Pandas高级数据分析快速入门，包括：Python开发环境篇、基础篇、数据挖掘与统计分析篇、数据可视化篇、机器学习特征工程篇、机器学习预测分析篇。本篇为第六篇，通过XGBoost算法系统，预测客户流失，并给出预测过程分析，特征重要图、AUC曲线等。

实践Pandas对正负无穷inf、空值nan的缺失值处理。

使用pymysql驱动API，出现如下错误：DatabaseError: Execution failed on sql 'SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name=?;': not all arguments converted during string formatting

本文介绍了如何使用 Python 的 threading 模块结合 Flask 框架，实现多线程任务的监控与自动重启功能。通过 ThreadMonitor 类，可以轻松管理后台线程，确保它们在意外崩溃时自动恢复运行。文章详细讲解了线程监控的核心逻辑，包括线程状态检查、异常捕获、自动重启机制，并展示了如何通过 Flask 提供 Web 界面，实时查看线程运行状态。并优化了代码结构，将 HTML 模板

做为数据分析、算法研发者，数据分析可视化IT技能一般都比较弱，或者不具备，迫切需求低代码工具，快速把数据分析结果展现给客户，本文从Python可视化工具、Python Web框架等维度对比分析低代码技术方案。

在Python环境下，使用Streamlit aggrid增强Streamlit表格可视化处理能力，实现表格化、易操作的文档查询下载功能。

基于Python和文档型数据库MongoDB，使用低代码Web框架Streamlit，直接在MongoDB GridFS上实现文档管理（Demo篇）

谁能帮你不用懂得复杂的HTML、JavaScript、CSS等前端技术就能快速做出来一个炫酷的Web APP，把数据分析结果可视化呈现出来？本文推荐Python界新秀，高速发展的开源Web框架Streamlit，以及Python界较优秀交互式可视化工具Plotly。

Python数据分析师工作拓展助手，在不用掌握复杂的HTML、JavaScript、CSS等前端技术的情况下，也能快速做出来一个炫酷的Web APP，把数据分析结果可视化呈现出来！本文推荐Python界新秀，高速发展的开源Web框架Streamlit，与Python界较优秀交互式可视化工具Plotly，组合搭建的“Web数据可视化低代码纯python技术解决方案”。

光伏发电量的模拟计算是光伏系统可研、设计、能效评估与微电网优化运行的关键环节。本文基于开源光伏建模工具 PVLIB，系统构建并解析了 PVWatts–SAPM 模型链，实现从太阳位置、辐照度、组件温度到直流与交流功率的全流程建模。模型结合了 天体几何、大气辐射传输、热工学与电力电子学原理，并针对工程应用进行了参数化总结。本文同时结合作者在微电网与综合能源站中光伏–储能–充电一体化系统的研究实践，分