在实际中如果出现了这些问题可能不会有任何的错误提示，但是在应用中却会给我们带来很大的麻烦。 使用pandas自带的函数读取大文件 第一个错误与实际使用Pandas完成某些任务有关。...似乎在使用 Pandas 时坚持这个“无循环”规则是加速计算的最佳方法。 函数式编程用递归代替循环。虽然递归也会出现各种问题（这个我们这里不考虑），但是对于科学计算来说使用矢量化是最好的选择！...实际上，这个对我来说最严重的错误是没有阅读Pandas 的文档。但是一般情况下没人会阅读文档，对吧。有时候 我们宁愿在互联网上搜索数小时也不愿阅读文档。...我今天提到的所有错误都可以在文档中找到。甚至在文档的“大型数据集”部分会专门告诉你使用其他软件包（如 Dask）来读取大文件并远离 Pandas。...其实如果我有时间从头到尾阅读用户指南，我可能会提出 50 个新手错误，所以还是看看文档吧。 总结 今天，我们学习了新手在使用Pandas时最常犯的六个错误。
在本教程中，你将学习如何考虑模型的价格和上下文限制来总结一整本书。让我们开始吧。...print (f"We have {Tokens} tokens in the book") 这本书中有超过 466,000 个标记，如果我们将它们全部直接传递给 LLM，它将向我们收取很多费用。...Faiss 进行高效聚类 现在，我们将文档向量转换为与 Faiss 兼容的格式，使用 K 均值将它们聚类到 50 个组中，然后创建 Faiss 索引以在文档之间进行高效相似性搜索。...D, I = index.search(centroids, 1) 此代码使用索引上的搜索方法来查找质心列表中每个质心最接近的文档。...结论 在本教程中，我们探讨了使用 LLM 总结大型文本（例如整本书）的复杂性，同时解决了与上下文限制和成本相关的挑战。
进阶部分介绍了NumPy和Pandas等关键库，强调了Pandas在数据处理中的核心地位。...这意味着，当你在VSCode中编写程序时，Copilot可以帮助你自动生成代码，解决编程难题，甚至在一定程度上预测你的编程需求。这不仅能大大提高你的编程效率，还能帮助你学习新的编程技巧和最佳实践。...不需要知道怎么用numpy去读取和写入数据，也没必要记住任何数学公式，后期可以翻阅官方文档。对于《Python数据科学手册》第2章，了解基本知识即可。Pandas：最重要的Python库，没有之一。...知道在python中进行数据清洗的方法（读取、保存、索引、切片、修改表格数据、合并多个表格数据）。对于书中第三章，全章阅读，是通读全文，不是精读。...说一下现在可以了解的内容：Scikit-learn库，需要的时候翻阅文档。绘图库：Matplotlib库，Seanborn库，需要的时候翻阅文档，或者直接询问chatgpt。
标签：Python与Excel,pandas 本文展示如何使用Python将多个Excel文件合并到一个主电子表格中。假设你有几十个具有相同数据字段的Excel文件，需要从这些文件中聚合工作表。...2.从文件中获取数据。 3.将数据从步骤2移动到主数据集（我们称之为“数据框架”）。 4.对多个文件，重复步骤2-3。 5.将主数据框架保存到Excel电子表格。...os库提供了一种使用操作系统相关功能的方法，例如操控文件夹和文件路径。我们使用这个库获取所有Excel文件名，包括它们的路径。 pandas库是数据分析和处理的黄金标准，它快速、强大、灵活。...2.如果是，则读取文件内容（数据），并将其追加/添加到名为df的主数据框架变量中。 3.将主数据框架保存到Excel电子表格中。...合并同一Excel文件中的多个工作表 在《使用Python pandas读取多个Excel工作表》中，讲解了两种技术，这里不再重复，但会使用稍微不同的设置来看一个示例。
