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摘要 51RGB官方微信在學習CSS制作知識之前，我們必須需要認識的HTML什么基礎知識。
一、必知HTML基礎-CSS教程系列
目錄
搞清瀏覽器作用
搞清什么是HTML
html作用
html我們涉及哪些基礎知識
常見html單詞及單詞功能作用有哪些
html結構
html與CSS關系
瀏覽器主要作用是瀏覽網頁作用，在DIV+CSS制作開發時候仍然是瀏覽我們制作開發重構網頁作用。瀏覽器可測試我們開發的CSS網頁兼容性、網頁效果、因開發疏忽導致錯誤等作用。
在CSS測試（CSS工具）里常用瀏覽器包括IE6、IE7、IE8、火狐（FF）、谷歌（chrome）、蘋果Safari、Opera主流瀏覽器。至于傲游、360瀏覽器因為他們使用你系統自帶的IE內核，所以不必考慮，只要支持你瀏覽器版本即支持類似這2款瀏覽器
需要兼容瀏覽器有哪些？http://www.51rgb.com/css-tool/t86.shtml
html是hypertext markup language的縮寫，即超文本標記語言?？梢赃@樣理解，HTML文件是一定規則規律以html\htm等命名后綴名的文本文件。
HTML作用，通過一定html自身語法結構（html結構），顯示文字、圖片、動畫（flash）、視頻或音頻音樂。而CSS則是配合html實現漂亮的各式各樣的頁面內容。
4、html我們涉及哪些基礎知識
Html擴展名、html源代碼、DOCTYPE、html結構、head標簽、charset
a、B(strong)：加粗
b、P：換行實例：<p>我是第一段內容</p><p>我是第二段內容</p>
c、Br：提行實例：我是第一排<br />我是第二排內容
d、px：像素、長度寬度單位
實例：width:30px; 寬度30像素
e、ul、ol、li列表標簽實例：
<ul>
<li>列表一</li>
<li>列表二</li>
<li>列表三</li>
</ul>
<ol>
<li>列表一</li>
<li>列表二</li>
<li>列表三</li>
</ol>
f、div與span：都是html標簽
實例：<div>我占一行</div><span>我多長占多長位置</span>
兩者區別：DIV占用1整排，而SPAN所占位置是內容多少占用多長長度
g、img：圖片引用標簽
<img src="/css-images/css-logo.gif" />圖片標簽
h、dl dt dd：CSS的另類表格組合
實例：
<dl>
<dt>我是標題</dt>
<dd>列表一</dd>
<dd>列表二</dd>
</dl>
j、title：標題標簽
實例：<title>標題</title>
特點，在一個網頁內只能使用一次（只能出現一次）
6、html結構 - TOP
這里Html結構可用于每次新建制作網頁模板使用。
舊html結構：
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<title>DIVCSS5標題</title>
</head>
<body>
具體網頁呈現內容
</body>
</html>
經過CSS教程網的DIVCSS5優化后的HTML結構（可用于每次新建HTML模板）：
<!DOCTYPE html>
<html>
<title>標題</title>
<meta name="keywords" content="關鍵字" />
<meta name="description" content="網頁描述" />
<link href="這里CSS文件引入地址" rel="stylesheet" type="text/css" />
內容www.divcss5.com提供
搞清楚html與CSS關系很重要，也是認識CSS基礎。html與CSS關系解釋：HTML內放置顯示網頁要顯示的具體內容（圖片、文字、動畫等）而CSS是控制HTML內這些具體內容的怎么顯示、怎么排版、顏色、大小、寬度、高度、左右布局等顯示樣式。
以上7點是學習CSS的html基礎，可能還不完善，但是在以后運用的時候DIVCSS5會給大家詳細、本簡單CSS教程分為15節，此節DIV CSS教程以文字內容為主，以后會穿插更多實例和圖例、跟我做的內容希望對大家能有幫助。
當一名程序員在百家號中發表文章時，最大的問題莫過于文章編輯器中沒有沒有代碼塊選項，對程序員來說功能直接減半
最終的解決方案樣式可以參考我已發布的文章
https://baijiahao.baidu.com/builder/preview/s?id=1744654771281183062
如圖，左翻右翻都找不到代碼塊這一個選項。
從表面來看，百家號的編輯器無疑是一個富文本框，理論上來說是可以識別HTML的，但不能直接鍵入HTML，如下：
