低代码开发，顾名思义，指的是软件开发过程中只需要编写少量代码就够了。与传统开发方式相比，低代码大幅减少了编写代码的工作量，这使其具备了更快的速度、更短的开发时间与更低的成本。
实现同样的功能，Pandas 给用户提供了很多种方法，不少老手开发者们在这么多选择下要乐开花了。但对于初学者来说，情况却恰好相反，即使是一个很简单的操作有时对于他们来说，理解 Pandas 语法可能都是件挺困难的事情。
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗？当然有可能 ，关键在于你如何操作！
新智元报道 来源：综合codeburst等 编译：肖琴 【新智元导读】美国橡树岭国家实验室的一些专家预测，到2040年，AI技术将会强大到足以替代程序员。不过，即使机器能够完全代替今天程序员所做的
作者 | Yong Cui 译者 | 平川 策划 | 邓艳琴 本文最初发布于 Better Programming。 这是下一个大事件吗？如果继续发展下去，有可能。 在 2022 年 PyCon 美国大会期间，作为主题发言人之一的 Peter Wang 公布了 PyScript——一种在 HTML 中直接编写 Python 脚本的方法。或许你不知道 Peter，但你可能听说过 Anaconda，这是最流行的 Python 和 R 分发版之一，主要应用于数据科学。Peter 是 Anaconda 的
Python是一种解释型、交互式、面向对象的编程语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python是一种强大的编程语言，同时又非常易于学习。它支持模块和包，这意味着程序可以被设计得大规模且模块化。Python支持多种编程范式，包括结构式、面向对象和函数式编程。
但是，如果Python的模块太多了，就可能造成一定的混乱，那么如何管理呢？ 通过Python包的功能来管理。
Python是世界上最受欢迎的编码语言之一，在80年代后期首次受到ABC和Modula-3语言的影响而被概念化。从1991年的第一个版本到成为开源项目的2.0版本，它已经走了很长一段路，直到今天，它正在聚集一个庞大且专业的社区，该社区正在不断改进技术。
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。
探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行EDA来研究数据集中内在的信息。自动化的EDA软件包可以用几行Python代码执行EDA。在本文中整理了10个可以自动执行EDA并生成有关数据的见解的软件包，看看他们都有什么功能，能在多大程度上帮我们自动化解决EDA的需求。
Python作为深度学习和人工智能学习的热门语言，你们知道Python、Pycharm、Anaconda 三者之间的关系吗？学习一门语言，除了学会其简单的语法之外还需要对其进行运行和实现，才能实现和发挥其功能和作用。下面来介绍运行Python代码常用到的工具总结。
ChatGPT能发光发热的地方很多，各种场景化功能也不断地被挖出来，比如写文案、写论文、写代码、debug、数据分析、情感咨询、科研分析等等，ChatGPT让AI真正地有“智慧”了，而不是传统语音助手式得“人工”智能。
这是「进击的Coder」的第 719 篇技术分享 来源：数据 STUDIO “ 阅读本文大概需要 7 分钟。 ” 探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行 EDA 来研究数据集中内在的信息。自动化的 EDA Python 包可以用几行 Python 代码执行 EDA。在本文中整理了 10 个可以自动执行 EDA 并生成有关数据的见解的 Python 包，看看他们都有什么功能，能在多大程度上帮我们自动化解决 EDA 的需求。 DTale
在本文中，我们探讨了 Python 和 Go 这两种世界上最流行的编程语言的差异、相似之处和用例。 从对两者的快速比较开始，然后看看它们在可读性、速度、易学性等方面如何叠加。
pandas是用于数据分析的开源Python库，可以实现数据加载，清洗，转换，统计处理，可视化等功能。
这个库的核心是 ndarray 数据结构（Python 的标准库没有数组数据结构），它允许程序员实际做数学和科学的事情。它还对线性代数有一些（但不多）支持。
Python已经成为数据科学的语言之王。大多数新的数据科学家和程序员继续学习Python作为他们的第一门语言。这是有充分理由的;Python具有较浅的学习曲线、强大的社区和丰富的数据科学库生态系统。
Pandasgui是一个开源的python模块，它为pandas创建了一个GUI界面，我们可以在其中使用pandas的功能分析数据和使用不同的功能，以便可视化和分析数据，并执行探索性数据分析。
作为数据科学家，快速处理海量数据是他们的必备技能。有时候，这包括大量的文本语料库。例如，假设要找出在 Panama Papers（https://en.wikipedia.org/wiki/Panama_Papers） 泄密事件中邮件的发送方和接收方，我们需要详细筛查1150万封文档！我们可以手工完成上述任务，人工阅读每一封邮件，读取每一份最后发给我们的邮件，或者我们可以借助Python的力量。毕竟，代码存在的一个至关重要的理由就是自动处理任务。
大数据文摘作品 编译：王梦泽、丁慧、笪洁琼、Aileen 数据科学团队在持续稳定的发展壮大，这也意味着经常会有新的数据科学家和实习生加入团队。我们聘用的每个数据科学家都具有不同的技能，但他们都具备较强的分析背景和在真正的业务案例中运用此背景的能力。例如，团队中大多数人都曾研究计量经济学，这为概率论及统计学提供了坚实的基础。 典型的数据科学家需要处理大量的数据，因此良好的编程技能是必不可少的。然而，我们的新数据科学家的背景往往是各不相同的。编程环境五花八门，因此新的数据科学家的编程语言背景涵盖了R, MatL
爬虫是一种从网站上抓取大量数据的自动化方法。即使是复制和粘贴你喜欢的网站上的引用或行，也是一种web抓取的形式。大多数网站不允许你保存他们网站上的数据供你使用。因此，唯一的选择是手动复制数据，这将消耗大量时间，甚至可能需要几天才能完成。
使用Python进行开发时,已经安装好Python,我们可以在终端使用Python,也可以用文本编辑器编写代码后然后用Python执行代码,但这些都不是很方便,也不是很智能和不够友好,需要有多年开发经验和很强的编程能力才可以无痛使用.
