在金融行业工作的人每天都在处理现金流预测，但大多是用Excel。事实上，Excel确实易于使用且透明。可以在几分钟内构建一个现金流预测模型——编写几个公式，然后向下拖动复制。在本文中，我们将学习如何用Python构建一个简单的现金流预测模型，最终形成一个更复杂的模型。在这个模型中，我们用Python构建了一个抵押计算器。
在缺失值的处理上，主要配合使用 sklearn.preprocessing 中的Imputer类、Pandas和Numpy。其中由于Pandas对于数据探索、分析和探查的支持较为良好，因此围绕Pandas的缺失值处理较为常用。
message : UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xa1 in position 0: invalid start byte.
我确信Alpha存在的空间非常小，而且很难长期驻留不变，导致金融市场数据的性质几乎就是被设计成用随机性来欺骗我们。
数据工程构成了数据科学过程的很大一部分。在 CRISP-DM 中，这个过程阶段称为“数据准备”。它包括数据摄取、数据转换和数据质量保证等任务。在本文[1]章中，我们使用 ChatGPT 和 Python 解决了典型的数据工程任务。通过这样做，我们探索了数据工程与提示工程新学科之间的联系。
就在几天前，pandas发布了其1.3版本，在这次新的版本中添加了诸多实用的新特性，今天的文章我们就一起来get其中主要的一些内容更新~
这个并不是书籍里的章节，因为书籍中的pandas节奏太快了，基本都是涉及很多中高级的操作，好容易把小伙伴给劝退。我这里先出几期入门的教程，然后再回到书籍里的教程。这几章节作为入门，书籍作为进阶。
CSV（comma-separated value，逗号分隔值）文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本，表格（或电子表格）中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比，CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件；相比之下，能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件，但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具，但是当你使用 Excel 文件时，还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由，使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具，那就使用 Python 自己开发一个！
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。 有很多出色的库可以做到这一点，Bokeh就是其中之一。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。语法非常简单，我相信您可以立即开始使用它！
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外，Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理
我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。
可能是最近加班熬夜太多，这个周末身体不舒服，头痛、冷汗什么的。终于在连着睡了接近2天后，现在慢慢恢复了。
每个机器学习项目都有自己独特的形式。对于每个项目，都可以遵循一组预定义的步骤。尽管没有严格的流程，但是可以提出一个通用模板。
提示和技巧总是非常有用的，在编程领域更是如此。有时候，小小的黑科技可以节省你大量的时间和精力。一个小的快捷方式或附加组件有时会是天赐之物，可以成为实用的效率助推器。所以，我在这里介绍下自己编程时最喜欢使用的一些提示和技巧，在这篇文章中汇总起来呈现给大家。有些可能是大家熟悉的，而有些可能是新鲜的，我相信它们会为你下一次处理数据分析的项目时提供便利。
一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。
如果我们有许多数据帧，并且我们想将它们全部导出到同一个csv文件中。 这是为了创建两个新的列，命名为group和row num。重要的部分是group，它将标识不同的数据帧。在代码示例的最后一行中，我们使用pandas将数据帧写入csv。
选择单列。可以直接用列名选择，也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择行、列。
with语句在语句结束时自动关闭文件对象。 使用csv模块reader函数创建文件读取对象filereader，读取输入文件中的行。 使用csv模块的writer函数创建文件写入对象filewriter，将数据写入输出文件。 函数的第二个参数（delimiter=','）是默认分隔符，如果输入和输出文件都用逗号分隔，就不需要此参数。 使用filewriter对象的writerow函数来将每行中的列表值写入输出文件。