預料之中，必然不會讓你直接鍵入HTML代碼，不然無法保證安全性
那么，如果從其他網頁復制的HTML內容呢，網頁上選擇之后右鍵復制，其實是帶上了樣式信息的
從其他的markdown編輯器中復制出來不就行了嗎，于是我分別用 csdn 和 簡書進行了測試，得到如下結果：
原始代碼：
簡書復制后：
簡書復制區域：從代碼塊的下一行第一個字符之前，到代碼塊上一行的最后一個字符之后，否則有可能丟失代碼高亮樣式
CSDN復制效果：
復制區域與簡書的復制區域基本一直，效果也基本一致，唯一的差別就是，CSDN的TAB基本識別為8個空格，而簡書一般是4個空格
基本上左右滑動也能復制過來
問題基本上得到解決
接下來又出現了新的問題
兩個markdown復制過來的樣式，基本上都丟失了代碼的格式化信息，要不就是丟失了提行，要么就是tab的位置不對
同時，在發布之后發現，所有的代碼都被擠在了同一行，如下圖：
于是，我對每一個代碼提行都進行重新刪除再敲回車后，并且對縮進重新敲Tab后，得到了如下結果
猜測應該是粘貼的時候所有的提行與tab都被識別成了空格，而多個空格在最終渲染的時候被識別為同一行
想要最終正常顯示，只能刪除提行重新回車，然后重新tab進行縮進
經過我的多次試驗，想要在百家號中展示代碼塊，有以下幾個要點
1. 找到一個合適的markdown編輯器（CSDN和簡書之外的編輯器我還沒試過），以及你喜歡的代碼塊樣式，最好這個代碼塊支持左右橫滑
2. 復制的時候一定注意，從代碼塊的下一行第一個字符之前，到代碼塊上一行的最后一個字符之后，否則有可能丟失代碼高亮樣式，我試驗的前幾次都是因為復制的位置不對，導致樣式錯誤
3. 復制過來的縮進與提行幾乎全部丟失，目前只能刪除提行，重新回車，再重新調整縮進樣式
最終的解決方案樣式可以參考我已發布的文章
https://baijiahao.baidu.com/builder/preview/s?id=1744654771281183062
理論上來說，以上問題只要找到二三兩個點在百家號編輯器中的區別，應該是能用代碼去解決的。
如果大家感興趣的話，關注我，后續我將繼續研究探討這個問題。
者：小伍哥
來源： 小伍哥聊風控
數據處理，也是風控非常重要的一個環節，甚至說是模型成敗的關鍵環節。因此，嫻熟簡潔的數據處理技巧，是提高建模效率和建模質量的必要能力。這里開個專題，總結下Pandas的使用方法，方便大家，也方便自己查閱。
這個專題叫做：【50個Pandas的奇淫技巧】，今天這個算是第一講，后續慢慢更新。
很多人在使用Pandas處理數據時，總會迷失在data[]、iloc()、loc()、ix()中，似乎記得，又似乎不記得，每到用時都需要百度，不知所以然的解決了問題，下次繼續百度，記憶點基本上非?；靵y?？偨Y本文，希望能解決這個問題，通過一個簡單的案例徹底搞明白這幾種索引方法到底有什么區別。
日常使用中，推薦使用loc和iloc進行索引，loc是指location的意思，iloc中的 i 是指integer，這兩個方法容易混淆，可以使用特殊方式來加強記憶。
iloc：基于位置，用行號、列號進行索引，i 可以看著 int，因此 iloc 只能用整數 來索引，例如data.iloc[0:2,:]
loc ：基于標簽，用行名、列名進行索引，數據的index經常為整數，因此 loc 的使用范圍要遠高于iloc，loc可以使用整數切片、名稱(index,columns)索引、也可以切片和名稱混合使用。例如：data.loc[0:5:,'row1':'row2']
我們簡單構造一個數據集，在下面的案例中需要用到。
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame(np.arange(25).reshape(5, 5),
index = ['row1', 'row2','row3','row4','row5'],
columns=['col1', 'col2','col3','col4','col5'])
data
col1 col2 col3 col4 col5
row1 0 1 2 3 4
row2 5 6 7 8 9
row3 10 11 12 13 14
row4 15 16 17 18 19
row5 20 21 22 23 24創建的表格數據如下：
取一列：data['col1'] ，即取得第一列，得到的是一個Series對象。
取多列：data[['col1','col2']] ，即取得第一列、第二列，得到的是一個DataFrame對象。
注 意：用data['row1'] 、data[0]、data[:,0]、data[0,:]、data[:,'col1':'col2'] 統統都會報錯的，這類命令只能用來按列名取一列或多列。
data['col1']
row1 0
row2 5
row3 10
row4 15
