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RSS订阅原创 2020-09-17
篇首语 “惟楚有才，于斯为盛”，今天爆了友圈，此起彼伏的红灯再一次感受了一把长沙城的拥堵。 终于安安静静了码了天代码，好好收了个尾，基于各种原因需要做一个系列，所以趁着还有点热度，赶紧整理下！ 曾经看过一篇文章，其他的不太记得了， 有一点是：最重要的信息往往来自简短而非正式的谈话，这种信息的传递速度往往也比任何一种书面报告或是小纸条快，而信息的价值，通常也和其时效有绝对的关联。 虽然与今天这篇文章没有太多关联，但对于日常多到爆炸的 PPT 通报，如何又快，又准确的描述该描述，该汇报的信息，实现自动化输出，
2020-09-17 22:29:40
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原创 python自动化办公 开工利器 pandas_profiling
1 pandas_profiling 每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA， Exploratory Data Analysis) 是必要的，与其重复繁琐的敲代码查看细节，不如来尝试一下这个利器： pandas_profiling,简单方便易用，绝对良心！！！ pandas 的df.describe()函数虽然功能强大，但命令，步骤过于繁琐， pandas_profiling扩展了pandas DataFrame的功能，可通过df.profile_r
2020-09-06 17:34:08
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原创 可视化小栗子
可视化小栗子–一起上手练一练吧！【0】 概述 -世间万物都在数据化，我们一直在探索数据的意义，希望通过数据的分析，探索挖掘背后的价值！ -数据的理解、洞察将会工作场景中必备的能力，可是我们真的有能力处理数据么，我们真的弄懂了如何处理数据么？ 除了数据的清洗、分析，如何描述得到的数据结论也是一门重要的课题，花费了大量的时间分析处理后，将结论讲清楚就很需要可视化图表了，市面上有很多收费、免费、好用不好用的工具，下面我们先从python系列的可视化开始探索吧！ 数据的导入与清洗 在开始之前，导入numpy和pan
2020-07-13 11:07:20
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空空如也
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