从三方面进行分析：请求接口，传参，响应。

背景：使用jpype调用Java接口代码如下：from jpype import *path = getDefaultJVMPath()startJVM(path, "-ea")java.lang.System.out.println("Hello World")shutdownJVM()报错：发现错误过程：看这个错误应该是路径有问题，\D:\Program Files\Java\jdk1.8.0

1.删除包含空字段的行2.按照企业和岗位进行去重保留最新一条3.筛选招聘地区在北上广深4.过滤周边岗位保留任职要求包含数据的岗位。

reset_index：可以保留多级索引信息，将其转换为普通列，同时能通过设置 drop=True 只保留原数据索引，从而正确赋值给 df 的新列。values：直接将计算结果转换为 NumPy 数组，丢弃所有索引信息，当原 DataFrame 索引是默认整数索引且顺序一致时，可直接赋值给新列。通过差分操作，可以消除数据中的季节性波动和周期性变化，从而更清晰地观察到潜在的长期趋势。—— 值越小越好

1.将dataframe中所有的np.nan转为Nonedf = df.where(df.notna(), None)2.使用lambda及判断对dataframe中列按照条件改造df['enb_name'] = df['enb_name'].apply(lambda x: x==x if x is None else (x.replace(',', '-') if x.find(',') els

电脑：win10虚拟机：VMlinux环境：Ubuntu16linux下虚拟机：virtualbox客机：win xpUbuntu主机环境1.安装cuckoo依赖sudo apt-get install git mongodb libffi-dev build-essential python-django python python-dev python-pip python-pil pytho

数据挖掘的知识1.python基础不够熟练，没有处理过很多不同业务的数据，也不知道要按照什么样的业务需求去处理才是合适的。2.数据处理完之后，分类回归都是调包一条龙分析。核心算法推导记不住，也没有自己的去看谁实现。（应该自己实现以下就不会忘了吧，写不出来）3.案例，不知道什么场景下能够用的到数据挖掘4.什么时候能够，自己想一个应用的场景，自己去收集数据，自己去分析，写一个完整的报告...