split pdf？免费拆分pdf的软件

大家好，今天来为大家分享split pdf的一些知识点，和免费拆分pdf的软件的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

如何入门Python数据分析库Pandas

在这篇文章中，我将概述如何学习Pandas。首先要给那些不熟悉Pandas的人简单介绍一下，Pandas是Python生态系统中最流行的数据分析库。它能够完成许多任务，包括：

*读/写不同格式的数据

*选择数据的子集

*跨行/列计算

*寻找并填写缺失的数据

*在数据的独立组中应用操作

*重塑数据成不同格式

*合并多个数据集

*先进的时序功能

*通过matplotlib和seaborn进行可视化操作

尽管Pandas功能强大，但它并不为整个数据科学流程提供完整功能。Pandas通常是被用在数据采集和存储以及数据建模和预测中间的工具，作用是数据挖掘和清理。

数据科学管道

对于典型的数据科学家而言，Pandas在数据管道传输过程中扮演着非常重要的角色。其中一个量化指标是通过社区讨论频率趋势（StackOverflowtrendsapp）。

现在，Pandas在StackOverflow上的活动居Python数据科学库之首，占整个站点新问题提交总数的1%。

StackOverflow的滥用

从上面的图标中，我们发现很多人都在使用Pandas，但同时也对此很困惑。我在StackOverflow上回答了关于Pandas的约400个问题，亲眼目睹了大家对这个库理解得多糟。StackOverflow给程序员提供了极大的便捷，但同时也产生了一个巨大的缺点。因为程序员能瞬间找到问题的答案并获得满足感，导致人们不愿意仔细阅读自己拥有的文献和其他资源了。其实我建议程序员每年花几个星期的时间不用StackOverflow解决问题。

手把手教你学Pandas

几个星期前有人询问我如何练习使用Pandas，因此我在r/datasciencesubreddit上发布了一个简单的指南。下面的内容将详细说明那篇文章表达的信息。

首先，你应该摆正目标。你的目标不是真的要「学习Pandas」。了解如何在库中执行运算是很有用的，但这和你在实际数据分析中需要用到的Pandas知识并不一样。你可以将你的学习分为两类：

*独立于数据分析，学习Pandas库

*学习在实际数据分析中使用Pandas

打个比方，这两者的区别类似于，前者是学习如何将小树枝锯成两半，后者是在森林里砍一些树。在我们详细讨论之前，让我们先总结一下这两种方法。

独立于数据分析，学习Pandas库：此方法主要包括阅读、更关键的是探索Pandas官方文档。（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/）

学习在实际数据分析中使用Pandas：此方法涉及查找和收集真实世界的数据，并执行端到端的数据分析。Kaggle数据集是查找数据的好地方。不过我强烈建议你避免在流畅使用Pandas前使用Kaggle的机器学习组件。

交替学习

在你学习如何使用Pandas进行数据分析的过程中，你应该交替学习Pandas文档的基础以及在真实数据库处理中的Pandas运用。这非常重要。否则，你很容易在掌握完成大部分任务所需的Pandas基础知识之后对他们产生完全的依赖。但其实在更高级的运算存在时，这些基础又显得太笨重了。

从文档开始

如果你此前从没有接触过Pandas但是有着Python的足够的基础知识，我建议你从Pandas官方文档开始。文档写得非常详细，现在共有2195页。即使文档的规模如此庞大，它还是没有涵盖每一个操作，当然也不涵盖你在Pandas中能使用的函数/方法与参数的所有组合。

充分利用文档

为了充分利用文档，不要只阅读它。我建议你阅读其中的15个部分。对每个部分，新建一个Jupyternotebook。如果你对Jupyternotebook不太熟悉，请先阅读来源于DataCamp的这篇文章：https://www.datacamp.com/community/tutorials/tutorial-jupyter-notebook