在Python中，我们可以使用参数化查询来避免SQL注入攻击，并提高性能。参数化查询是指在SQL语句中使用占位符来表示变量，然后在执行查询时将变量的值传递给SQL语句。以下是一个使用参数化查询查询customers表格中age列大于等于指定值的示例：
AI 开发者按，一些小的技巧在编程领域可能会非常有用，在数据科学领域同样如此。数据科学爱好者 Parul Pandey 在近日发表了一篇博文，分享了在数据科学中非常实用的 10 个小技巧。AI 开发者将他的文章编译整理如下。
Elasticsearch 查询语言（ES|QL）为我们提供了一种强大的方式，用于过滤、转换和分析存储在 Elasticsearch 中的数据。它设计简单易学易用，非常适合熟悉 Pandas 和其他基于数据框的库的数据科学家。实际上，ES|QL 查询产生的表格具有命名列，这就是数据框的定义！
在阅读本文时，我建议你阅读每个你不了解的函数的文档字符串（docstrings）。简单的 Google 搜索和几秒钟 Pandas 文档的阅读，都会使你的阅读体验更加愉快。
在您选择和准备数据进行建模之前，您需要事先了解一些基础内容。
本系列将介绍如何在现在工作中用两种最流行的开源平台玩转数据科学。先来看一看数据分析过程中的关键步骤 – 探索性数据分析。
数据合并是PDFMV框架中Data环节的重要操作之一。当我们为要解决的业务问题需要整合各方数据时，意味着需要进行数据合并处理了。数据合并的可以纵向合并，也可以横向合并，前者是按列拓展，生成长数据；后者是按行延伸，生成宽数据，也就是我们常说的宽表。
导读：Pandas是日常数据分析师使用最多的分析和处理库之一，其中提供了大量方便实用的数据结构和方法。但在使用初期，很多人会不知道：
EDA 是数据科学工作流程的关键步骤，Pandas-profiling可以通过一行代码快速完成EDA报告，并且能够提供有意义的见解。
在数据分析任务中，从原始数据读入，到最后分析结果出炉，中间绝大部分时间都是在对数据进行一步又一步的加工规整，以流水线（pipeline）的方式完成此过程更有利于梳理分析脉络，也更有利于查错改正。pdpipe作为专门针对pandas进行流水线化改造的模块，为熟悉pandas的数据分析人员书写优雅易读的代码提供一种简洁的思路，本文就将针对pdpipe的用法进行介绍。
https://www.cnblogs.com/feffery/p/12179647.html
导言： Python作为一门强大的编程语言，不仅在Web开发、数据分析和人工智能领域有广泛的应用，还在数据解析方面具有强大的能力。数据解析是从结构化或非结构化数据源中提取有用信息的过程，通常在数据清洗、数据分析和可视化之前进行。本文将深入探讨Python在数据解析中的应用，从基础知识到高级技巧，为读者提供全面的指南。
毫无疑问pandas已经成为基于Python的数据分析领域最重要的包，而就在最近，pandas终于迎来了1.0.0版本，对于pandas来说这是一次更新是里程碑式的，删除了很多旧版本中臃肿的功能，新增了一些崭新的特性，更加专注于高效实用的数据分析，本文就将针对pandas 1.0.0在笔者眼中比较重要的特性进行介绍，对于想要完整彻底了解新版本特性的朋友可以直接去看官方文档。
寄语：Pandas 是基于 Numpy 的一种工具，是为了解决数据分析任务而创建的，其纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
pandas中的ExcelFile()和ExcelWriter()，是pandas中对excel表格文件进行读写相关操作非常方便快捷的类，尤其是在对含有多个sheet的excel文件进行操控时非常方便，本文就将针对这两个类的使用方法展开介绍；
许多随机机器学习算法的一个问题是同一数据上相同算法的不同运行会返回不同的结果。 这意味着，当进行实验来配置随机算法或比较算法时，必须收集多个结果，并使用平均表现来总结模型的技能。 这就提出了一个问题，即一个实验的重复次数是否足以充分描述一个给定问题的随机机器学习算法的技巧。 通常建议使用30个或更多个重复，甚至100个。一些从业者使用数千个重复，似乎超出了收益递减的想法。 在本教程中，您将探索统计方法，您可以使用它们来估计正确的重复次数，以有效地表征随机机器学习算法的性能。 本教程假定您有一个工作
创建群聊：企业微信没有场景群，可以拉三五好友进群，然后再给他们踢出去，这样就有了一个只有自己的群。
校对：欧阳锦 本文约3200字，建议阅读5分钟本文介绍了Python数据分析的一个利器——Bamboolib，它无需编码技能，能够自动生成pandas代码。
这篇主要比较R语言的data.talbe和python的pandas操作数据框的形式， 学习两者的异同点， 加深理解两者的使用方法。
使用xlrd和xlwt扩展包，确定工作簿中工作表的数量、名称和每个工作表中行列的数量。 1excel_introspect_workbook.py
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
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