尽管Matplotlib可以满足我们在Python中绘制图形时的所有需求，但有时使用它创建漂亮的图表有时会很耗时。好吧，有时候我们可能想向老板展示一些东西，以便拥有一些漂亮且互动的情节。...但是，可能还需要一些时间来学习如何使用此类库。实际上，已经有人为我们解决了这个问题。这是一个名为的库Pandas-Bokeh，该库直接使用Pandas并使用Bokeh渲染数据。...我将在后面解释为什么我们需要这样做，这是因为pandas_bokeh支持其他输出位置。 pandas_bokeh.output_notebook（） ? 好的。我们现在可以绘制数据框。...因此，该图表将被保存并输出到可以保留和分发的HTML文件中。 ? 在本文中，我演示了如何使用该pandas_bokeh库以极其简单的代码但具有交互功能的精美演示来端对端绘制Pandas数据框。...事实证明，当您有许多特殊的渲染要求时，该库可能无法满足您的所有需求，但是当您只想为数据集构建典型图表时，它是一个很好的库。
1.2 为什么要使用Python进行数据分析 许许多多的人（包括我自己）都很容易爱上Python这门语言。...为什么不选Python 虽然Python非常适合构建分析应用以及通用系统，但它对不少应用场景适用性较差。...作为一点背景，我是在2008年初开始开发pandas的，那时我任职于AQR Capital Management，一家量化投资管理公司，我有许多工作需求都不能用任何单一的工具解决： 有标签轴的数据结构，...其它编程语言也在Jupyter中植入了内核，好让在Jupyter中可以使用Python另外的语言。 对我个人而言，我的大部分Python都要用到IPython，包括运行、调试和测试代码。...用bash进行安装： $ bash Anaconda3-4.1.0-Linux-x86_64.sh 笔记：某些Linux版本在包管理器中有满足需求的Python包，只需用类似apt的工具安装就行。
以下是我经常看到的10大常见错误，本文将为你相关解决方案： 不共享代码中引用的数据 对无法访问的路径进行硬编码 将代码与数据混合 在Git中和源码一起提交数据 编写函数而不是DAG 写for循环 不编写单元测试...不写代码说明文档 将数据保存为csv或pickle文件 使用jupyter notebook 1....data.groupby('date').apply(lambda x: complicated_stuff(x)) data = data[data['value']<0.9] return data 解决方案：即使在你已经提交分析报告后...CSV文件不包含纲要（schema），因此每个人都必须再次解析数字和日期。Pickle文件解决了这个问题，但是它只能在python中使用，并且不能压缩。两者都不是存储大型数据集的最优格式。...使用jupyter notebook 最后一个是颇有争议的错误：jupyter notebook和csv文件一样普遍。许多人使用它们，但是这并不意味着它们很好。
以下是我经常看到的10大常见错误，本文将为你相关解决方案： 不共享代码中引用的数据 对无法访问的路径进行硬编码 将代码与数据混合 在Git中和源码一起提交数据 编写函数而不是DAG 写for循环 不编写单元测试...不写代码说明文档 将数据保存为csv或pickle文件 使用jupyter notebook 1....data.groupby('date').apply(lambda x: complicated_stuff(x)) data = data[data['value']<0.9] return data 解决方案：即使在你已经提交分析报告后...CSV文件不包含纲要（schema），因此每个人都必须再次解析数字和日期。Pickle文件解决了这个问题，但是它只能在python中使用，并且不能压缩。...使用jupyter notebook 最后一个是颇有争议的错误：jupyter notebook和csv文件一样普遍。许多人使用它们，但是这并不意味着它们很好。
千呼万唤，数据分析系列教程终于要来了，错过了爬虫的朋友，但这次就不要错过数据分析，今年只有三个月时间了，我希望今年过完每个人都能用数据分析搞事情！...为什么要学习数据分析 如今我们正处于一个DT时代(data time) ， 对海量数据分析处理有利于我们做出正确决策. 3....为什么会选用Pycharm来做数据分析呢，主要是前面我们都是用这个工具，对这个工具比较熟悉，另外这个工具也比较人性化，完全能满足我们学习的需求....关于Pycharm使用不再进行过多的描述,我们重点是使用Jupyter来学习数据分析. jupyter 这是一款基于浏览器的IDE,也能很方便的满足我们使用需求 安装:pip install jupyter...如果你要调用那个函数，可以按tab键补全你要使用的函数 下面看截图,来简单介绍一下使用jupyter.
将数据与代码混合 由于数据科学代码需要数据，为什么不将其存储到同一目录？当您使用它时，也可以在其中保存图像，日志和其他垃圾文件。...不记录代码 我明白你着急进行一些分析。您可以一起努力取得成果给客户或老板。然后一个星期后，他们说“请您更新此内容”。您看着您的代码，不记得为什么要这么做。现在想象其他人需要运行它。...pickle可以解决此问题，但只能在python中工作，并且不能压缩。两者都不是存储大型数据集的良好格式。...使用jupyter笔记本 让我们以一个有争议的结论来结束：jupyter notebooks 与CSV一样普遍。很多人使用它们，那并不是好事。...Jupyter notebooks 促进了上述许多不良的软件工程习惯，尤其是： 很容易将所有文件存储到一个目录中 编写的代码从上至下而不是DAG运行 没有模块化代码 调试困难 代码和输出混合在一个文件中
1.2 为什么要使用Python进行数据分析 许许多多的人（包括我自己）都很容易爱上Python这门语言。...为什么一种语言就够了，却要使用两个语言的开发环境呢？我相信越来越多的企业也会这样看，因为研究人员和工程技术人员使用同一种编程工具将会给企业带来非常显著的组织效益。...为什么不选Python 虽然Python非常适合构建分析应用以及通用系统，但它对不少应用场景适用性较差。...作为背景，我是在2008年初开始开发pandas的，那时我任职于AQR Capital Management，一家量化投资管理公司，我有许多工作需求都不能用任何单一的工具解决： 有标签轴的数据结构，支持自动或清晰的数据对齐...其它编程语言也在Jupyter中植入了内核，好让在Jupyter中可以使用Python以外的语言。 对我个人而言，我的大部分Python工作都要用到IPython，包括运行、调试和测试代码。
大家好，我是早起。 前天正式宣传了一下我的「图解Pandas」（pandas.liuzaoqi.com），短短两天访问量就已经突破一万次。...首先最简单的思路就是用自己的服务器，前端写一个输入框，然后将用户提交的代码到后台，执行后再返回前端，就像这样 但是思索了一番还是放弃了，除了要防止恶意用户执行sudo rm - rf /*之类的代码，为了满足第二个需求就要给每个用户分配一定的空间...Jupyterhub 继续一番搜索后，我发现了一个神器 —— Jupyterhub 如上图架构展示的一样，使用Jupyterhub 可以给每个用户分配一个独立的Jupyter Notebook，并且无需考虑权限等问题...但问题在于采取此方案无法满足教程需求，因为全部内容都需要放在 Jupyter Notebook中，整体上就是将 pandas300题做成了在线版，而我想要的是一个网站。...听起来很复杂，但是实现起来很简单，上面我们说到，JupyterBook 是基于 Sphinx制作页面的，所以只需要提前在配置 Sphinx时加载 sphinx_thebe插件即可， 至此，开头我需求中的
编程语言这么多种，Java, PHP都很成熟，但是为什么在最近热火的数据分析领域，很多人选择用Python语言？ 数据分析只是一个需求，理论上来讲，任何语言都可以满足任何需求，只是麻烦与简易之别。...Jupyter 首先，第一神器是Jupyter。如果你是第一次使用，可能搞不清楚它的开发者做这么个鬼东西出来干什么，说它是博客系统也不像，说它是web服务器也不像，但它就是有用。...Pandas 第二神器是Pandas。如果我让你读取一个csv文件，然后求每一列数据的平均值，最大值，最小值，方差，用Java或PHP怎么做？...mysql数据库中的一张表吧，各种增删改查，求总和，求平均都是一行代码的事情。...我假定你已经都安装好了Python以及Jupyter等等。如果没有安装的话，就去尝试一下brew install python3和brew install jupyter吧，网上有很多教程。
为什么是Python 先来聊聊为什么做数据分析一定要用 Python 或 R 语言。...数据分析只是一个需求，理论上来讲，任何语言都可以满足任何需求，只是麻烦与简易之别。...Jupyter 首先，第一神器是 Jupyter 。如果你是第一次使用，可能搞不清楚它的开发者做这么个鬼东西出来干什么，说它是博客系统也不像，说它是web服务器也不像，但它就是有用。...Pandas 第二神器是 Pandas 。如果我让你读取一个 csv 文件，然后求每一列数据的平均值，最大值，最小值，方差，用 Java 或 PHP 怎么做?...我假定你已经都安装好了 Python 以及 Jupyter 等等。
数据分析只是一个需求，理论上来讲，任何语言都可以满足任何需求，只是麻烦与简易之别。...Jupyter 首先，第一神器是Jupyter。如果你是第一次使用，可能搞不清楚它的开发者做这么个鬼东西出来干什么，说它是博客系统也不像，说它是web服务器也不像，但它就是有用。...Pandas 第二神器是Pandas。如果我让你读取一个csv文件，然后求每一列数据的平均值，最大值，最小值，方差，用Java或PHP怎么做？...mysql数据库中的一张表吧，各种增删改查，求总和，求平均都是一行代码的事情。...我假定你已经都安装好了Python以及Jupyter等等。如果没有安装的话，就去尝试一下brew install python3和brew install jupyter吧，网上有很多教程。
下面将回顾我在数据科学中经常使用的工具——Jupyter Notebook，以及我在是如何使用它们的。我把这篇文章分为三部分: 第一部分:数据科学(本文)。...在这里，我将分享我对Jupyter Notebook的愿望清单，仍然可以填补的潜在空白，以及为什么Jupyter Notebook仍然很棒! 02 现在的数据科学 数据科学领域正在迅速变化。...此外，分析不再局限于出版物或图表，因为现在对复制实验和部署人工制品的需求越来越大。 接下来，数据的指数增长需要采用云技术。我们不能仅仅使用我们自己的笔记本电脑来加载Pandas的1TB数据集!...然而，在过去的五年中，Jupyter Notebook的生态系统已经发展壮大:我们现在有了JupyterLab、一些插件、用于其他语言的新内核，以及可供我们使用的第三方工具。...当然，我们仍然可以通过在终端中输入jupyter Notebook来运行笔记本，但是现在已经远远不止这些了! 这就引出了一个问题:是什么力量促使了这些变化?
这点很棒，因为你只需要使用 pandas 就可以完成工作。 pandas 相当于 python 中 excel：它使用表（也就是 dataframe)，能在数据上做各种变换，但还有其他很多功能。...如果你早已熟知 python 的使用，可以直接跳到第三段。 让我们开始吧： import pandas as pd 别问为什么是「pd」而不是「p」，就是这样。...tqdm 是一个可以用来帮助预测这些操作的执行何时完成的包（是的，我说谎了，我之前说我们只会使用到 pandas）。...在 Jupyter 中使用 tqdm 和 pandas 得到的进度条 相关性和散射矩阵 data.corr() data.corr().applymap(lambda x: int(x*100)/100...：行索引和行的数据 (上面的 i 和 row) 总而言之，pandas 是 python 成为出色的编程语言的原因之一 我本可以展示更多有趣的 pandas 功能，但是已经写出来的这些足以让人理解为何数据科学家离不开
由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。 介绍一点背景知识，早在2008年，我在一家量化投资企业——AQR资本管理公司供职时，便开始了pandas的开发。...那时候，我有一些独特的需求是工具清单上任何单个工具无法满足的： 带有标签轴，支持自动化或显式数据对齐功能的数据结构——这可以防止未对齐数据和不同数据源的不同索引数据所引起的常见错误 集成时间序列函数功能...能够同时处理时间序列数据和非时间序列数据的统一数据结构 可以保存元数据的算术操作和简化 灵活处理缺失数据 流行数据库（例如基于SQL的数据库）中的合并等关系型操作 我想将以上的工作在同一个地方完成，最好还能在一个拥有通用软件开发能力的语言中实现...因此，pandas中的很多特征通常与R核心的实现或者R的附加库提供的功能一致。 pandas的名字的来源是panel data，这是计量经济学中针对多维结构化数据集的术语。...其他编程语言也针对Jupyter实现了内核，允许你在Jupyter中使用多种语言而不仅仅是Python。 对我个人来说，IPython涉及我工作的大部分内容，包括运行、调试、测试代码。