建立你的首个Jupyternotebook

请从「数据结构入门（IntrotoDataStructures）」这个章节开始。在你的Jupyternotebook旁边打开这个页面。当你阅读文档时，写下（而不是复制）代码，并且在笔记本中执行。在执行代码的过程中，请探索这些操作，并尝试探索使用它们的新方法。

然后选择「索引和选择数据（IndexingandSelectingData）」这个部分。新建一个Jupyternotebook，同样编写、执行代码，然后探索你学到的不同操作。选择数据是初学者最难理解的部分，我专门在.locvs.iloc上写了一个长篇文章（https://stackoverflow.com/questions/28757389/loc-vs-iloc-vs-ix-vs-at-vs-iat/47098873#47098873），你可能想从中看到另一个解释。

在学习这两个部分之后，你应该能了解一个DataFrame和一个Series的组件，也能明白如何从数据中选择不同的子集。现在可以阅读「10minutestopandas」，以获得更加其他有用操作的广泛概述。和学习所有部分一样，请新建一个notebook。

按下shift+tab+tab获得帮助

我经常在使用Pandas时按下shift+tab+tab。当指针放在名称中或是在有效Python代码括号当中时，被指对象就会弹出一个小滚动框显示其文档。这个小框对我来说十分有用，因为记住所有的参数名称和它们的输入类型是不可能的。

按下shift+tab+tab，开启stack方式的文档

你也可以在「.」之后直接按下tab键，得到全部有效对象的下拉菜单

在DataFrame(df.)后按下tab，获得200+有效对象列表

官方文档的主要缺点

虽然官方文档描述得非常详尽，但它并不能很好地指导如何正确使用真实数据进行数据分析。所有数据都是人为设计或者随机生成的。真正的数据分析会涉及好几个、甚至几十个Pandas操作串行。如果你只看文档，你永远不会接触到这些。使用文档学习Pandas呆板而机械，各个方法学起来相互独立没有联系。

建立你的首次数据分析

在读完上述三部分文档之后，就可以首次接触真实数据了。如前所述，我建议你从Kaggle数据集开始。你可以通过大众投票热度进行挑选，例如选择TMDB5000Movie数据集。下载数据，然后在该数据集上新建一个Jupyternotebook。你可能目前并不能进行高级的数据处理，但你应该能联系你在文档的前三部分学到的知识。

检视内核

每一个Kaggle数据集都有一个内核（kernel）部分。不要被「内核」这个名字迷惑了——它只是一个将Kaggle数据集放在Python或R语言处理的Jupyternotebook。这是很好的学习机会。在你做了一些基本的数据分析之后，打开一个比较流行的Pythonkernel，通读其中的几个，把你感兴趣的几个代码片段插入到自己的代码里。

如果对某些问题不能理解，你可以在评论区提问。其实你可以创建自己的kernel，不过现在，我觉得你还是在本地笔记本上工作比较好。

回归官方文档

当你完成了你的第一个kernel之后，你可以回归文档然后阅读其他部分。下面是我建议的阅读顺序：

*处理丢失的数据

*分组：split-apply-combine模式

*重塑和数据交叉表

*数据合并和连接

*输入输出工具（Text，CSV，HDF5…）

*使用文本数据

*可视化

*时间序列/日期功能

*时间差

*分类数据

*计算工具

*多重索引/高级索引

上述顺序与文档主页左侧的顺序明显不同，其中涵盖了我认为最重要的主题。文档中的某些部分没有在上面列出，你可以在之后自行阅读他们。

在阅读上述部分的文档并完成大约10个Kagglekernel之后，你应该可以无障碍地弄懂Pandas的机制，同时可以顺利地进行实际数据分析。

学习探索性数据分析

通过阅读许多流行的Kagglekernel，你会在建立良好数据分析方面收获丰富。对于更加正式和严格的方法，我建议你阅读HowardSeltman在线书籍的第四章节，「ExploratoryDataAnalysis」。（http://www.stat.cmu.edu/~hseltman/309/Book/chapter4.pdf）

