在使用pip安装依赖模块时，报错如下： 图片 解决方法： 添加 --no-cache-dir参数 pip3 --no-cache-dir install -r *** 安装时遇到的其他问题： 设置python
笔者最近发现一款将pandas数据框快速转化为描述性数据分析报告的package——pandas_profiling。...现在我们有了pandas_profiling。上述过程以及各种统计相关性计算、统计绘图全部由pandas_profiling打包搞定了。...： python setup.py install 再来看pandas_profiling基本用法，用pandas将数据读入之后，对数据框直接调用profile_report方法生成EDA分析报告...，然后使用to_file方法另存为.html文件。...配置完成后在pycharm左边项目栏目直接右键external_tool下的pandas_profiling即可直接生成EDA报告。更多内容大家可以到该项目GitHub地址查看： ?
笔者最近发现一款将pandas数据框快速转化为描述性数据分析报告的package——pandas_profiling。一行代码即可生成内容丰富的EDA内容，两行代码即可将报告以.html格式保存。...现在我们有了pandas_profiling。上述过程以及各种统计相关性计算、统计绘图全部由pandas_profiling打包搞定了。...： python setup.py install 再来看pandas_profiling基本用法，用pandas将数据读入之后，对数据框直接调用profile_report方法生成EDA分析报告...，然后使用to_file方法另存为.html文件。...配置完成后在pycharm左边项目栏目直接右键external_tool下的pandas_profiling即可直接生成EDA报告。更多内容大家可以到该项目GitHub地址查看： ?
上调用'.profile_report()' 函数。...可以将此报告保存在 HTML格式 JSON 格式 任何格式的保存功能都保持不变，只需在保存时更改文件扩展名。...variables 参数添加有关数据集中使用的变量的信息。..., "Production": "产量多少", } } 当您将其添加到 ProfileReport 函数时，将在概览部分下创建一个名为“variables”的单独选项卡： 报表的控制参数 假设你不想显示所有类型的相关系数...但是还有一些其他方法可以使你的报告脱颖而出。 Jupyter 笔记本中的小部件 在你的 Jupyter 笔记本中运行panda profiling时，你将仅在代码单元格中呈现 HTML。
，为了方便后续的开发，需要使用pycharm集成的mongo可视化插件， 这其中我们遇到了一些"不使用默认端口的坑"（大佬一笑而过。。。）...指定使用的端口也没用 ? 2、pycharm的mongo插件无法连接，mechanism尝试default,报错如下， ?...解决： 1、首先搞清 mongo与mongod 要先启动mongod（有d的一般是守护进程，或服务本身），再mongo（连接服务） 2、发现巡风的数据库xunfeng配置时，指定了端口 65521，而不是默认的...27017； 而巡风的配置文件Config.py里会写明，所以用巡风的脚本Run.sh启动时，完全没有问题； ?...成功 这里记着要用使修改后的conf生效（但为啥：每次都要指定，或用配置文件启动 ），这样才会连接成功； 总结： 其实就是数据库的服务启动时的问题， 1、没有启动服务 2、在没有使用默认端口的情况下没有指定使用的端口
他们更关注如何尽早使用技术来维持竞争优势，而很少理解技术的实际应用。这意味着人们会在“量大出奇迹”的借口下，利用数据集里的一切信息并希望获得最好的结果。...我使用JupyterLab作为IDE，因为它的灵活性和用户友好的界面。...FIFA数据集： import pandas as pd import pandas_profiling data_fifa = pd.read_csv('fifa.csv') profile = data_fifa.profile_report...pandas和pandas-profiling,读取我们的CSV文件并调用profile_report()方法，因为pandas_profiling使用data_fifa.profile_report(...作为一个自由职业者，当我必须为客户处理一个新的数据集时，我总是先生成一个pandas profiling，它帮助我吸收数据集的信息。这种做法允许我量化数据集的处理时间。多少特征看起来是正确的?
