【Pandas数据分析一览-短期内快速学会数据分析指南(文末送书) - 优快云 App】

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【Python】 一文掌握 Python 常用库分类与用途（文档处理、数据分析、界面开发、打包等）
每日出拳老爷子的博客
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本文系统总结了Python常用库的分类与应用场景，涵盖文档处理、数据分析、可视化、GUI开发、自然语言处理、系统工具和项目打包七大领域。重点介绍了Excel/PDF/Word文档处理、pandas数据分析、matplotlib可视化、jieba中文分词、PyQt5 GUI开发以及pyinstaller打包等核心工具库，并提供了场景化选型建议。通过这份工具清单，开发者可以快速定位适合不同任务的Python库，有效提升开发效率。文章还附有思维导图式总结图谱，便于查阅和实践参考。
duilib 多线程机制
06-25 1072
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习..
数据可视化第二版-拓展-和鲸网约车分析一等奖作品
IT从业者的成长历程
05-04 3573
【2023春节限定】网约车运营分析这是数据科学开源社区和鲸社区的春节传统节目，也是和鲸社区与接地气的陈老师联合举办的【商业分析训练营】系列第一期，旨在用真实的分析场景，带同学们利用春节假期体验真实的数据分析工作，提升求职与数据分析工作能力。接地气的陈老师是创业公司数据总监，公众号“接地气的陈老师”主理人，豆瓣评分 9.0 的《商业分析全攻略》一书作者，担任本活动出题人与评委。假设你是某打车APP的商业数据分析师，为某大区提供日常数据报表。
美国新冠肺炎疫情数据分析
ccgk_bala的博客
06-09 3713
使用python和spark对2020年美国新冠肺炎疫情数据分析 文章目录使用python和spark对2020年美国新冠肺炎疫情数据分析前言一、实验环境二、数据集1.数据集下载2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 本案例以2020年美国新冠肺炎疫情数据作为数据集，以Python为编程语言，使用Spark对数据进行分析，并对分析结果进行可视化。 一、实验环境 （1）Linux： Ubuntu 16.04 （2）Hadoop3.1.3 （3）Python: 3.6 （4）S
38个常用的Python库
weixin_52026996的博客
02-26 2944
Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。 一、数值计算 数值计算是数据挖掘、机器学习的基础。Python提供多种强大的扩展库用于数值计算，常用的数值计算库如下所示。 1.NumPy 支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以
高考后的IT专业启航：暑期预习指南与学习路线图
从事移动开发八年，csdn博客专家，阿里云特邀专家，华为云云享专家，高级网络信息安全工程师，大数据工程师（高级），python技术开发（高级），现在某大学任教。
07-09 1万+
随着六月的高考钟声渐行渐远，七月的烈日宣告着新篇章的开启。对于怀揣梦想、立志在信息技术领域扬帆远航的学子们来说，高考不是终点，而是一段全新旅程的起点。在这段充满无限可能的暑期时光里，你们将有机会提前探索IT的奥秘，为即将到来的大学生活和未来的职业生涯做好准备。作为IT领域的先行者，我们深知学习之路的曲折与挑战，也领略过突破后的成就与喜悦。我们愿意将这些年的学习和实战经验，凝聚成一份全面的学习路线图，为你们——未来的IT新星，提供一盏导航的灯塔。
大数据毕业设计 小红书数据分析与可视化
HUXINY的博客
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kaggle项目：纽约出租车行程时间NYC Taxi Trip Duration
weixin_42113929的博客
06-27 2617
纽约出租车形成时间预测（NYC Taxi Trip Duration）是Kaggle中的一个Playground竞赛。比赛数据集基于2016年纽约市黄色出租车行程记录数据，需要建立一个模型，根据单个行程属性，预测测试集中每次行程的持续时间。Kaggle项目模型XGBoost，评价指标RMSLE。
基于Python的信用评分卡模型分析
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我们每天都在用支付宝，蚂蚁金服风险识别速度可达到100毫秒，比眨眼一次的时间还要快四倍。在全球数字经济时代，有一种金融优势，那就是基于消费者大数据的纯信用！ 我们不妨称之为数据信用，它比抵押更靠谱，它比担保更保险，它比监管更高明，它是一种面向未来的财产权，它是数字货币背后核心的抵押资产，它决定了数字货币时代信用创造的方向、速度和规模。一句话，谁掌握了数据信用，谁就控制了数字货币的发行权！数据信用判断依靠的就是金融风控模型。 谁能掌握风控模型知识，谁就掌握了数字货币的发行权！风控模型是怎么搭建的？风控模
视频教程-Excel从HR到Hero-Office/WPS
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视频教程-Excel玩转财务管理-Office/WPS
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MobaXterm 高效运维实战：从入门到进阶的 Linux 运维 “瑞士军刀” 用法
hy行者勇哥的博客