Python的故事始于上世纪80年代末和90年代初。创始人Guido van Rossum在1989年的圣诞节期间开始思考一种新的编程语言。当时，他在荷兰阿姆斯特丹的Centrum Wiskunde & Informatica（CWI）工作。
在上周，一个由硅谷创业极客和科研人员更新的播客Latent Space Podcast火了！
数据对于当今的每个行业都很重要，几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等，但是他们只提供了图标的功能，如果我们需要进行EDA则需要手动编写代码。在本文中将介绍3个工具，这些工具可以使我们的探索性数据分析几乎自动化。
昨天发布第1篇连载后，受到了大家的热烈响应和鼓励。在此特别说明，这里发布的文章仅仅为学习笔记，略去了书中一些我认为无关紧要的文字，或者稍作修改，并且有些地方加上了我自己学习感悟，有兴趣的朋友可以对照原书研读。此外，如有侵权，留言告知，我会删除。
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文简单的介绍 3 个非常好用的的数据可视化和分析工具。 数据对于当今的每个行业都很重要，几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等，但是他们只提供了图标的功能，如果我们需要进行EDA则需要手动编写代码。在本文中将介绍3个工具，这些工具可以使我们的探索性数据分析几乎自动化。 1、pandas_pro
“碳达峰、碳中和”是2021年政府在不断强调与非常重视的事儿，那什么是“碳达峰”、什么又是“碳中和”呢？这里小编来为大家科普一下，所谓的“碳达峰”指的是在某一时间点，二氧化碳的排放不再达到峰值，之后逐步回落。
作者 | Pathairush Seeda 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
呆鸟云：“看了好久 Pandas 代码，先简单了解一下，到底什么是 Pandas 吧，看看它到底能干什么？如果想了解更多 Pandas，请关注 pypandas.cn，查看最新版的 Pandas 中文官档。”
亲人工作考试，公司给的题库好像是直接从数据库导出的表格Excel形式，在移动端上非常难看，需要不断左右上下滑动，看不了多少题眼就瞎了，遂主动请缨编写python脚本解决之。
对于想入门数据科学的新手来说，选择学Python还是R语言是一个难题，本文对两种语言进行了比较，希望能帮助你做出选择。
使用pandas库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式 参考代码
以链接“非计算机专业《Python程序设计基础》教学参考大纲”为例，在其中有一个表格，内容如下：
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？
Python的知识很庞杂，应用场景也很多，可以进行数据分析、编写软件、实现自动化、数据采集等，不可避免地就会学偏，我也学了很多不重要的内容，比如scrapy框架等。
导读：本文写给有抱负的新兴数据科学家、知道各种专业知识的程序员，还有那些不懂任何编程技巧的初学者。本文提供了简单的教程和可实践的分析，而不是理论。我还试图将Python与R结合起来，为学习者提供对比的方法。
编者按：Python学习和实践数据科学，Python和Python库能够方便地完成数据获取，数据探索，数据处理，数据建模和模型应用与部署的工作，对于数据科学工作中各个环节都有合适的解决方案。对于新手，建议按着本教程学习与实践。 我在SAS工作了5年多之后，决定走出舒适区。作为一名数据科学家，我在寻找其他好用的工具，幸运的是，没过多久，我发现了Python。 一直以来，我喜欢敲代码。事实证明，有了Python，敲代码变得更为容易。 我花了一周时间来学习Python的基础知识，从那时起，我不仅深入钻研Pytho
链式编程是一种非常高效的组织代码的方式，典型如pandas与scikit-learn中的pipe()，以及R中的管道操作符%>%等，它们都可以帮助我们像连接管道一样，将计算过程中的不同步骤顺滑的连接起来，从而取代繁琐的函数嵌套以及避免多余中间变量的创建。
Vortexa 公司的首席 GIS 工程师。不写代码的时候，他忙着跑步机、山地自行车、建筑、修理东西，以及油画。
应该是第三次看《利用Python进行数据分析》这本书，经典就是经典；从内容的丰富性，实际的可操作性来看，如果想从事数据分析行业，特别是利用Python，此书真的是必读书籍。
本节为《Chapter 1：Why Python for Excel?》的第一部分，简单地讲解了Excel的历史，Excel编程的最佳实践，以及Excel为适应发展而作出的变化。 当你每天花费很多时间
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 年末是你需要思考过去一年的成就的时候。对于程序员来说，这通常是回顾今年发布的或者最近流行的开源库，因为它们是解决特定问题的绝佳工具。 在过去的两个多年中，我们都会在博客中选取我们认为在Python社区最有用的库。今年也是如此。 这一次，这份列表基本都是机器学习（ML）的库。请非ML库的作者而且能够谅解，这都怪我们的偏见。希望在读到本文的人能评论并提出一些被我们忽略的伟大的库帮助我们矫正它。 那么，让我们开始盘点吧！ 📷 1. Pipenv 链接：https://
numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器，经过numba编译的python代码（仅限数组运算），其运行速度可以接近C或FORTRAN语言。
Google Colab是一个免费的基于Jupyter Notebook的云端环境，可以让您轻松编写、运行和共享Python代码，无需任何设置或安装。
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