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Python是一种通用的脚本开发语言，比其他编程语言更加简单、易学，其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底，因此非常适合开发。Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均具有明显的优势。
行业
人才需求量大
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前景
跟上人工智能时代的步伐
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就业
就业领域广，就业方向多！
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简单易学: 逻辑简单,语法更贴近英语,初中水平英语即可入门初级 Python工程师, Python的“前景广阔”却又“简单易学”吸引了不少低龄开发者;
0元开源: 逻Python开放源代码,共享时代,让 python变得更简单;
标 准 库: Python拥有强大易用的标准库,让编程更方便
代码极短: 相同功能 Java VS Python代码数量对比,结果显而易见
一码多用: 可以用相同的代码处理不同规模的数据,达到用户的需求。
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讲师团队提供项目
| 项目一：东方财富智能云系统 | 项目二：爬虫集群系统 | 项目三：语音识别 |
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| 项目简介 | ||
| 在线金融交易系统，通过实时获取上证、深证所提供的证券金融数据，进行智能分析、显示，较终按照用户制定的交易策略进行虚拟交易。 | 通过对海量招聘数据挖掘、分析，帮助求职者更快更好的找到适合的工作。可以按照城市、薪资、行业、其他技能关键字等进行合理分析，较终得出有价值的结果。 | 采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的智能语音识别系统。通过学习该项目，希望学员早日走入人工智能的大门。 |
| 技能掌握 | ||
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1、Python核心技术，网络编程技术。 2、WEB前端开发技术：HTML5、CSS、Javascript、JQuery库、网页设计技能。 3、多种网络协议及数据格式，如：HTTP协议、JSCON。 4、数据库技术：MySql、MongoDB、Redis。 5、Django Web框架技术 6、Python SMTP smtplib、email模块 7、Python项目部署、测试技术 8、软件工程管理技能、Git、Pydoc等工具使用 |
1、熟练使用Python urllib requests等模块 2、掌握Python网络编程、多线程编程技术 3、掌握XML解析、XPath 语法，以及Python的re、json模块 4、掌握网络协议，如HTTP协议 5、理解分布式爬虫原理及实现 6、熟练使用Scrapy框架，及scrapy-redis分布式框架 |
1、掌握采用Tornado框架实现高并发请求技能。 2、掌握海量数据分析技术。 3、掌握语音识别技术原理、实现方法。 4、掌握采用Python作为开发语言的人工智能框架TensorFlow。 5、掌握第三方SDK的使用，如微软语音、百度语音的Python SDK。 6、掌握数据的云端存取访问技术 7、掌握Python图形编程技术。 |
诚信经营，拒绝虚假宣传是达内公司的经营理念。达内公司将在学员报名之前公布公开所有授课讲师的安排 及背景资料，并郑重公布《指定授课讲师承诺书》，确保学员利益。
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import pandas as pd
from datetime import datetime # 因为后面需要处理到日期筛选，所以需要将datetime类从datetime模块中加载进来
data=pd.read_excel(r"E:\个人贷款客户信息表.xlsx",usecols=[1,4,6,7,8,9,10,11,12]) # 假设个人贷款客户信息表放在本地E盘
data.shape
---
(50585, 9)
以上为导入个人贷款信息表格代码，由于个人贷款客户信息表为工作簿张工作表，因此缺省sheet_name参数。
通过指定导入例的方法将与计算无关的“协议编号”，“贷款余额”，“固定利率”，“合同到期日”去除。
#查看data表的基本信息
data.info()
---
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 50585 entries, 0 to 50584
Data columns (total 9 columns):
贷款金额 50585 non-null int64
合同生效日 50585 non-null datetime64[ns]
用途 50585 non-null object
单位1 50585 non-null object
分成比例1 50585 non-null int64
单位2 16418 non-null object
分成比例2 16418 non-null float64
单位3 958 non-null object
分成比例3 958 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(2), int64(2), object(4)
memory usage: 3.5+ MB
接下来预览一下data表的数据，默认显示行
data.head()
3.2日期筛选
个人贷款信息表包含该银行所有的历史数据，而我们每日的报表只需要统计当年的投放情况。所以计算投放金额前，我们需要将合同生效日期不符合要求的贷款记录排除掉。这里我们通过判断日期是否为2019年（大于2018-12-31）返回TRUE/FALSE进行选择判断。这种利用判断条件来选择数据的方式叫布尔索引。
这里解释一下import datetime和from datetime import datetime的区别。datetime 是模块，而datetime模块里面还包含一个datetime类。通过from datetime import datetime能从datetime模块直接导入datetime类。如果导入import datetime ，则在定义时间时，需要使用datetime.datetime()格式。
data=data[data["合同生效日"]>datetime(2018,12,31)]
data.shape #经过对日期的过滤，输出了1673行，9列
---
(1673, 9)
对日期列进行观察，可以看到合同生效日都是2019年的日期了。
data.head()
3.3数据表拆分
下一步，我们需要处理分成比例问题了。此案例的重点也是在这里。按照 1.3节 Python优化报表制作过程中的分析，我们需要先将贷款金额分别与分成单位1、2、3及分成比例1、2、3组成三张分表。数据表的拆分代码很简单。直接用普通索引将需要的列传导给分表就可以了。
data1=data[["用途","贷款金额","单位1","分成比例1"]]
data2=data[["用途","贷款金额","单位2","分成比例2"]]
data3=data[["用途","贷款金额","单位3","分成比例3"]]
对data1表进行预览
data1.head()
对data2表进行预览
data2.head()
对data3表进行预览
data3.head()
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