本文示例代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 Kepler.gl作为一款强大的开源地理信息数据可视化工具,可以帮助我们轻松制作针对大规模矢量数据的可视化作品,从而辅助数据分析工作. