交互式数据分析和处理新方法：pandas-ai =Pandas + ChatGPT
PandasAI将Pandas转换为一个会话工具，你可以询问有关数据的问题，它则会以Pandas dataframe的形式进行回答。例如，我们可以要求PandasAI返回一个DataFrame中列值大于5的所有行，它将返回一个只包含这些行的DataFrame。})')df,ChatGPT、Panda
接口自动化【一】（抓取后台登录接口+postman请求通过+requests请求通过+json字典区别）
记录：json和字典的区别，json和字段的相互转化；postman发送请求与Python中代码发送请求的区别。
交互式数据分析和处理新方法：pandas-ai =Pandas + ChatGPT
ChatGPT、Pandas是强大的工具，当它们结合在一起时，可以彻底改变我们与数据交互和分析的方式。
Spark的宽窄依赖
浅谈宽窄依赖及流水线优化
Pandas数据选取中df[]、df.loc[]、df.iloc[]、df.at[]、df.iat[]的区别及用法
Pandas是作为Python数据分析著名的工具包，提供了多种数据选取的方法，方便实用。本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法。 Pandas中，数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构，这两种数据结构数据选取的方式基本一致，本文主要以Dataframe为例进行介
从Pandas快速切换到Polars ：数据的ETL和查询
polar与pandas非常相似，所以如果在处理大数据集的时候，我们可以尝试使用polar，因为它在处理大型数据集时的效率要比pandas高
Pandas 2.0 vs Polars:速度的全面对比
本文将比较Pandas 2.0(使用Numpy和Pyarrow作为后端)和Polars 0.17.0的速度。并且介绍使用Polars库复现一些简单到复杂的Pandas代码，这样也算是对Polars的一个简单介绍。另外测试将在4 cpu和32 GB RAM上进行。
56_Pandas读取 JSON 字符串/文件 (read_json)
使用pandas.read_json()函数，可以将JSON格式字符串（str类型）和文件读取为pandas.DataFrame。它还支持 JSON 行 (.jsonl)。读取成pandas.DataFrame后，可以做各种数据分析，也可以用to_csv()方法保存成csv文件，这样就可以很方便的通
python之 pyCharm pip安装pandas库失败
pyCharm pip安装pandas库失败
如何使用 django-import-export + pandas 在 Django 视图中导入 excel 数据
我想每个人都熟悉所有强大的库 django-import-export，它允许我们在 Django 的管理面板中导入和导出数据，但是如果你想让用户在网络上上传 excel 文件或通过 REST 上传它怎么办应用程序接口。最近，我遇到了类似的问题。经过大量研究，我找到了一种使用 Django 方式将数
Pandas 2.0正式版发布： Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 速度对比测试
这里我们将对比下 Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 。看看在速度上 Pandas 2.0有没有优势。
52_Pandas处理日期和时间列（字符串转换、日期提取等）
将解释如何操作表示 pandas.DataFrame 的日期和时间（日期和时间）的列。字符串与 datetime64[ns] 类型的相互转换，将日期和时间提取为数字的方法等。以下内容进行说明。
python大数据之dataframe常用操作
详细讲解了dataframe的常用操作，包含创建，增删改查，算数运算，逻辑运算，常用聚合函数以及lamda函数的使用等
Python+pandas读取Excel文件统计最受欢迎的前3位演员
推荐教材：《Python程序设计基础与应用》（ISBN：9787111606178），董付国，机械工业出版社，2018.8出版，2021.3第11次印刷图书详情：配套资源：用书教师可以联系董老师获取教学大纲、课件、源码、电子教案、考试系统等配套教学资源。《Python程序设计基础与应用》前3章书稿P
【Python处理EXCEL】基础操作篇3：用Python对Excel表格进行拼接合并
本篇为使用Python对EXCEL进行拼接、合并操作的介绍。
Pyecharts可视化全国新冠疫情
近几年来，我国一直受着新冠疫情的侵扰，随着每天新冠信息的日夜更迭，我们该如何从新闻中挖掘到有效信息呢？所以大体有2部分，第一是进行数据采集 ，第二是进行数据分析和数据可视化。新冠疫情的数据采集部分已经发了，大家如果不知道，可以点击这个链接，本篇讲述的是如何对新冠疫情数据进行数据分析和数据可视化。
【一点分享】Python数据分析（6）：Pandas的字段操作，lambda函数原来是这样用。
Pandas还有个最常用的操作字段，这样才能把数据清洗干净，为统计分析顺滑使用提供基础。本文分3个部分介绍：修改或新增字段、字段类型转换、总结。1、字段变换（修改或新增字段）1.1 lambda表达式有必要再次补充下lambda表式式的用法，在字段变换中是常用有用的一个操作，需要掌握。1.2 map
10个Pandas的另类数据处理技巧
本文所整理的技巧与以前整理过10个Pandas的常用技巧不同，你可能并不会经常的使用它，但是有时候当你遇到一些非常棘手的问题时，这些技巧可以帮你快速解决一些不常见的问题。
Pandas 2.0 简单介绍和速度评测
最近 Pandas 2.0 的RC版已经最近发布了。这个版本主要包括bug修复、性能改进和增加Apache Arrow后端。当涉及到使用DF时，Arrow比Numpy提供了更多的优势。
