- 本书赞誉
- 前言
- 目标读者
- 不适合阅读本书的读者
- 本书结构
- 什么是数据处理
- 遇到困难怎么办
- 排版约定
- 使用代码示例
- 致谢
- 第 1 章 Python 简介
- 第 2 章 Python 基础
- 第 3 章 供机器读取的数据
- 第 4 章 处理 Excel 文件
- 第 5 章 处理 PDF 文件 以及用 Python 解决问题
- 第 6 章 数据获取与存储
- 第 7 章 数据清洗:研究、匹配与格式化
- 第 8 章 数据清洗:标准化和脚本化
- 第 9 章 数据探索和分析
- 第 10 章 展示数据
- 第 11 章 网页抓取:获取并存储网络数据
- 第 12 章 高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫
- 第 13 章 应用编程接口
- 第 14 章 自动化和规模化
- 第 15 章 结论
- 附录 A 编程语言对比
- 附录 B 初学者的 Python 学习资源
- 附录 C 学习命令行
- 附录 D 高级 Python 设置
- 附录 E Python 陷阱
- 附录 F IPython 指南
- 附录 G 使用亚马逊网络服务
- 关于作者
- 关于封面
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D.6 第6步:创建一个新目录
在继续之前,让我们创建一个目录,来维护项目相关的内容。根据个人喜好确定位置。为便于访问和备份,大多数人在用户 home 目录中创建文件夹。你可以将目录放在任何你喜欢的既有用又好记的地方。在 Mac 系统上,要在 home 目录中创建一个 Projects 文件夹,可在终端运行下面的命令:
$ mkdir ~/Projects/
或者对于 Windows:
> mkdir C:\Users\_your_name_\Projects
之后在该文件夹中创建一个文件夹,来保存我们编写的数据处理代码。在 Mac 上,你可以通过运行下面的命令达到这个目的:
$ mkdir ~/Projects/data_wrangling $ mkdir ~/Projects/data_wrangling/code
对于 Windows,使用下面的代码:
> mkdir C:\Users\_your_name_\Projects\data_wrangling > mkdir C:\Users\_your_name_\Projects\data_wrangling\code
最后,在 home 目录中添加一个隐藏文件夹,在 virtualenv 环境中使用。在 Mac 上使用下面的命令:
$ mkdir ~/.envs
对于 Windows 运行下面的命令 :
> mkdir C:\Users\_your_name_\Envs
如果你想要在 Windows 中隐藏文件夹,可以通过在命令行中编辑属性做到:
> attrib +s +h C:\Users\_your_name_\Envs
要取消隐藏,可以直接去除属性:
> attrib -s -h C:\Users\_your_name_\Envs
这时,如果我们查看 Projects 文件夹的内容,应该会看到两个空的子文件夹,名为 code 和 envs。
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