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MobaXterm 作为 Linux 运维的 “全能工具包”，不仅集成了 SSH 终端、SFTP 文件传输、X11 图形转发等基础功能，更隐藏着批量执行、宏命令、会话分组等高级特性，能轻松解决新手常遇到的 “重复操作繁琐”“多服务器切换麻烦”“文件传输低效” 等痛点。本文用 “运维指挥中心” 的通俗比喻，拆解 MobaXterm 的核心架构，针对 Linux 运维中的高频问题，分享可直接上手的高级技巧与自动化脚本案例，帮助新手快速从 “手动跑腿” 升级为 “高效指挥”，大幅提升运维效率。
[Python实战] 解决Outlook同步中的字符编码问题：表情符号也能正确处理了！
每日出拳老爷子的博客
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摘要：本文分享了在使用Python同步Outlook会议信息时遇到的GBK编码问题解决方案。当处理包含表情符号（如📧）的会议内容时，Flask返回JSON会报"'gbk' codec can't encode"错误。作者通过封装ensure_utf8函数对文本进行UTF-8编码处理，同时建议设置Flask响应头编码为UTF-8和调整控制台输出编码，有效解决了特殊字符导致的编码异常问题。文章提供了从问题分析到完整解决方案的实践过程，适用于处理Python中的Unicode编码问题。
《Python实战小课：爬虫工具场景——开启数据抓取之旅》导读
2501_93253814的博客
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本文介绍了Python爬虫技术在三大场景中的应用：行业资讯爬取、学术文献摘要获取和电商评价收集。针对行业资讯，详细解析了从网页请求到数据存储的全流程；在学术文献方面，重点阐述了如何构建搜索请求和提取关键信息；对于电商评价，则说明了数据定位和清洗方法。文章还探讨了爬虫优化策略及反爬机制应对方案，为数据获取工作提供了实用指南。通过系统学习这些技术，读者可以提升数据采集能力，为商业决策、学术研究和市场分析提供有力支持。
Windows11系统安装Isaac Sim和Isaac Lab记录
weixin_65198494的博客
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本文介绍了在Windows 11系统上安装IsaacSim和IsaacLab的完整流程。硬件配置为RTX4060显卡、32GB内存，软件环境包括NVIDIA驱动591.44、CUDA12.8、PyTorch2.7.0和Python3.11。安装IsaacSim5.1的主要步骤包括：更新GPU驱动、安装CUDA、创建conda虚拟环境、开启长路径支持、更新pip后安装IsaacSim pip包。IsaacLab安装则需要克隆GitHub仓库，通过安装脚本完成。最后通过运行验证脚本确认安装成功。
《Python 数据序列化与反序列化全景解析：从基础到最佳实践》
windowshht的博客
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本文全面解析Python数据序列化与反序列化技术，涵盖JSON、Pickle、CSV、YAML等常见格式，并深入探讨自定义序列化、异步处理、分布式系统应用等高级主题。通过实战案例展示Web API交互、机器学习模型保存、自动化配置管理等场景的最佳实践，同时展望Protocol Buffers等前沿技术。文章既适合初学者掌握基础，也为资深开发者提供性能优化与安全合规的进阶指导，是Python数据处理领域的实用指南。
【FastAPI】FastAPI依赖注入完全指南
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本文全面介绍FastAPI的依赖注入机制，主要包含两大注入方式：原生自动注入和Depends自定义注入。原生注入支持Request/Response等框架对象以及路径/查询参数等自动解析，而Depends则用于自定义依赖项注入。文章详细讲解依赖注入的核心思想、实现方式、生命周期管理、高级技巧，并通过完整认证系统案例展示实战应用。最后剖析Depends底层原理，并与Spring框架进行对比，帮助开发者彻底掌握FastAPI这一核心特性，实现代码解耦和高效开发。
Ubuntu 24.04 安装common-extensions
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👉 这就解释了为什么 apt 一直“找不到”这不是你配置错，也不是你操作错，是。只要能看到帮助信息，就说明。✅ colcon 被。在 24.04 上，
Pandas库入门
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摘要：本文介绍了Python中Pandas库的核心数据类型Series和DataFrame。Series是一维带标签数组，可通过列表、字典、ndarray等多种方式创建，支持类似ndarray和字典的操作方法。DataFrame是二维表格型数据结构，可由二维ndarray、字典等多种形式创建，具有行列索引功能。文章详细展示了两种类型的创建方法、基本操作和属性，包括索引访问、运算对齐、name属性设置等，并通过代码示例演示了实际应用场景。Pandas的这些数据结构为数据分析和处理提供了高效灵活的工具。
快速掌握Python数据分析，Pandas实战入门指南
Pandas库是Python在数据分析领域中使用最为广泛的数据处理工具之一，其设计灵感来源于R语言的data.frame数据结构，为处理表格型数据提供了高效、易用的数据结构和数据分析工具。 首先，Pandas的核心数据结构是...
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