)如果check_expression為空，則返回replacement_value的值，不為空，就返回check_expression字符操作类5,Sp_addtype自定義數據類型例如：EXEC

Qatar!!紧接着我们需要在最开始新建一个raw形式的单元格，里面放置的YAML格式的配置说明，大致就是简单介绍一下该应用的功能，然后指定参数变量的可变范围，格式如下---title:

点击上方“关于数据分析与可视化”，选择“星标”公众号如今，商业领域的决策越来越重视数据驱动，数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义，发掘数据背后的价值。但是我们发现，实践中很多图表并不容易让人理解，甚至会产生误导。因此本文列出如下20条优化建议，希望能够帮助你实现更好的数据可视化。编者按编译

通过应用软件工程最佳实践，可以交付质量更好数据科学的项目。更好的质量可能是更少的错误、可靠的结果和更高的编码效率。最佳实践都是从错误中总结出来的，所以这里我们总结了一些遇到的最常见的错误，并提供了如何最好地解决这些错误的方法、想法和资源。1、不使用虚拟环境这本身不是编码问题，但我仍然认为每种类型的项目进行环境的隔离是一个非常好的实践。为什么要为每个项目使用专用环境呢？第一个原因是Python本身包管理的问题，我们想尽量减少包和版本之间的冲突。另外一个原因是我们代码和依赖可以方便的部署到任意的位置使用虚拟环境可以从Anaconda或Pipenv开始。如果想更深入那么Docker

construction（特征构造）等子问题，本章内容主要讨论特征构造的方法。创造新的特征是一件十分困难的事情，需要丰富的专业知识和大量的时间。机器学习应用的本质基本上就是特征工程。——Andrew

context=None)url：url地址。data：发送到服务器的其他数据对象，默认为None。timeout：设置访问超时时间。cafile

那么四年一度的世界杯即将要在卡塔尔开幕了，对于不少热爱足球运动的球迷来说，这可是十分难得的盛宴，而对于最后大力神杯的归属，相信很多人都满怀着期待，每个人心中都有不同的答案。今天小编就通过Python数据分析以及机器学习等方式来预测一下谁能获得最后的冠军，当然最后预测出来的结果也仅仅只是作为一种参考，并不代表最后真实的结果。数据集的准备这里我们用到的数据集是来自kaggle的公开数据集，其中的一份数据集是2018年俄罗斯世界杯每小组各成员交手的记录，最后小编的预测基于该份数据集的基础之上，另外一份数据集则是从1870年开始到2022年截止，所有参赛球队的历史交手成绩汇总。那么我们首先导入要用到的模块以及导入数据集。模块和数据集的导入数据分析和可视化要用到的模块分别是pandas、matplotlib以及seaborn，而机器学习预测要用到的模块是sklearn，代码如下import

对象我们说使用conn.fetchone查询得到的是一个Record对象，使用conn.fetch查询得到的是多个Record对象组成的列表，那么这个Rcord对象怎么用呢？import

时，调度程序中的事件/条目会按照顺序被调用。在安排完事件后，此函数通常出现在程序的最后。另外，搜索公众号Linux就该这样学后台回复“git书籍”，获取一份惊喜礼包。enterabs()

table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。10、避免在where中对字段进行表达式操作（1）SQL解析时，如果字段相关的是表达式就进行全表扫描

np.random.randint(0,10,size=(4,6))print(a2)#获取第0行数据print(a2[0])#获取第1,2行数据print(a2[1:3])#获取多行数据

不会改变较低的值，但在较高的值时则会产生非常大的差异，从而产生很大的方差差异的数据点。九、方差膨胀因子的作用是什么？方差膨胀因子（vif）用于找出使用其他自变量可预测自变量的程度。让我们以具有

今天小编来为大家分享一下如何在Docker部署一个Python项目，使用Docker部署项目的优势有可以高效利用系统资源服务启动更快环境一致，迁移更加方便Flask项目这里为了演示的方便，我们就写一个简单的Flask项目，代码如下from

数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。1，制作数据透视表制作数据透视表的时候，要确定这几个部分：行字段、列字段、数据区，汇总函数。数据透视表的结构如图1所示。图1

可以将字符串写入到文件里file.write(result)file.close()2、dump方法可以在将对象转换成为字符串的同时，指定一个文件对象，把转换后的字符串写入到这个文件里。import

大家好，我是俊欣~groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。这里使用的数据集是随机生成的，我们把它当作一个销售的数据集。import