几乎每个我在美国管理协会（AMA）遇到的数据科学家，都曾在公开的采访中强调过书籍在他们生活中充当了不可取代的作用。...强调了算法的使用标准和每个示例在 R 中的实现。本书适合倾向从实际方面理解算法的人群。 ?...它并没有对概念进行理论解释，而重点介绍如何在 R 中使用它们。本书涵盖了广泛的主题，如概率，统计，时间序列分析，数据预处理等。 ?...你将学习在 Python 中执行线性代数，并通过使用推论统计进行分析。同时本书着重构建推荐引擎，使用 Python 进行高端可视化，集体建模等先进概念。 ?...作者 Wes McKinney 是 Python 库—— pandas 的主要开发者。本书内容详实，涵盖了通过 Python 进行数据分析的各方面内容，如：操作，处理，清理，可视化和处理数据等。
个人觉得书中最有用的一些点： 统计学概念在数据分析中的作用：比如方差、标准差、相关系数、均方根误差等； 集中数据分析的基本方法：假设检验、回归分析、误差分析等； 统计图形分析：散点图、直方图等来探索数据中隐藏的规律...其实pandas 就已可以实现很多数据管理的工作，而了解SQL 的意义在于融入到实际的数据使用的场景。...互联网增长的第一本数据分析手册：GrowingIO出的一本数据分析的增长手册，为大家提供常见的分析手段讲解，如漏斗分析，同期群分析等等。可在GrowingIO技术论坛中免费下载。 ?...书中应该重点掌握的一些点： IPython Notebook 的使用：最适合小白的代码编写环境，非常容易上手； 科学计算库 Numpy：数组和矢量计算、学会利用数组进行数据处理； 数据处理及分析工具 pandas...pandas 官方教程文档 Numpy 官方教程文档 matplotlib 官方推荐教程文档 另外，在进行一些数据处理、数据分析的时候，你可能需要去了解一些更细节的Python 的用法，这里就不推荐书了
网上或许有各种各样知识片断，却较难找到一本书将概率，统计、矩阵、微积分公式和Python结合起来。 要么是讲的比较浅显，要么跨度比较大。 最近看到一本书，恰好把上面的问题解决了。...书中从多个层面来介绍经典算法。尤其是后期的泛化，正则化等章节。介绍的算法，但是每个算法都用２－５种python方法实现。例如： ?...Python 循环或自带Itertools （(笛卡尔乘积，经典概率） ? Python sympy(数学符号) （微积分公式推导和实现） ?...书名和下载地址在文章最后面。 我先来翻译一段书中的一道期望计算题目，分享一下这种庖丁解牛和层次渐近的感觉。 题目： 三个硬币： 1角，2角，5角。...在科学计算和机器学习中，采用不同的实现方法可以有助于问题解决和交叉检查。最后分享一下这本书的名字： ．
一般来说，如果本书提供示例代码，您可以在程序和文档中使用它。除非您复制了代码的大部分内容，否则无需征得我们的许可。例如，编写一个使用本书中几个代码块的程序不需要许可。...由于数据操作、准备和清理在数据分析中是如此重要，pandas 是本书的主要关注点之一。...现在，我们将使用conda install安装整本书中使用的基本软件包（以及它们的依赖项）： (pydata-book) $ conda install -y pandas jupyter matplotlib...由于它的使用有些神秘（我在这本书中从未使用过它），我建议您查阅 Python 文档以了解更多信息。 注意 我通常不鼓励使用 global 关键字。通常，全局变量用于在系统中存储某种状态。...如果您发现自己使用了很多全局变量，这可能表明需要使用面向对象编程（使用类） 返回多个值 当我在 Java 和 C++ 中编程后第一次在 Python 中编程时，我最喜欢的功能之一是能够以简单的语法从函数中返回多个值
书中没有涉及编程语言，直接用文字描述算法，我用 JavaScript 对书中的算法进行描述。 二分查找 在排好序的数组中查找目标值x。...所以当遇到移动元素相当耗时——或者它们所占空间很大或者它们存储在一个存储较慢的设备中——那么选择排序可能是一个合适的算法。...归并排序 归并排序中使用一个被称为分治法的通用模式。在分治法中，我们将原问题分解为类似原问题的子问题，并递归的求解这些子问题，然后再合并这些子问题的解来得出原问题的解。...把A中的第一本与B中的第一本拿起来比较，小的那本放入书架中，再把A中的“第一本”和B中的“第一本”进行比较，此时的“第一本”不一定是刚才的第一本了，因为已经有一本书放入书架了，不过该书堆的“第一本”任然是该书堆中最小的一本...快速排序 与归并排序类似，快速排序也是使用分治模式。与归并排序不同的是，快速排序是在原址上工作的，归并排序是拷贝出两个子数组进行操作并不在原址上工作。
