如果您曾经想通过流数据或快速变化的数据在线学习Python，那么您可能会熟悉数据管道的概念。数据管道允许您通过一系列步骤将数据从一种表示形式转换为另一种表示形式。数据管道是数据工程的关键部分，我们将在新的“ 数据工程师之路”中进行讲授。在本教程中，我们将逐步使用Python和SQL建立数据管道。 数据管道的一个常见用例是找出有关您网站访问者的信息。如果您熟悉Google Analytics(
转载
2024-05-16 10:35:17
23阅读
出差中…………，换pc了，没有开发环境，看看其他口味的课程 数据工作流抛出问题——数据——数据研究——问题结论——解决方案用py用py来分析数据，结合很多包，py类比手机，安装不同app就是安装不同的包知道2神器，火车头，Gephi。数据采集与分析火车头简单教程：A、网址识别 （*）强大的变量，和bs4一样，唯一定位即可原理：超链接 1、1级网址识别，（
转载
2024-04-30 14:26:38
24阅读
Python是进行数据分析的一种很不错的语言，主要是因为以数据为中心的 python 库非常适合。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 在本文中，我使用了来分析斯坦福网站的公共数据集中的Country Data.csv文件中的数据。安装 安装Pandas：pip install pandas在Pandas中创建DataFrame通过使用pd.Series方法将多个Series传递
转载
2023-08-09 16:54:27
150阅读
文章目录（一）大数据的定义（二）大数据的4V特征（1）大量（Volume）（2）多样（Variety）（3）快速（Velocity）（4）价值（Value）（三）大数据思维变革（1）随机数据与全体数据（2）精确度与混乱度（3）因果关系与相关关系（四）大数据处理过程（1）采集（2）导入/预处理（3）统计/分析（4）挖掘（五）大数据的应用附：参考资料 （一）大数据的定义大数据（Big data），又
转载
2023-08-04 21:04:55
117阅读
“
阅读本文大概需要 5 分钟。
”
大家好，我是大鹏，城市数据团联合发起人，致力于 Python 数据分析、数据可视化的应用与教学。和很多同学接触过程中，我发现自学 Python 数据分析的一个难点是资料繁多，过于复杂。大部分网上的资料总是从 Python 语法教起，夹杂着大量 Python 开发的知识点，花了很多时间却始终云里雾里，不知道哪些知识才是真正有用的。本来以
警务大数据项目实战专题一 大数据数据存储1-1 警务大数据之表创建第1关：Phoenix在Springboot应用第2关：通过POI事件读取Excel内容第3关：创建警务大数据表信息1-2 警务大数据之交换配置第1关：通过JDBC存储字段信息第2关：表关系信息存储第3关：自动交换应用1-3 警务大数据之离线存储第1关：Excel数据存储HBase第2关：文本文件数据存储HBase1-4 警务大数
转载
2023-12-11 10:52:12
552阅读
现如今，数据分析中有很多的工具都是十分实用的。由于大数据的发展越来越好，使得使用了大数据分析的企业已经朝着更好的方向发展。正是因为这个原因，数据分析行业的人才也开始变得火热起来，尤其是高端人才，越来越稀缺。当然，对于数据分析这个工作，的确是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。但是对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大
转载
2023-09-20 22:57:43
108阅读
前言Python是进行数据分析的一种很不错的语言，主要是因为以数据为中心的库非常适合。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 在本文中，我使用了来分析斯坦福网站的公共数据集中的Country Data.csv文件中的数据。安装 安装Pandas：pip install pandas在Pandas中创建DataFrame通过使用pd.Series方法将多个Series传递到DataF
转载
2023-08-04 16:46:49
400阅读
Pandas是Python大数据分析的必备库之一，调用库的代码如下：import pandas as pd在开始大数据分析之前，需要了解Pandas的基础知识：数据结构：数据在Pandas的处理过程中存在的形式，决定了数据特性和数据处理流程；主要的功能函数：包括索引、重新索引、数据的增删改、排序与排名等；常见运算函数：加减乘除、绝对值、统计分析值等等；附加功能：文件读取、数据库交互、网站API等（
转载
2023-08-09 16:28:44
314阅读
1、pandas数据结构之DataFrameDataFrame生成方式：1、从另一个DataFrame创建。2、从具有二维形状的NumPy数组或数组的复合结构生成。3、使用Series创建。4、从CSV之类文件生成。下面介绍DataFrame的简单用法： a)：读取文件代码：from pandas.io.parsers import read_csv
df=read_csv("H
转载
2024-08-23 18:53:14
56阅读
对于 Pandas 运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及 Dask ，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas 和 Numpy 大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合 RAM&n
转载
2024-02-29 19:25:38
54阅读
首先，是数据分析的模块，numpy 高效处理数据，提供数组支持，很多模块都依赖它，比如pandas，scipy，matplotlib都依赖他，所以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。然后，pandas 主要用于进行数据的采集与分析，scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算，并提供了很多高等数据处理功能，比如积分，微分方程求样等。matplotlib 作图模块，结合其他数据分析模块，解
转载
2023-06-28 14:23:32
145阅读
数据分析流程数据分析的流程和思路主要分为五部分，分别是 提出问题、收集数据、数据处理和清洗、数据分析以及可视化。那我们先从提出问题和数据收集开始，一般想收集数据主要有四种来源：观测、统计、问卷、调研、数据库以及网络爬虫。三、数据清洗1数据预处理#导入数据分析包import pandas as pdimport numpy as np▲理解这份数据集▲结合代码来看数据.2调整数据类型3修改列名4选择
转载
2023-08-07 20:48:50
3阅读
数据分析的步骤 第一步：提出问题 第二步：收集数据 第三步：数据处理和清洗 第四步：数据分析 第五步：可视化，得出结论一、提出问题 一个数据分析的过程，其实是从数据中得到结论的过程。但分析的起点并非数据，而是问题！ 先确定问题是什么，再投入精力从相关的数据中挖掘答案。二、收集数据 通常情况下，我们想要收集数据，会有4种数据的来源：1.观测和统计得到的数据2.问卷和调研得到的数据3.从数据库中获取的
转载
2023-09-11 17:04:06
64阅读
作者：东哥起飞对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其他社区项目（如Numpy，Pand
转载
2023-08-31 22:35:17
182阅读
Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Lear
转载
2023-07-29 23:39:21
134阅读
作者：东哥起飞首发于公众号：Python数据科学对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其
转载
2023-08-31 21:28:47
112阅读
转载
2023-11-15 10:11:44
199阅读
大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点，海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 那什么是大数据分析呢? 1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预
转载
2023-07-18 16:52:51
320阅读
互联网为我们的生活增添了不少色彩，提高了我们的生活质量，越来越多的互联网技术融入我们的生活中，还把人类带进了大数据时代，比如大数据可视化、AI智能等等。这些可以提升我们的生产、交易、融资和流通等各个环节的效率，其中在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。
转载
2023-08-10 10:56:02
303阅读