今天呢，小编来为大家分享几个用matplotlib模块绘制图表的小技巧，希望看了之后会对大家有不少的帮助！！在图表中插入图片如果我们想要在绘制的图表中插入图片，具体该怎么来实现呢？！需要用到的数据集如下图所示import

解释器内部的定义（2）在解释器中直接输入变量，默认调用repr函数，而print(var)默认调用str函数（3）repr函数的返回值一般可以用eval函数来还原对象（4）两者分别调用对象的内建函数

今天来给大家推荐一个Python当中超级好用的内置函数，那便是lambda方法，本篇教程大致和大家分享什么是lambda函数lambda函数过滤列表元素lambda函数和map()方法的联用lambda函数和apply()方法的联用什么时候不适合使用lambda方法什么是Lambda函数在Python当中，我们经常使用lambda关键字来声明一个匿名函数，所谓地匿名函数，通俗地来讲就是没有名字的函数，具体的语法格式如下所示lambda

int64不相关的特征无论算法是回归（预测数字）还是分类（预测类别），特征都必须与目标相关。如果一个特征没有表现出相关性，它就是一个主要的消除目标。可以分别测试数值和分类特征的相关性。数值变量#

plt.yticks([])plt.subplot(224),plt.imshow(blur_1[:,:,::-1]),plt.title('Bilateral')plt.xticks([]),

pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")df_select

无论是在工作还是学习当中，大家都会遇到这样一个问题，将“PDF当中的内容(文本和图片)转换为Word的格式”，也就是说从只读转换成可编辑的格式。网上绝大多数的工具也都是收费的，今天小编就给大家制作了一款批量将PDF文件转换为Word的神器，使用起来也是相当的方便。实现效果我们首先来看一下出来的效果，如下图所示环境准备用到的模块叫做pdf2docx，我们通过pip命令进行下载，如下pip

数据可视化全方位讲解，建议收藏整理了10个经典的Pandas数据查询案例用Python绘制了几张有趣的可视化图表20个数据分析师必知必会的SQL查询语句长按👇关注-

标记），差（用圆标记）：用色调表示红酒的类型，由深度和数据点大小确定的酸度表征总二氧化硫含量。这个解释起来可能有点费劲，但是在试图理解多维数据的隐藏信息时，最好结合一些绘图组件将其可视化。结合形状和

大家好，我是俊欣Pandas的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。首先，将数据集导入Pandasimport

流程图存在于我们生活的方方面面，对于我们追踪项目的进展，做出各种事情的决策都有着巨大的帮助，而对于万能的Python而言呢，绘制流程图也是十分轻松的，今天小编就来为大家介绍两个用于绘制流程图的模块，我们先来看第一个。SchemDraw那么在SchemDraw模块当中呢，有六个元素用来代表流程图的主要节点的，椭圆形代表的是决策的开始和结束，代码如下import

来源丨网络大家好，我是俊欣。本篇为大家介绍20个非常有用的Numpy函数。以下这些函数并不常见，甚至你可能都没听说过，但是在有些时候它们真的很有用。np.full_like我敢打赌，你肯定使用过像ones_like

独立工作，对具有两种以上可能结果的情况进行了逻辑回归。进一步的工作产生了有序逻辑回归，其中结果是有序值。为了处理稀疏或高维数据，逻辑回归可以利用与线性回归相同的正则化技术。图注：David

作为数据分析师，每天需要花费大量的时间来分析与挖掘数据当中隐藏的信息，发现新的价值，而现在绝大多数公司都是将数据存放在Mysql数据库当中，今天小编来分享25个针对每个数据分析初学者而言都需要掌握的SQL查询语句。查询所有行的数据这个也是最基本的SQL查询了，假设我们有一张员工表“Employee”，当中包含了一系列员工的信息，包括薪水、所属的国家等内容SELECT

tuple(ws.columns)((,,,,,,...,,),(,,,,,,,,))使用Worksheet.append()或者迭代使用Worksheet.cell()新增一行数据：>>>

里完成导入：单变量分布：柱状图和箱形图单变量分析图往往是开始数据分析时的标准做法，而柱状图基本上算是单变量分布分析时必备的图表之一（虽然它还有一些不足）。就拿博客文章点赞总数为例（原始数据见

在数据可视化图表中，词云图的应用随处可见。它通常是对输入的一段文字进行词频提取，然后以根据词汇出现频率的大小集中显示高频词，简洁直观高效，今天小编就来分享一下在Python如何绘制出来精湛的词云图。小试牛刀我们先来尝试绘制一张简单的词云图，用到的Python当中的wordcloud模块来绘制，import

conn.close()则关闭链接，那么再次调用pool.connection时就会报错，因为已经真的关闭了连接（pool.steady_connection()可以获取一个新的链接）