建立自己的Kernel

你应该考虑在Kaggle上创建自己的kernel。这是强制自己将程序写得清晰的好方法。通常，那些你自己写的代码都乱糟糟的没有顺序，对他人（包括未来的自己）来说都毫无可读性。但当你在网上发表Kernel的时候，我会建议你做得好一些，就像是期待你现在或未来老板读取那样。你可以在开头写一个执行总结或摘要，然后用注释解释每个代码块。我通常会写一个探索性但混乱的程序，然后再写一个完全独立可读的程序作为最终产品。这是我的一位学生在HRanalytics数据集上写的kernel：https://www.kaggle.com/aselad/why-are-our-employees-leaving-prematurely

不要只是依赖Pandas，试着掌握它

一个把Pandas用的过得去的人和一个掌握Pandas的人有很大的区别。Pandas的常规用户通常只能写比较差的代码，因为Pandas有多种功能和多种方式去实现同样的结果。编写简单的程序也很容易得到你的结果，但其实效率非常低。

如果你是一个使用Python的数据科学家，你可能已经频繁使用Pandas。所以你应该把掌握Pandas这件事摆在重要的位置上，它能够为你创造很多价值。你可以在下面的链接中获得许多有趣的技巧：

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

使用StackOverflow检验你的知识

如果你不能回答StackOverflow的关于一个Python库的大部分问题，你就不算真正了解它。这种论断可能有点绝对，但是大体说来，StackOverflow为特定了解一个库提供了很好的测试平台。StackOverflow上有超过50000个带有Pandas标签的问题，所以你有一个无穷无尽的数据库能建立你对Pandas的知识。

如果你从没有在StackOverflow上回答过问题，我建议你看看那些已有答案的来问题，并且尝试只通过文档来回答他们。当你觉得你可以将高质量的回答整合起来的时候，我建议你回答一些没有被解答的问题。在StackOverflow回答问题是锻炼我的Pandas技能的最佳方式。

完成你自己的项目

Kagglekernel非常棒，但最终你需要处理一个独一无二的任务。第一步是寻找数据。其中有许多数据资源，如：

data.gov，data.world，纽约公开数据，休斯顿公开数据，丹佛公开数据——大多数美国大城市都开放了数据门户。

找到想要探索的数据集之后，继续用相同的方式创建Jupyternotebook，当你有一个很好的最终成果时，可以将它发布到github上。

总结

总之，作为一个初学者，我们需要使用文档学习Pandas运算的主要机制，使用真实的数据集，从Kagglekernel开始学习做数据分析，最后，在StackOverflow上检验你的知识。

