python

Nov
08

关于Pandas中最难的pivot_table,stack,unstack详解!

虽然大多数Pandas表达式读起来都像英语,但有时你会遇到真正让人头疼的表达式。是的,它们都有直观的名字,比如cut或pivot,但似乎让人无法理解。因此,我决定写一系列文章,专门介绍我认为最难的Pandas函数。本文将详细地解释其中的三个函数:pivot_table、stack和unstack。

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Oct
12

Pandas初学者容易犯的六个错误

我们都习惯了在编写代码时经常弹出的又大又红的错误信息。这些错误与你正在使用的工具的API或语法无关,但与最佳实践和你在工具上花费的时间直接相关。今天,我们在这里谈谈初学者使用Pandas经常出现的六个错误,以及我们将学习如何解决它们。

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Aug
18

从优秀到卓越:数据科学家的Python技能进化之路

在令人着迷的数据科学和机器学习领域,熟练掌握Python已经成为一项无价的技能。除了对Python的深入理解外,掌握某些Python技能可以将优秀的数据科学家转变为卓越的数据科学家。这些“秘密”技能涵盖了从处理Python库、调试和编码效率到有效地沟通数据见解的各个方面。本文探讨了这些基本的Python技能,这些技能与ChatGPT等AI工具的强大功能相结合,可以显著提升你的数据科学进程。

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Aug
15

Python的未来已经出现,它被称为Mojo Lang!

你们大多数人可能会想,我应该从头开始学习一门新的编程语言吗?好消息还不止于此——如果你了解Python,那么你也了解Mojo Lang的大部分内容!这种创新的语言将Python的可用性和C语言的性能独特地结合在一起,在科技行业掀起了一股热潮。这意味着它拥有Python的能力和C的速度(35000倍!)听起来有趣吗?让我们一起探索它!

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Aug
03

每个数据科学家都应该知道的12个Python特性!

作为一名数据科学家,你对Python的强大功能并不陌生。从数据整理到机器学习,Python已成为数据科学事实上的语言。但是你是否利用了Python提供的所有特性?在本文中,我们将深入探讨每个数据科学家都应该了解的12个Python特性。从推导式到数据类,这些特性将帮助你编写更高效、可读且可维护的代码。

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Jul
30

探索Python强大引擎:将数据可视化提升到新高度的10个库

凭借十多年的数据分析和可视化经验,我遇到了许多工具和技术,使这个过程既高效又迷人。在这篇博客中,我想与你分享10个在数据可视化方面优于竞争对手的Python库。

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Jul
25

你需要早点知道的Jupyter Notebook提示和技巧

Jupyter Notebook是数据科学家和分析人员用于交互式计算、数据可视化和协作的流行工具。虽然许多用户熟悉Jupyter Notebook的基本功能,但有一些鲜为人知的技巧可以极大地提高生产力和效率。在这篇博客中,我将介绍其中的10个技巧,以及每个技巧的示例。

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Jun
26

Python:释放效率——轻松简化你的日常工作!

在今天的文章中,我想和大家分享一些我使用Python来简化日常工作的方法。从自动化重复流程到简化数据分析,Python一直是我提高效率和生产力的首选工具。你是否曾经发现自己在执行重复性任务而占用宝贵的时间?我知道我有,这就是Python来拯救的地方!凭借其广泛的库和强大的脚本功能,Python可以自动执行这些单调的任务,让你有更多时间专注于真正重要的事情。

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