时间序列数据随处可见，要进行时间序列分析，我们必须先对数据进行预处理。时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。在本文中，我们将主要讨论以下几点：时间序列数据的定义及其重要性。时间序列数据的预处理步骤。构建时间序列数据，查找缺失值，对特征进行去噪，并查找数据集中存在的异常值。首先，让我们先了解时间序列的定义：时间序列是在特定时间间隔内记录的一系列均匀分布的观测值。时间序列的一个例子是黄金价格。在这种情况下，我们的观察是在固定时间间隔后一段时间内收集的黄金价格。时间单位可以是分钟、小时、天、年等。但是任何两个连续样本之间的时间差是相同的。在本文中，我们将看到在深入研究数据建模部分之前应执行的常见时间序列预处理步骤和与时间序列数据相关的常见问题。时间序列数据预处理时间序列数据包含大量信息，但通常是不可见的。与时间序列相关的常见问题是无序时间戳、缺失值（或时间戳）、异常值和数据中的噪声。在所有提到的问题中，处理缺失值是最困难的一个，因为传统的插补（一种通过替换缺失值来保留大部分信息来处理缺失数据的技术）方法在处理时间序列数据时不适用。为了分析这个预处理的实时分析，我们将使用

今天小编来介绍一下如何用Python来操作Excel文件，当中需要用到的模块叫做openpyxl，其中我们会涉及到一些基本常规的操作，例如有插入与查询数据分类统计数据数据的可视化字体颜色的更改等等而本次的教程所要用到的数据集，可以在公众号后台回复【20220802】获取哦！基本操作小编默认大家已经都安装好了openpyxl模块了，要是还没有安装的话，可以通过pip命令行，代码如下pip

SQL，数据分析岗的必备技能，你可以不懂Python，R，不懂可视化，不懂机器学习。但SQL，你必须懂。要不然领导让你跑个数据来汇......，哦不，你不懂SQL都无法入职数据分析岗，更别说领导了。SQL难吗？说实话，要写好，很难很难。但要通过SQL笔试这关，并不难。相信大伙都使用过Excel，用SQL实现excel

今天小编来给大家推荐几个在自动化办公领域当中非常好用的Python模块，可以帮助大家在工作当中及大地提高效率，避免重复机械化地操作流程。Pathlib涉及到文件系统操作的时候，相信不少人仍然在使用Python当中的OS模块，相比较之下，Pathlib模块有着不少优势，我们来看几个简单的案例删除与创建目录例如我们可以来创建与删除目录，代码如下from

今天，我们来分享一下如何通过Python的十来行代码来替换证件照的背景颜色，那么在最后，小编也会将上述的流程制作成一个GUI界面来方便大家使用。关于界面的大致模样其实和先前的相差不大，大家应该都看过上一篇的内容界面大体的样子整体GUI的界面如下图所示用户在使用的时候可以选择将证件照片替换成是“白底背景”或者是“红底背景”，那么在前端的界面上传完成照片之后，后端的程序便会开始执行该有的操作。去除掉背景颜色首先我们需要将照片的背景颜色给去除掉，这里用到的是第三方的接口removebg，官方链接是：我们在完成账号的注册之后，访问下面的链接获取api_key：https://www.remove.bg/api#remove-background下面便是相对应的程序代码了，如下def

作者：Sinchard来源：python中文社区今天给大家分享一篇用openpyxl操作Excel的文章。各种数据需要导入Excel？多个Excel要合并？目前，Python处理Excel文件有很多库，openpyxl算是其中功能和性能做的比较好的一个。接下来我将为大家介绍各种Excel操作。打开Excel文件新建一个Excel文件

小编最近碰上了一个数据分析利器，可以将我们需要的数据展示在网页上，并且进行相对深度的数据分析与挖掘，所以就打算借此机会和大家分享一下。关于streamlit-aggrid我们知道用Streamlit模块来进行web应用的开发真的非常的方便，但是在展示表格方面则显得十分地简陋，只有两个简单的接口函数，分别是st.table(df)和st.dataframe(df)，对于字段较多的表格数据的展示非常的不友好，今天小编就来介绍一款Streamlit的插件，streamlit-aggrid，它的基础功能包括数据排序表格样式的调整数据的筛选翻页等等首先我们先通过pip命令下载该模块pip