例如，在连接到SQL Server数据库时，使用 SQL Server 连接器而不是 ODBC 连接器不仅为你提供了更好的获取数据体验，而且SQL Server连接器还提供可改善体验和性能的功能，例如查询折叠...这也是筛选出与案例无关的任何数据的最佳做法。 这样，你便能更好地关注手头的任务，只需显示数据预览部分相关的数据。可以使用自动筛选菜单来显示列中找到的值的不同列表，以选择要保留或筛选掉的值。...还可以使用搜索栏来帮助查找列中的值。还可以利用特定于类型的筛选器，例如日期、日期时间甚至日期时区列 的上 一个筛选器。...如果可能，请先执行此类流式处理操作，最后执行任何成本更高的操作。 这有助于最大程度地减少每次向查询添加新步骤时等待预览呈现的时间。...使用正确的数据类型Power Query中的一些功能与所选列的数据类型相关。 例如，选择日期列时，“添加列”菜单中的“日期和时间”列组下的可用选项将可用。 但如果列没有数据类型集，则这些选项将灰显。
反复试验，发现跟内部的子查询有关。
有一些项目组在定位问题的时候发现，在使用 “for(x in array)” 这样的写法的时候，在 IE 浏览器下，x 出现了非预期的值。..., 1:"something else"} 在一则 stackoverflow 的问答里面也提到了，遍历数组的时候用 for…in 和 for(;;) 的区别，前者的含义是枚举对象的属性，存在这样两个问题...有一种粗暴的解决办法： for (name in object) { if (object.hasOwnProperty(name)) { .... } } 还有人提到了使用 for(var i=0;i...<length;i++) 类似这样的循环时的问题，因为 JavaScript 没有代码块级别的变量，所以这里的 i 的访问权限其实是所在的方法。...使用 JavaScript 1.7 中引入的 “let”可以解决这个问题，使 i 成为真正的代码块级别的变量： for(let i =0; i < a.length; i++) 最后，在 Google
pandas_profiling简介 如果你想更方便快捷地了解数据的全貌，泣血推荐一个python库：pandas_profiling，这个库只需要一行代码就可以生成数据EDA报告。...pandas_profiling基于pandas的DataFrame数据类型，可以简单快速地进行探索性数据分析。...pandas_profiling安装 安装pandas_profiling可以使用pip、conda或者下载文件安装，非常方便。...pandas_profiling使用方法 1、加载数据集 我这里用经典的泰坦尼克数据集： # 导入相关库 import seaborn as sns import pandas as pd import...) data.head() 输出： 2、使用pandas_profiling生成数据探索报告 report = pp.ProfileReport(data) report 输出报告：
在现实世界中，当我们为任何项目或客户工作时，我们都需要了解数据。数据是每个行业的决定性因素。我们需要应用不同的编程逻辑，分析和进一步的建模练习来了解数据。...pandas_profiling pandas_profiling是最著名的python库之一，程序员可以使用它在一行python代码中立即获取数据分析报告。...要安装此库，可以使用pip命令，如下所示。 pip install pandas_profiling 安装了pandas_profiling，我们就可以使用下面的import命令导入该库。...import pandas_profiling import pandas as pd 我们将使用pandas来导入数据集。...我们准备好数据，就可以使用1行python代码生成数据分析报告，如下所示。
如果想让新添加的用户也能拥有使用sudo的权利，我们一般可以使用 adduser username sudo这样的命令将用户添加到sudo组中即可（username为你的用户名） 或者usermode...在CentOS安装系统以后，默认创建的用户没有使用sudo的权限，会提示user is not in suoders files。 但是CentOS下没有sudo用户组，但是有一个wheel用户组。...（我尝试使用adduser username wheel不成功） 还有一种极端的办法是修改/etc/sudoers文件。...使用visudo命令在root ALL=(ALL)ALL行下添加usernameALL=(ALL)ALL（username为你的用户名）。...其实visudo命令是使用vi编辑/etc/sudoers文件，但是sudoers文件是只读文件，所以我们最好直接使用系统提供的visudo命令，这样可以直接编辑sudoers文件而不用修改文件属性。
使用 tfrecords 时的注意事项 确保 string_input_producer 中的文件名字是正确的。...string_input_producer(file_names, num_epochs=100000, shuffle=True) 当指定 num_epochs 时，在初始化模型参数的时候，一定要 记得...，会报错 Attempting to use uninitialized value ReadData/input_producer/limit_epochs/epochs 解码 tfrecords 时的类型一定要和制作...tfreords 时的类型一致： 这个问题主要出现在 bytestring 上，在保存图片数据时候，我们通常会 将图片 .tostring() 转成 bytestring 制作 tfrecords...decode_row(bytes, out_type) 这里要注意的是，out_type一定要和 .tostring() 之前的数据类型一致。
一、前话 最近在开发金融类的k线、盘口业务，而这些业务的海量数据如何存储，公司的技术选型，选择了MongoDB。...而对k线这类业务来说，查询历史数据是必要的功能，所以我便开始编写对MongoDB进行查询的接口，也就是在这个时候，问题出现了。...前端在调用接口时会发过来两个时间戳（必填），一个是开始时间（startTime），另一个是结束时间（endTime）,我需要显示指定时间里的数据，我心想：OK，太容易了，我直接闭眼敲… 二、代码-问题出现的场景...看着没问题，调用一下 因为modb数据库已经有大量的数据，只需要在数据库中选择两个时间段传递过来测试就行了，也就是这一套操作下来出去的问题： 我选择了一段时间，期待着他给我反馈这一段时间的数据，程序确实返回了数据...我立刻查看程序返回数据的时间，确实和我想要的数据时间相差8个小时，确实马虎了，没有注意到数据内容。
异步操作时需要注意的要点 1.使用异步方法返回值应当避免使用void 在使用异步方法中最好不要使用void当做返回值,无返回值也应使用Task作为返回值,因为使用void作为返回值具有以下缺点 无法得知异步函数的状态机在什么时候执行完毕...7.建议使用CancellationTokenSource(s)进行超时管理时总是释放(dispose) 用于进行超时的CancellationTokenSources,如果不释放,则会增加timer...在使用异步IO时,应该将options参数设置为FileOptions.Asynchronous,否则会产生额外的线程浪费,详细信息请参考CLR中28.12节 9.建议取消那些不会自动取消的操作(CancellationTokenRegistry...StreamWriter(s)或Stream(s)时在Dispose之前建议先调用FlushAsync 当使用Stream和StreamWriter进行异步写入时,底层数据也有可能被缓冲,当数据被缓冲时...使用async/await来代替返回Task时,还有性能上的考虑,虽然直接Task会更快,但是最终却改变了异步的行为,失去了异步状态机的一些好处 使用场景 1.
