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1、赛前准备
按照官方的新手教程，大致可概括为以下内容：
- 数据源介绍（详情参考训练营文档）
- 安装运行Python所需要的库
博主在安装过程中遇到了一些问题，经过询问官方人员，得到了解决。
在安装wordcloud库的时候，装完显示成功了，但是后面导入这个库还是会提示没有这个模块，解决方案是：点击ipynb顶部的刷新内核按钮（Restart the kernel）
同时，我用到了opencv库，所以在官方的基础上增加了安装OpenCV模块的指令。 - 提前下载数据集（这个在官方文档里写的也有，这里不多赘述）
2、数据处理
- 这部分主要学习了通过pandas读取文件，并添加表头（pd.read_csv()）
- 关联两个表的数据（pd.merge()）
3、数据探索与清洗
- 提取指定的列（pd.DataFrame()）
- *【重要】处理数据之前先对空值、数据类型进行转换
4、数据分析与数据可视化
- 按照某一参数进行排序输出（x.groupby()）
- 计算某一属性的字段个数（x[“xxxxx”].value_counts()）
- pyplot模块的可视化操作
- wordcloud的云词生成
这里重点描述一下学习使用OpenCV的过程。
由于OpenCV版本比较多，部分方法发生了一些改变，所以使用过程中一定要注意对应版本。
刚开始使用的最新的4.x版本，执行过程中遇到了各种各样的问题。后来换了3.x后，流畅了许多。
对于拜登照片的原图处理问题，这里我简单叙述一下我的操作逻辑。
首先下载原图，然后通过OpenCV加载图片，接着通过GrubCut算法将原图的背景抠除（这里指定了目标矩形区域，实际上可以通过算法检测到大致范围，因为目标图片只有这一个，所以我手动定义了），接着将抠出的图片进行变色，把目标区域与背景颜色区分开来。由于抠图出来的结果有很多孔洞，所以使用填补孔洞算法，把图形中间的孔洞用想同的颜色填充。最后！！！一定要记得把背景色改成白色，因为我在实践过程中，发现，背景是黑色的话，云词不能识别出来图片的形状。接着保存图片，然后就可以通过云词模块生成对应的云词。
5、补充
从后台看到这边文章的阅读量挺高的，本人也挺喜欢开源，但是考虑到开源后的种种问题，一直很犹豫，这里做一个小调查，希望大家能够予以真实的反馈，毕竟学习是自己的，开源也是希望更多的同学能够学习。
如果开源了，并且你需要这段代码，你会选择怎样对待这段代码？复制粘贴，完成任务？认真阅读，学习方法？拿来执行一遍，成功就不管了？
如果你认真阅读了，你会指出这段代码哪里可以优化的地方吗？你愿意与其他人分享你不同于博主的解决方案吗？如果你没看懂，你愿意与其他人在评论区沟通吗？
大致是这些问题，大家可以自由发挥，以私信或评论的方式回复，推荐私信（相对匿名）。
Original: https://blog.csdn.net/JOJO_jiongjiong/article/details/122454343
Author: 囧囧JOJO
Title: 《天池龙珠 – Python训练营》04.Python数据分析：从0完成一个数据分析实战
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