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探索数据之美:深入学习Plotly库的强大可视化

Plotly*是一个交互性可视化库,可以用于创建各种漂亮的图表和仪表板。它支持多种编程语言,包括Python、R、JavaScript。在Python中,如何利用Plotly来构建可视化图表?

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#学习#plotly#数据分析 +1
python做数据分析时缺失值填补、缺失值填充方法汇总

在我们进行数据分析时,通常会遇到各种数据缺失的情况,针对这种情况我们该如何进行填补呢?1、人工填补该方法仅适用于小数据集,受个人因素影响。2、平均值填补对某一列的缺失值,采用该列的平均值填充df.fillna(method=a.mean(),inplace=True)此处重点讲解一下fillna的参数,后面不做说明fillna(value=None, method=...

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#python#数据分析#数据挖掘
电商数据分析13——电商平台退货率分析与降低策略

在电子商务的迅猛发展中,退货问题成为影响商家和顾客体验的一大难题。退货不仅给商家带来物流成本的损失,还可能损害品牌的信誉。对顾客而言,退货流程的复杂度和处理时间的长短也直接影响到他们的购物满意度。因此,通过数据分析来识别退货的主要原因,并制定有效的降低策略,对于优化顾客体验和提升商家利润至关重要。

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#数据分析#数据挖掘#大数据
sublime升级后报错:__init__() got an unexpected keyword argument ‘kill_previous‘解决办法

1.问题描述近期,观察到sublime有新的版本可以升级,按耐不住想要尝鲜的心情,忍不住就去升级了一下。升级完成以后,在通过sublime运行py文件和c文件时,报了以下错误:init() got an unexpected keyword argument ‘kill_previous’2.解决方法在经过多番寻找,并翻看了官方的一些贴子以后,发现不止是我遇到了类似的问题,为了帮助其他朋友避免踩坑

#sublime text
如何用Python去识别文本中的中文乱码

1.背景介绍当我们收到一份中文字符乱码的数据时,该怎么去识别这些乱码的字符?通过肉眼去查看的话,小批量数据的话倒是可行,如果数据量上万或者上亿,那该如何去进行鉴别?2.实现方法def check_is_encode_error(string):try:string.encode('gbk')except UnicodeEncodeError:return Truereturn False进行验证#

linux中查看shell和切换shell

操作命令#查看当前所使用的shellecho ${SHELL}#查看当前用户可以使用的shellcat /etc/shells#查看所有用户使用的shellcat /etc/passwd# 设置shell类型chsh -s /bin/bash软件在Linux操作系统中,一切皆文件,只要拷贝相关文件,并执行器主程序就可以。通常,一个软件包含的内容会被拷贝到同级别的bin、lib、share和etc目

#linux#ubuntu
Pandas 中一些常用的缺失数据处理函数

1.查看缺失值df.isnull().any(): 查看哪些字段存在缺失值df.isnull().sum(): 查看具体每个字段的缺失值个数df.loc[df[col].isnull().values==True,:]:查看col字段存在缺失的数据df.columns[df.isnull().any()].tolist():输出缺失字段的列表2.删除缺失值dropna...

#python#人工智能
爬虫伦理与法律:确保数据采集合法性与伦理性

在当今信息时代,数据采集作为核心活动之一,爬虫技术的广泛应用对社会和商业带来了深远影响。然而,随着数据收集的扩大和深入,我们必须认真思考与爬虫活动相关的伦理和法律问题。本文将深入探讨数据采集过程中的伦理考量,以及确保爬虫行为合法性和合规性的方法

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#爬虫#python
探索数据之美:深入学习Plotly库的强大可视化

Plotly*是一个交互性可视化库,可以用于创建各种漂亮的图表和仪表板。它支持多种编程语言,包括Python、R、JavaScript。在Python中,如何利用Plotly来构建可视化图表?

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#学习#plotly#数据分析 +1
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