PandasAI是一款数据分析领域的ChatGPT应用,本文对原项目进行翻译旨在进行知识科普和梳理。这个项目的github地址为:https://github.com/gventuri/pandas-ai
Pandas AI 是一个 Python 库,它为流行的数据分析和操作工具 Pandas 添加了生成式AI能力。 PandasAI旨在与 Pandas 结合使用,而不是它的替代品。
作为使用 Python 工作的数据科学家。每天我们都会启动多个新的Jupyter笔记本,并且在会用到多个不同的库,例如pandas、matplotlib等。
从前,有一个叫“数据”的男孩。在他的一生中,他总是试图弄明白他活下去的目的是什么。比如:“我的价值观是什么? 我能对这个世界产生怎样的影响? 数据从何而来? 我和数据之间有什么相似之处吗?”这些问题一
在三年前,我们做数据竞赛或者数据建模类的项目时,前期我们会耗费较多的时间去分析数据,但现在非常多擅长数据分析的大师们已经将我们平时常看的数据方式进行了集成,开发了很多AutoEDA的工具包。可以帮助我们节省大量时间,对于刚刚学习数据分析的小伙伴可以带来非常大的帮助。
Requests 的介绍是这样的: 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,人类可以安全享用
01 最不受欢迎的编程语言 在 Stack Overflow 上,开发者可以创建属于自己的“Developer Story”,用来记录项目开发、获得的成就等个人开发经验,相当于简历,待发布之后也可以
FIFO 算法是一种比较容易实现的算法。它的思想:是基于队列的先进先出原则,最先进入的数据会被最先淘汰掉。这是最简单、最公平的一种思想。
本文介绍一个数据探索库——pandas profiling,有点像pandas中的.describe()方法,但更好。
在之前的文章中,我们已经爬取了单网页的湖北大学贴吧的信息。 仔细想一想,单网页也才只有50条信息,如果你想找到女神在哪些时间段发了哪些帖子,这么点信息是远远不够的········(毕竟,女神并不会天天发帖,贴吧每天的发帖数量肯定远远不止50条),所以,为了老铁们的幸福生活/注:并不是为了我自己,因为我女神是我女朋友(不加这句话,怕是要跪搓衣板板)/现在有必要更深入的探讨一下怎么爬取多网页的信息。
测试开发岗会伴随开发+测试类的工作,开发主要是开发一些测试工具来提高测试效率,也会和根据业务团队的需求开发一些工具。
一个简单的问题可以作为测试是否应该是一个分类变量的试金石测试:“两个价值有多么不同,或者只是它们不同?”500美元的股票价格比100美元的价格高5倍。 所以股票价格应该用一个连续的数字变量表示。 另一方面,公司的产业(石油,旅游,技术等)应该无法被比较的,也就是类别特征。
在第一次导入新数据集时,首先要做的是了解数据。这包括确定特定预测变量的范围,识别每个预测变量的数据类型以及计算每个预测变量的缺失值的数量或百分比等步骤。
摘要: 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念,文章内容都是博主用心学习收集所写,欢迎大家三联支持!本系列会一直更新,核心概念系列会一直更新!欢迎大家订阅
注意「项的使用次数」就是自插入该项以来对其调用 get 和 put 函数的次数之和。使用次数会在对应项被移除后置为 0 。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列,来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶,可以检验你有多么了解 pandas。
游戏测试可以让你更客观地看待你的游戏,或者说更现实地看待你的游戏。有四种不同类型的测试: 焦点小组:和潜在玩家进行对话以了解他们的喜好。正确操作的话,这项测试很有用,不过通常这项测试被用来否定一些管理层不喜欢的创意。 QA 测试:寻找程序缺陷,保证游戏能运行。 可用性测试:测试界面、系统是否直观易用。 游戏测试:让人们来玩游戏,然后改进用户体验。 游戏测试对游戏来说是有益的,甚至是必须的。它的意义在于快速找出你觉得正确但其实完全错误的部分,然后处理它们。 每个游戏测试都被四个关键问题所定义:问什么?谁
基础知识在数据分析中就像是九阳神功,熟练的掌握,加以运用,就可以练就深厚的内力,成为绝顶高手自然不在话下!
被大数据分析算法刷屏的各种推荐,刷个抖音,被频繁的推荐可能认识的人,其中就包括分手一年多的前女友;淘宝闲逛,推送的都是你妈妈搜索过的中老年大码女装;微博浑水,你多看了两秒钟“十二星座理想中的另一半”,往下刷的微博几乎都是关于星座的....