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas # 前言 有人说，用 pandas 做数据分析真的很方便，但是，总会有人反对，我们也不浪费时间讨论这无聊的问题。...今天我们拿着疫情数据，看看怎样用 pandas 发现问题和解决问题。而持有反对意见的小伙伴，不妨用你最拿手的工具尝试按照本文的思路完成需求。...本文是我为准备 pandas 专栏的案例时摘录的一些小技巧应用，如果你希望完整学习所有相关知识，请关注我的 pandas 专栏 # 数据来源 数据取自 github 项目 BlankerL/DXY-COVID...如果没有安装，cmd 执行如下指令： ```shell pip install pandas_profiling ``` 先导入必须的包： 加载数据： 生成报告： - 我是在 jupyter notebook...--- # 城市名的问题 为什么不直接使用城市名字？因为城市名字是可能改变的，这源自于数据是从网站上爬取。
这次也不例外，我要再推荐一个，而且是个爆款神器。 Excel和Jupyter Notebok都是我每天必用的工具，而且两个工具经常协同工作，一直以来工作效率也还算不错。...但说实在，毕竟是两个工具，使用的时候肯定会有一些切换的成本。 最近，在逛GitHub突然发现了一款神器「PyXLL-Jupyter」，它可以完美将Jupyter Notebook嵌入到Excel中！...由于Excel和Python已经在同一进程中运行了，所以在Python中访问Excel数据以及在Python和Excel之间切换非常快。...同样，使用魔法函数％xl_plot在Excel中可以绘制任何的Python图。任何一个受支持的可视化包也可进行绘图然后传递图形对象到Excel中，比如上图中使用pandas的绘图效果就很好。...从Excel调用Python函数 使用Excel离不开函数，而当我们需要一些复杂功能时，自带函数未必能满足我们的需求。
我想用下面这张图来描述整个分析过程。 ? 整个分析包括四部分： （1） 黄框：活跃用户数据处理。 为什么要做？ 活跃用户主要下发问卷前用，这里为什么还需要做分析呢？...为什么要做？ 细心的读者会发现，系统lable在最初已经提取了，用于做单个用户lable数量的过滤分析，这里还可以直接用原来的数据么？ 答案是非常不建议！...这里我花费了大量的时间写脚本、调试，这里大量采用pandas，感谢它大大简化了我的代码量。为了便于大家熟悉了解pandas的用法，我这里会截取部分代码来看。...Part2 pandas使用总结 1、jupyter环境准备（web交互式笔记本，python快速编码运行调试神器）。 （1）pip install jupyter ?...（2）再次pipinstall jupyter （3）使用jupyter notebook ? new-选择对应类型可打开交互式笔记本界面。 2、Pandas擅长做什么？
“沉没成本谬误”是人们常犯的几种认知偏差之一：由于在某件事上已经投入了（“沉没”）太多的成本，即使这件事已经注定要失败，人们倾向于继续投入更多的时间和金钱。...我之前一直守着 matplotlib 用的原因，就是为了我学会它复杂的语法，已经“沉没"在里面的几百个小时的时间成本。...* 本文中所有代码都已经在 Github 上开源，所有的图表都是可交互的，请使用Jupyter notebook查看 。...我们实际使用的则是一个对 plotly 进行封装的库，名叫 cufflinks，它能让你更方便地使用 plotly 和 Pandas 数据表协同工作。...df 是标准的 Pandas dataframe 对象） （使用 plotly+cufflinks 创建的交互式柱状图） 对于已经习惯 matplotlib 的同学，你们只需要多打一个字母（把 .plot
前言 实习生问：我咋看见你经常用Anaconda的jupyter notebook写python代码，为啥不用PyCharm呢？...它有一个快速的文档定义视图，能在不丢失上下文的情况下看到文档或对象的定义。同时 Jetbrain 提供的文档十分全面，还包含视频教程。 用PyCharm的最大优势就是写起来更爽，且看下图： ?...可以看到PyCharm自动提示功能中已经有了pandas库了，当然其他的库也都可以使用了后记 当然，也可以像之前一样，直接在PyCharm中使用pip安装下面给大家介绍下，供大家参考 PyCharm中导入数据分析库...虽然安装完Anaconda后，就可以直接使用数据分析库进行代码编写以及数据分析，但是有时候我还是习惯用PyCharm开发（毕竟有很多年的Android Studio 和IDEA的使用经验），如何在PyCharm...scikit-learn ipython jupyter sympy nose -U也可写成–user，如果之前安装过，想要更新，则写为 –upgrade （3）也可以简写（但是官方不推荐，使用简单的安装
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