順序的調整，調整完畢后點擊右下角的“合并文件”按鍵。如果只想合并已添加單個pdf文件中的某幾個頁面可以通過“選擇頁面”選取想要添加的頁面。5、合并完成以后，會直接打開合并好的文件，名字一般為“組合1”，并自動彈出“另存為”窗口，根據(jù)需要變更文件點擊保存即可把合并好的文件保存下來。方法二：運行PDFBinder，彈出PDF合并器功能界面，點擊“添加文件”，添加要合并的PDF文件。在打開界面選擇好要合并的PDF文件后，點擊“打開”，完成要合并pdf文件的添加。下圖可以看到文件已添加完成，如果要調整合并文件的順序，可以選中該文件然后用功能區(qū)的“向上”、“向下”按鍵來進行順序的調整，調整完畢后點擊“合并！”按鍵。在彈出的“另存為”界面輸入文件名，點擊保存完成文件合并，打開文檔可以看到文檔已合并成功。方法三，其他如ApPDFSplit-Merge等軟件合并文件。

關于split pdf，免費拆分pdf的軟件的介紹到此結束，希望對大家有所幫助。