数据工程Python入门
Python 是用于数据分析的最佳编程语言之一,因为它有多种包,例如 Pandas 和 Numpy,可以提高其效率。 要成为数据工程专家,他或她需要软件开发和数据分析方面的知识。 Python 与数据分析配合得很好,因为 Python 代码可以由 Jupyter notebook 解释。 例如,当尝试将列的数据类型更改为整数数据类型时 df['colName'].astype(int) 通过 Ju
Python 是用于数据分析的最佳编程语言之一,因为它有多种包,例如 Pandas 和 Numpy,可以提高其效率。
要成为数据工程专家,他或她需要软件开发和数据分析方面的知识。
Python 与数据分析配合得很好,因为 Python 代码可以由 Jupyter notebook 解释。
例如,当尝试将列的数据类型更改为整数数据类型时
df['colName'].astype(int)
通过 Jupyter notebook 可以更轻松地进行数据分析,这是一款应用程序,您可以轻松地对数据执行操作以从收集的数据集中获取意义,因为它允许导入包。
必须了解 Jupyter 与 Python 数据类型有何不同。
Jupyter notebook 将字符串存储为对象,而 python 将它们存储为字符串。
在数据收集过程中,建议使用 API 获取数据,而不是网络抓取。原因是,通过网络抓取,可以更改底层的 html 结构,并且在数据集上执行时无法重现相同的结果。
要在任何环境中安装 python 包,请使用“pip! install package-name”。要在 conda 环境中安装任何软件包,请使用“conda install package-name”
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