以循环方式获取每个名称和地址 接下来我们在电子邮件的 contents 列表中工作。 ? 上面的代码中用 for 循环去遍历 contents 这样我们就可以一个一个处理每封邮件。...我们已经分离了邮箱地址和发件人姓名， 还将它们都添加到了字典中，接下来很快就能用上。 既然我们已经得到了发件人的邮箱地址和姓名，通过同样的步骤就能获得收件人的邮箱地址和姓名并保存到字典中去。...在处理邮件正文时为什么选择email包而非正则表达式 你可能会疑惑, 为什么使用 email 包而不是正则表达式呢? 因为在不需要大量的清理工作时，正则表达式并不是最好的方法。...使用 pandas 处理数据 如果使用 pandas 库处理列表中的字典 那将非常简单。每个键会变成列名, 而键值变成行的内容。 我们需要做的就是使用如下代码: ?...正则表达式还有很多特性本教程不能一一列举，完整的文档可以参考Python文档中的 re 模块.
在这本书中，他指出了仪表板设计中的常见错误，以及避免落入这些陷阱的最佳实践。 2.《Beautiful Visualization》 ?...无论你是一名新手数据分析师，还是正好需要数据分析，这本书对那些想从数据中挖掘结果的人来说都是一本好书。...虽然Edward Tufte撰写的这本书于1983年就已经出版了，书中涵盖的数据图形的理论和设计，以及书中的示例距今已经有30多年的历史了，但它仍然是对永恒设计理论讲解的最好的一本书，同时它也为数据可视化提供了历史背景...从科学到大众媒体，展示我们生活中的模式和联系，本书将满足你的好奇心。 11. 《Visualize This》 ? 在本书中，Nathan Yau提供了实用技巧和逐步教程，以制定数据来讲述故事。...设计 dashborad 几乎与数据本身一样重要，本书解决了在它们出现之前可能遇到的实际和心理因素。
如果你阅读过《数据准备和特征工程》（电子工业出版社出版）这本书，就肯定知道，在书中，作者介绍了如何使用Pandas读取Excel文件。在阐述本文的同时，你所看到的书中的方法，依然有效且常用。...为了能够使用openpyxl模块，请先确认，在本地已经安装了Python3和这个模块。...从Excel文件中读入当前工作表 一个工作簿，有多个工作表。我们能够使用的是当前的工作表，可以用下面的方式获得： wsheet = wb_obj.active ?...import glob import openpyxl from pathlib import Path 读取目录中的所有xlsx文件 假设在子目录中有多个xlsx文件，现在我们使用glob模块，将它们都读入...方法创建工作簿对象，不过，这次要使用列表解析的方式循环了。
目前市面上也有很多关于Python数据分析的书本，例如： 《利用Python进行数据分析》：太经典了，作者就是创建pandas模块的大牛，书中详细讲解了有关numpy、pandas、matplotlib...有关更多的类似numpy、pandas数据处理模块的讲解，读者可以自行查阅官网的文档说明。...关于专门讲Python可视化的书,在市面上并不多，这里就跟大家分享一本我认为非常棒的书吧： 《Python数据可视化编程实战》：本书涵盖了基本的统计图形，如条形图、饼图、直方图、箱线图、面积图、散点图等...如果你想了解关于地图的绘制，书中也有案例，只不过没有提到中国地图的绘制。 更多有关matplotlib模块的内容学习，读者可以查看官网的文档说明。...全书通篇都是讲解有关数据挖掘的实战案例，如使用决策树预测获胜球队、使用神经网络破解验证码、使用k均值完成新闻语料的分类等等，基本是都是基于sklearn这个模块来实现的； 《机器学习实战》：这本书对读者的编程技能要求比较高