mgrid[0:pi+dphi*1.5:dphi,0:2*pi+dtheta*1.5:dtheta]m0

在上一篇教程当中呢，小编向大家展示了如何通过一键点击实现将头像变成动漫风的实践，无非是在制作的UI界面当中，在用户上传了照片之后，后端的脚本在接收到照片之后，借助对抗生成神经网络来生成具有动漫风格的头像。用Python制作可视化GUI界面，一键实现将头像转成动漫风！今天小编想在上述成果的基础之上，添加上将“修复老照片”的功能，曾经在抖音上面也是吸引了不少的流量，内容就是发布一张老照片修复后的效果呈现，毕竟老照片容易引起人的共鸣，甚至有不少人通过修复老照片，找到失散多年的亲人。照片修复的具体实操那么我们就在已经完成的UI界面上面再添加几个按钮，如下图所示，分别是“动漫风格”、“老照片修复”以及“素描风格”当我们点击“动漫风格”时，程序会针对先前的步骤将上传的图片变成动漫风格的头像，当我们点击“老照片修复”时，会针对上传的照片进行修复，对应的代码是Github上面一个名叫DeOldify的项目，在Github上面获得了15.2K的小星星，可谓是非常的火爆，该作者给我们提供了一个多语言版本的接口，调用这个接口我们可以快速的使用该项目的能力，为老照片上色，代码如下import

来源丨网络大家好，我是俊欣。今天来聊聊，Python实现可视化的三个步骤：确定问题，选择图形转换数据，应用函数参数设置，一目了然1、首先，要知道我们用哪些库来画图?matplotlibPython中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。Seaborn是一个基于matplotlib的高级可视化效果库，针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取，seaborn可以用短小的代码去绘制描述更多维度数据的可视化效果图其他库还包括Bokeh（是一个用于做浏览器端交互可视化的库，实现分析师与数据的交互）；Mapbox（处理地理数据引擎更强的可视化工具库）等等本篇文章主要使用matplotlib进行案例分析第一步：确定问题，选择图形业务可能很复杂，但是经过拆分，我们要找到我们想通过图形表达什么具体问题。分析思维的训练可以学习《麦肯锡方法》和《金字塔原理》中的方法。这是网上的一张关于图表类型选择的总结。在Python中，我们可以总结为以下四种基本视觉元素来展现图形：点：scatter

那么在上一篇教程当中，我们讲了Python在图片处理当中的应用，通过调用当中的opencv的模块，那么今天小编就和大家来分享一下Python同样也可以用来制作视频，也就是调用moviepy的模块。关于Moviepy模块Moviepy是一个用于视频剪辑的Python模块，可被用来进行一些基本的视频剪辑操作，例如视频的拼接、音频视频的合成、添加一些基本的转场等操作，它可以对大多数格式的视频文件进行读取，包括MP4以及GIF。那么我们首先通过pip命令来安装该模块，pip

今天小编来和大家分享一下Python在图像处理当中的具体应用，那既然是图像处理，那必然要提到opencv模块了，该模块支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，并且应用领域正在日益扩展，大致有以下几种领域物体识别：通过视觉以及内部存储来进行物体的判断图像分割人脸识别汽车安全驾驶人机交互等等当然这次小编并不打算将这么高深的内容，今天就从最基本的opencv模块在图像的基本操作上说起模块的安装模块的安装我们通过都是通过pip命令来进行的pip

个四分位数和异常值。但是，您需要注意解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。因此，手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是

也就在前不久，复旦大学一博士生写了130行Python代码，批量识别核酸截图的故事，被人民日报公众号广泛报道，夸赞其将所学之知识技术应用到实际生活当中，大大减少了人力的投入，提高了效率。当中用到了OCR的技术来识别图表当中的数据，同时对于不懂技术的童鞋来来说不懂如何去操作，因此今天小编制作了一个UI界面来自动化一键提取图片当中的数据。要想获取本教程部分源码，可在公众号后台回复【20220706】安装模块首先我们需要安装easyocr模块，通过pip命令pip

👆点击关注｜设为星标｜干货速递👆本文主要介绍基于集成学习的决策树，其主要通过不同学习框架生产基学习器，并综合所有基学习器的预测结果来改善单个基学习器的识别率和泛化性。集成学习常见的集成学习框架有三种：Bagging，Boosting

又是新的一周，今天小编打算来讲一下Pandas和SQL之间语法的差异，相信对于不少数据分析师而言，无论是Pandas模块还是SQL，都是日常学习工作当中用的非常多的工具，当然我们也可以在Pandas模块当中来调用SQL语句，通过调用read_sql()方法想要获取本篇教程的源代码，可在公众号后台回复【20220704】即可获取建立数据库首先我们通过SQL语句在新建一个数据库，基本的语法相信大家肯定都清楚，CREATE