在使用python时，常常会出现Memory Error，主要是由于python不会自动回收内存，造成内存一直占用，可以采取手动释放内存的方法，详见http://blog.csdn.net/nirendao...在使用python将结果输出到文件时，可以采取： 方法一：将结果保存至python的数据结构DataFrame中，最后处理完成后一次性写到输出文件。 ...在数据量较小的情况下可以采用方法一，但是当数据量很大时，方法二比较适合。
基于Rosyln的编译时插入代码 但以上这几种，AOP算是最理想的方式，但是感觉上还可以有更好的解决方案。...直到读到了这篇文章 Introducing C# Source Generators，文中提供了一种新的解决方案，即通过Roslyn的Source Generator在编译时直接读取当前项目中的语法树，...处理并生成的新代码，然后在编译时也使用这些新代码。...然后项目自动使用新生成的Program.g.cs进行编译。这样就实现了基于编译时的AOP。...即实现以下流程 image.png 使用Metalama实现以上流程 经过寻找，发现其实已经有框架可以实现我上面说的流程了，也就是在编译时实现代码的插入。
机器学习自动化数据分析神器-pandas_profiling公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文介绍的另一个机器学习自动化数据分析神器：pandas_profiling...pandas-profiling能够使用pandas的DataFrame数据自动快速生成数据的详细报告，相比自带的describe方法生成的profile要详细的多。...这个库最大的特点就是一行代码（真的是一行）能够快速生成数据分析报告，非常便捷。图片安装在使用之前，先进行安装：建议使用豆瓣源安装，快速！...pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ pandas_profiling另外还有一点，这个库依赖的是flask和jinja2，需要特别指定jinja...__version__使用还是使用泰坦尼克数据集：import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.read_csv('titanic.csv')df.head(
在使用 pandas 进行数据分析时，进行一定的数据探索性分析（EDA）是必不可少的一个步骤，例如常见统计指标计算、缺失值、重复值统计等。...使用 df.describe() 等函数进行探索当然是常见操作，但若要进行更完整、详细的分析缺则略显不足。 本文就将分享两个用于数据探索的 pandas 插件。...pandas_profiling 首先要介绍的是pandas_profiling，它扩展了pandas DataFrame的功能，这也是在之前多篇文章中提到的插件。...只需使用pip install pandas_profiling即可安装，在导入数据之后使用df.profile_report()一行命令即可快速生成描述性分析报告 可以看到，除了之前我们需要的一些描述性统计数据...使用方法也是类似，导入数据后只需两行代码即可输出分析报告 import sweetviz as sv report = sv.analyze(df) report.show_html() 和 pandas_profiling
本文目录 安装pandas_profiling库 1.1 pip install 安装 1.2 whl文件安装 1.3 方法三 使用pandas_profiling 2.1 加载数据 2.2 一行代码生成报告...我的一直安装不了，会报如下错误 ? 。 ? 找了很久的资料，结合报错的提示，终于运行完如下语句后成功安装了pandas_profiling库 ? 。...pandas_profiling ?...data.profile_report(title='Data').to_file('Data.html') 可以把html版的报告下载下来，发给需要使用的人，非常方便。 ?...至此，pandas_profiling函数介绍完了，需要使用的朋友可以早日安装应用。 不过建议大家生成报告的字段名称改成英文的，避免生成的报告出现乱码。
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