这就是这些书能派上用场的地方，因为它们可以让你从零开始学习深度学习。本综述中的每一本书都有各自的优点，而且每一本书都非常出色。 不过，我已经把它们按我认为是最好的以及我建议学习先后的顺序排名。...这本书被许多人认为是深度学习的圣经，因为它汇集了数年和数年在一本书中学习和专注的研究。...在本书中，你可以通过神经网络的数学指导，完整的理解神经网络的工作方式。 你不仅可以知道他们如何工作，还可以在Python中实现两个神经网络示例，这将有助于巩固你对该主题的理解。...在Python深度学习中， 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型，如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像。...本书面向数据科学家和机器学习专业人员、软件开发人员、研究生和开源爱好者，并将为你提供数学基础和机器学习原理，使你能够开展研究并将深度学习解决方案部署到生产环境中。
Pandas Profiling 2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据 3. IPython 魔术命令 4. Jupyter 中的格式编排 5....在 Jupyter（或 IPython）中使一个单元同时有多个输出 7. 为 Jupyter Notebook 即时创建幻灯片 1. Pandas Profiling 该工具效果明显。...%%writefile：向文件写入单元格内容 在 notebook 中写复杂函数或类，且想将其保存到专属文件中时，该魔法命令非常有用。...只需为函数或类的单元格添加 %%writefile 前缀和想要保存到的文件名即可： ? 如上所示，我们可以将创建的函数保存到 utils.py 文件中，然后就可以随意导入了。...在编辑模式内： Shift + Tab：为你在当前单元格中键入的对象提供文档字符串（文档），持续使用该快捷键，可循环使用文档模式。 Ctrl + Shift + -：在光标所在处分割当前单元格。
Pandas Profiling 2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据 3. IPython 魔术命令 4. Jupyter 中的格式编排 5....在 Jupyter（或 IPython）中使一个单元同时有多个输出 7. 为 Jupyter Notebook 即时创建幻灯片 “ 1. Pandas Profiling ” 该工具效果明显。...%%writefile：向文件写入单元格内容 在 notebook 中写复杂函数或类，且想将其保存到专属文件中时，该魔法命令非常有用。...只需为函数或类的单元格添加 %%writefile 前缀和想要保存到的文件名即可： ? 如上所示，我们可以将创建的函数保存到 utils.py 文件中，然后就可以随意导入了。...在编辑模式内： Shift + Tab：为你在当前单元格中键入的对象提供文档字符串（文档），持续使用该快捷键，可循环使用文档模式。 Ctrl + Shift + -：在光标所在处分割当前单元格。
Pandas Profiling 2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据 3. IPython 魔术命令 4. Jupyter 中的格式编排 5....在 Jupyter（或 IPython）中使一个单元同时有多个输出 7. 为 Jupyter Notebook 即时创建幻灯片 1. Pandas Profiling 该工具效果明显。...只需对任意可执行代码应用%%time 命令，你就可以得到如下输出： %%writefile：向文件写入单元格内容 在 notebook 中写复杂函数或类，且想将其保存到专属文件中时，该魔法命令非常有用...只需为函数或类的单元格添加 %%writefile 前缀和想要保存到的文件名即可： 如上所示，我们可以将创建的函数保存到 utils.py 文件中，然后就可以随意导入了。...在编辑模式内： Shift + Tab：为你在当前单元格中键入的对象提供文档字符串（文档），持续使用该快捷键，可循环使用文档模式。 Ctrl + Shift + -：在光标所在处分割当前单元格。
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