Jupyter notebook

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。使用浏览器作为界面，向后台的IPython服务器发送请求，并显示结果。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。

IPython 是一个 python 的交互式 shell，比默认的python shell 好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多很有用的功能和函数。

安装ipython

windows： 前提是有numpy，matplotlib pandas

采用pip安装 pip install ipython

OS X： AppStore下载安装苹果开发工具Xcode。

使用easy_install或pip安装IPython，或者从源文件安装。

安装Jupyter notebook

　　pip3 install jupyter

数据读取与存储

读取与存储csv：

# filepath 文件路径。该字符串可以是一个URL。有效的URL方案包括http，ftp和file 
# sep 分隔符。read_csv默认为“,”，read_table默认为制表符“[Tab]”。
# header 接收int或sequence。表示将某行数据作为列名。默认为infer，表示自动识别。
# names 接收array。表示列名。
# index_col 表示索引列的位置，取值为sequence则代表多重索引。 
# dtype 代表写入的数据类型（列名为key，数据格式为values）。
# engine 接收c或者python。代表数据解析引擎。默认为c。
# nrows 接收int。表示读取前n行。

pd.read_table(
    filepath_or_buffer, sep='\t', header='infer', names=None, 
    index_col=None, dtype=None, engine=None, nrows=None) 
pd.read_csv(
    filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', names=None, 
    index_col=None, dtype=None, engine=None, nrows=None)

DataFrame.to_csv(excel_writer=None, sheetname=None, header=True, index=True, index_label=None, mode=’w’, encoding=None) 

读取与存储excel：

# io 表示文件路径。
# sheetname 代表excel表内数据的分表位置。默认为0。 
# header 接收int或sequence。表示将某行数据作为列名。默认为infer，表示自动识别。
# names 表示索引列的位置，取值为sequence则代表多重索引。
# index_col 表示索引列的位置，取值为sequence则代表多重索引。
# dtype 接收dict。数据类型。
pandas.read_excel(io, sheetname=0, header=0, index_col=None, names=None, dtype=None)

DataFrame.to_excel(excel_writer=None, sheetname=None, header=True, index=True, index_label=None, mode=’w’, encoding=None) 

读取与存储JSON：

# 通过json模块转换为字典，再转换为DataFrame
pd.read_json('../ratings.json')