苹果6有哪些好用的app推荐一下，谢谢

生活类——

过日子：照着来调养身体

随便走：实景地图

有演出：再也不错过那些混蛋的巡演了！

航旅纵横pro：谁下谁知道！

Photomath：呵呵数学老师你还有什么招赶紧放！

春雨计步器：好用还小，后台放着！

SleepBetter：什么！昨晚打呼了俩小时？！

音乐类——

虾米：手机端任意下载歌曲啊啊啊！

落网：再也不歌荒

BOD：我说这乐队你造吗？

Ecoute：啊哈这画面和音质

Relaxify：如何安静入眠

阅读——

Anyview：从诺基亚时代就开始的神话之旅。

一刻：睡前轻咬两口

单读：单向街出品，有疑问吗？

追书神器：正版还是在买的，只是喜欢这个全网收录，超方便，两年老用户。

豆瓣阅读：啊哈不解释

图解电影：正确搭讪装逼姿势

Poe：每日推送一首诗

新闻类——

YahooNewsDigest：早晚看看。

idaily：没法不爱！

澎湃：为了我的考研时事……

OMGFacts：如何获得更多逼格的知识

GTD类——

Pendo：线性记事，时间识别，妥妥的

Onething：番茄时间升级版

Things：神器，个人觉得比TODO好用

IOS自带提醒事项：其实我觉得IOS的备忘录、Safari等等都不错

游戏——

聚会玩：什么叫一堆人没事做？

SmashHit：这玻璃打得那个酸爽

PolyFauna：世界好奇妙

火柴人全系列！

Penguins！！！：在公众场合也能玩得帅帅的

功夫轿子全系列：神庙后的新玩法

BosonX：早就不稀奇了，但我还是要放上来，谁让我总是死得快。

InAntarctica：如何解救迷失在企鹅洲的自己

密室逃脱（Doors&Rooms）全系列：制作精良，不解释

RoomBreak：啊前面太简单了，但后面的是收费的，还是只能买……

图片——

NEXTDAY：还用说吗？我用的第一个每日推图。

每日壁纸杂志：妥妥的

weheartit：但后来改名了，那个难听

Notegraphy：哦我一直都是游客，不过学美编应该会爱死这个软件

记事类——

Zine：最喜欢的文字软件，目前没有之一

语音输入板：要联网咯，比Siri那个逗比准确多了

HanxWriter：给远方的你写封信，打字机的声音那个好听啊

LumenTrails：限免的时候把全系列收了，那个酸爽

修图类——

Aviary：这么简单粗暴的滤镜不来几发？

Rookie：同上

PicLab：收了这么一堆，结果都没怎么用?(ˉ﹃ˉ?)

还有VSCOcam、Snapseed、Stackables这些已经出名了我就不解释了

玩照片——

Diana：如何将两张照片毫无违和地融合在一起

GhostLens：怎么做灵魂出窍！！

SplitLens：克隆人头

Hey相机：卖萌大法！

Brushstroke：论如何让自己的照片成为有才华

加文字——

字拍系列：感觉突然就蹿红了

TypicKids：论如何拍好小孩照去讨好女神

Phonto：哦据说最近已经不小众？

黄油相机：嗷嗷嗷变文青利器！

输入法——

颜文字输入法：如何让自己的回复变呆萌

扫描类——

涂书笔记：个人认为最好用的笔记软件（我说的是带扫描功能！）

扫描全能王：一直用这个

Scanbot：不怎么用，限免收的。

金山PDF怎样新建一个空白的pdf文件

用下面的方法可以把多个pdf合并成一个PDF文件。

方法一:1、运行Aaobeacrobat，然后点击“创建”—“合并文件到单个PDF”，或者点击“创建”右侧的“合并”—“合并文件到单个PDF”。2、弹出“合并文件”的界面，点击“添加文件”—选择“添加文件”/“添加文件夹”/“重新使用文件”来进行添加要合并的PDF文件。3、弹出“添加文件”的界面，选择好要合并的PDF文件后，点击“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，如果要调整合并文件的顺序，可以选中该文件然后用左下角的“向上”、“向下”按键来进行顺序的调整，调整完毕后点击右下角的“合并文件”按键。如果只想合并已添加单个pdf文件中的某几个页面可以通过“选择页面”选取想要添加的页面。5、合并完成以后，会直接打开合并好的文件，名字一般为“组合1”，并自动弹出“另存为”窗口，根据需要变更文件点击保存即可把合并好的文件保存下来。方法二：运行PDFBinder，弹出PDF合并器功能界面，点击“添加文件”，添加要合并的PDF文件。在打开界面选择好要合并的PDF文件后，点击“打开”，完成要合并pdf文件的添加。下图可以看到文件已添加完成，如果要调整合并文件的顺序，可以选中该文件然后用功能区的“向上”、“向下”按键来进行顺序的调整，调整完毕后点击“合并！”按键。在弹出的“另存为”界面输入文件名，点击保存完成文件合并，打开文档可以看到文档已合并成功。方法三，其他如ApPDFSplit-Merge等软件合并文件。

关于split pdf，免费拆分pdf的软件的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。