Python Pandas是一个为Python编程提供数据操作和分析功能的开源工具包。这个库已经成为数据科学家和分析师的必备工具。它提供了一种有效的方法来管理结构化数据(Series和DataFrame)。
最近经常看到各平台里都有Python的广告,都是对excel的操作,这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。
GPT火了一段时间了,今天给大家介绍一个GPT和Pandas结合的库,实现的功能还挺有趣。顺便一提,文末送两本Pandas的好书~
让我们从第 4 题开始,取出 D 列全部非整数行,其实在 pandas 中可以使用.is_integer() 判断一个元素是否为整数。
pandas是python数据分析的不二选择,堪称瑞士军刀般的存在,几乎可以胜任数据分析的全过程。如果说有什么缺点的话,那么就是其不支持分布式,所以对于小数据量完全不压力,但面对大数据时却当真有些乏力。近日,自己便用pandas处理了一些大数据场景,现分享几个心得技巧。
我2006年开始工作,至今已经10年。10年是个里程碑,我开始回顾自己曾经犯过的错误,以及我希望从同行那里得到什么类型的忠告。一切都在快速改变,10年了,我不能确定这些秘诀是否还有用。 不管您是新人还
实际工作中,我们往往依托于业务数据分析制定业务策略。这个过程需要频繁地进行数据分析和挖掘,发现模式规律。对于算法工程师而言,一个有效的 AI 算法系统落地,不仅仅是模型这么简单——数据才是最底层的驱动。
这几天在进行新的内容学习,并且在尝试使用据说是全宇宙唯一一款专门开发python的ide工具,叫做pycharm。
根据“八二原理“,即 80% 的请求访问了 20% 的数据,因此如果按照这个原理来配置,将 Redis 内存大小设置为数据总量的 20%,就有可能拦截到 80% 的请求。当然,只是有可能,对于不同的业务场景需要进行不同的配置,一般建议把缓存容量设置为总数据量的 15% 到 30%,兼顾访问性能和内存空间开销。
多数调查表明,数据科学家和数据分析师需要花费 70-80% 的时间来清理和准备数据以进行分析。
大多数调查表明,数据科学家和数据分析师需要花费 70-80% 的时间来清理和准备数据以进行分析。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”(面板数据,一个计量经济学名词)两个单词拼成的。简单地说,你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
程序员这个职业的保鲜期似乎没有娱乐圈短。作为一个年轻程序员的你来说,应该怎样延长自己的保鲜期呢? 20-27岁:技术积累阶段 假设本科22岁毕业,那么工作的前5年对你来说是打基础的阶段。在这5年时间里面,你要积累足够的代码量,打磨自己的技术实力,成为某一个技术细分领域的牛人。 而我自己当年在这个阶段的努力程度是如饥似渴的,春节都不回家,蹲在出租房里面啃技术文档。刚参加工作的时候,曾经连续一个月在公司打地铺睡觉。 28-35岁:形成思维方法论和知识体系的阶段 当你积累足够的代码量,例
数据挖掘中的关联分析是一种用于发现数据集中不同项之间的关联关系的方法。关联分析通常用于在大规模数据集中发现频繁项集和关联规则。总的来说,关联规则通过量化的数字决定某物品甲对物品乙的出现有多大的影响。该模式属于描述性模式,属于**无监督学习**的方法
今天我要和大家分享一个十分实用的技能——使用Python和Pandas处理网页表格数据。
JavaScript一直都在不停的变化。源源不断的产生新的库、框架、语法……探索这些是充满乐趣的,不过也会使人感到压力。
来源:DeepHub IMBA 本文约1800字,建议阅读5分钟 我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。 数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。当谈到数据分析和理解数据结构时,Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。生成的Series可以按降序或升序排序,通过参数控制包括或排除NA。 在本文中,我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。 默
现在的职场竞争越来越激烈,不学上一两门新技能,保持自己知识更新,很容易被年轻后辈超越。有些人选择学一门外语,有些人选择学习职场上为人处事的能力。
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中,我们对比了pandas与SQL常见的一些操作,我们的例子虽然是以MySQL为基础的,但换作其他的数据库软件,也一样适用。工作中除了MySQL,也经常会使用Hive SQL,相比之下,后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路,继续对比Pandas与SQL,一方面是对上文的补充,另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见,本文采用hive环境运行SQL,使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置,我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过,不过仅限于mac版本,供参考,如果你觉得比较困难,可以考虑使用postgreSQL,它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同,界面相似,完全可以用notebook代替,我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别,感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过,可以参考常用Hive函数的学习和总结。
作为一名数据科学家,文本数据提出了一个独特的挑战:虽然金融、年龄和温度数据可以立即被注入线性回归,但词汇和语言本身对统计模型毫无意义。
数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。当谈到数据分析和理解数据结构时,Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。生成的Series可以按降序或升序排序,通过参数控制包括或排除NA。
好吧,我承认,这个标题有点让人想到另外一家公司Snowflake,但我们这里讲的是现实中的雪花!我在山上度过了假期,如果你和我一样住在北半球,你知道这意味着我在假期里要么庆祝雪,要么诅咒雪。当我还是个孩子的时候,在每年的这个时候,我们总是会做一个制作雪花的艺术项目。我们会拿出剪刀、胶水、纸、绳子和亮片,然后开始工作。在某些时候,老师无疑会拿出重弹,让我们大吃一惊,因为整个世界上的每一片雪花一直都是不同的和独一无二的(人们只是喜欢过度推销不起眼的雪花特征)。
好久不见。有一年了。 很久没有更推文了,我的错。额,进入正题吧。到了年底,很多App都会放出“你今年听了多少歌”、“你今年看了多少帖子”、“你今年剁手了多少次”等等的用户数据,并在其中进行较多的数据挖
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作为一个几乎每天处理时间序列数据的人,我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
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。
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