row5 20data[['col1','col2']]
col1 col2
row1 0 1
row2 5 6
row3 10 11
row4 15 16
row5 20 21
#下面的命令直接應用都會報錯，但是用loc 和 iloc 就不會報錯
data['row1']
data[0]
data[:,0]
data[0,:]
data[:,'col1':'col2']
#TypeError: '(slice(None, None, None), 0)' is an invalid kedata[0:2] 代表取得第0行和第1行，不包含最后一個。
注 意：只取一行的話，要用data[0:1]，不能用data[0]，data[0:2,]也會報錯
data[0:2]
col1 col2 col3 col4 col5
row1 0 1 2 3 4
row2 5 6 7 8 9官方：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.html
1）取一行 ：data.iloc[0] 、data.iloc[0,:]
2）取多行 ：data.iloc[[0,2]] 、data.iloc[[0,2],:]
3）取連續多行 ：data.iloc[0:2] 、data.iloc[0:2,:]
4）取一列 ：data.iloc[:,0]
5）取多列 ：data.iloc[:,[0,2]]、data.iloc[:,[0,2]]
6）取連續多列 ：data.iloc[:,0:2]
注 意：
取行的時候可以不提列，也可以用 "，：" 來指全列
取列的時候必須用"：，"來指定全行。
可以使用一個數字來代表一個，可以使用一個列表[a,b]代表多個，也可以使用a:b代表連續多個。
data.iloc[0]
col1 0
col2 1
col3 2
col4 3
col5 4data.iloc[:,2:4]
col3 col4
row1 2 3
row2 7 8
row3 12 13
row4 17 18
row5 22 23data.iloc[:,[2,4]]
col3 col5
row1 2 4
row2 7 9
row3 12 14
row4 17 19
row5 22 24官方網址：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.loc.html
取一行：data.loc['row1'] 、data.loc['row1',:]
取多行：data.loc[['row1','row2']] 、data.loc[['row1','row2'],:]
取連續多行：data.loc['row1':'row2'] 、data.loc['row1':'row2',:]
取一列：data.loc[:,'col1']
取多列：data.loc[:,['row1','row2']]
取連續多列：data.loc[:,'row1':'row2']
注 意：
取行的時候可以不提列，也可以用"，："來指全列。
取列的時候必須用"：，"來指定全行。
可以使用一個數字來代表一個，可以使用一個list ['a','b']代表多個，也可以使用'a':'b'代表連續多個。
data.loc[:,'col1':'col3']
col1 col2 col3
row1 0 1 2
row2 5 6 7
row3 10 11 12
row4 15 16 17
row5 20 21 22data.loc[:,['col1','col3']]
col1 col3
row1 0 2
row2 5 7
row3 10 12
row4 15 17
row5 20 22#當索引為整數時，可以用整數進行索引
data = pd.DataFrame(np.arange(25).reshape(5, 5),
columns=['col1', 'col2','col3','col4', 'col5'])
col1 col2 col3 col4 col5
0 0 1 2 3 4
1 5 6 7 8 9
2 10 11 12 13 14
3 15 16 17 18 19
4 20 21 22 23 24
data.loc[0:3,'col1':'col3']
col1 col2 col3
0 0 1 2
1 5 6 7
2 10 11 12
3 15 16 17iat 和 at 只能取單個元素，iat 使用行、列索引，at 使用行、列名，但是其功能被 iloc 和 loc 包含，因此不推薦。
data.iat[1,2]
7data.at['row4','col4']
18正常情況下，推薦使用 iloc 和 loc。最核心的點記住，取行可以不提列，取列必須提行，可以用一個數字，一個list，或者一個區間來取行列。ix新版的已經棄用了，所以可以不用太關注。
*請認真填寫需求信息，我們會在24小時內與您取得聯系。
