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工作后，很不幸的成为了团队中的QA。QA这个角色吧，说起来高大上，实际很苦逼，一句话概括一下：吃力不讨好！作为新人，公司每月一分钱没少我，至少现在跟开发的待遇是一样的，所以我还是得兢兢业业的对待自己的工作。
项目越做越复杂，写验收测试的时候，往往验收场景容易构造，但是该场景下的预期数据、甚至是原始数据太难构造了，尤其我是处于通信行业，数据库的表数据字段极其多、数据表也极其的多。不怕大家笑话，我开始的时候是通过Scala的函数式编程，一点一点的自己写程序维护表的字段名称、数据的split（还好都是csv格式的数据）、表join、格式的转换等。后来就疯了！我的视力都是模糊的最后。
有一次参加团队内部外请教练的一个培训，上面的教练滔滔不绝的讲着她关于自己的一套推荐系统多么多么的nubility，大家在下面无聊的听着。引起我注意的是她们使用Python作为开发语言。Python我是知道的，上学的时候做个一个基于图像的测量项目，先是使用python版本的OpenCV开发的，后来才改为C++。她重点推荐的是Python的numpy、Pandas和Ipython。当时我就在笔记本上记了一下。
后来内部要做数据分析，我买了一本书《利用Python进行数据分析》大概，里面详细的介绍了Pandas、numpy等。不怕大家笑话，我的数据分析能力没什么长进，但是被Pandas的数据处理方式震撼了（请大家原谅我不是一个IT人士，刚入行）。Pandas就是我要找的构造预期数据的神器啊！
可能有人就会笑了，构造数据用得着使用Pandas么，直接使用SQL就好！可问题是，我们使用Spark集群环境，环境不稳定，而且运行较慢，动不动会出现问题，而且开发的代码很多也是使用SQL实现，总有点“抄袭”的嫌疑，为了表示我的工作是独立的，当然不能使用SQL，而且也不好用。所以，我下定决心要将Pandas、numpy引入我的工作中！
目前来看，效果还是不错的，后来到Pandas的贴吧，发现好冷清，而且网上的资料大多都是翻译官网的10分钟入门。其实Pandas很简单，复杂在处理问题的方法太多了，让新手没法选择！我就挣扎了很多天，天天抱着手机看官网的doc，才有点明白，而且结合我的工作，有些方法就活起来了。
没别的用处，就是想分享几个我的Pandas应用场景。由于我才疏学浅，可能有不恰当的地方，由于工作的限制，可能Pandas全貌我也不用太清楚，但是还是尝试一下吧。
本文先讲一下我安装的一些软件，和一些注意事项。
为了运行Pandas，必须安装如下软件：
Python，2.7或者3.4都可以，我最先使用的是3.4，后来由于Spark集群只支持python2，所以改为了2.7，官网下载安装即可。
numpy，官网下载windows源代码，或者能够下载到exe可执行包也行，如果使用源代码，在安装的使用可能会有点问题，后面会讲到。
pandas，官网下载源代码，我使用的是0.16的。
ipython，这个可以下载源代码，不过推荐pip的方式安装。
另外，可能还需要TDM-GCC，这个是windows的gcc平台，主要是编译numpy的源代码要用到。
如果下载的是最新的python，其默认包含pip程序，在cmd中，输入pip install 软件名称即可安装程序。
但是安装顺序推荐如下：
1. python，exe包，安装即可。
2. numpy，源代码包，cmd进入解压目录，找到setup.py，输入python setup.py install，如果出现
“Unable to find vcvarsall.bat”错误，就是因为numpy需要编译C和一些代码，而你的电脑中没有合适的C编译器，可以参考
http://my.oschina.net/zhangdapeng89/blog/54407
的解决方法。这里我将Migwin改为了TDM-GCC，因为TDM-GCC确实简单一些，将TDM-GCC的bin加入path，然后将其中的一个mingw32-make.exe改为make.exe即可，然后在安装numpy的cmd中输入：python setup.py install build --compiler=mingw32 即可。
3. 安装Pandas，如果出现类似问题，同2；
4. 安装ipython，这里推荐在cmd中使用：pip install ipython命令，提示缺什么包，就使用pip install 包名，安装即可。安装完之后，可以在开始的菜单中的运行窗口输入：
ipython notebook 命令，就能启动ipython的基于浏览器的集成编译环境。
最后，我使用PyCharm的集成编译环境，作为后备环境。
不早了，今天先到这里，下次再聊！
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原文地址：http://www.cnblogs.com/ledao/p/4542945.html
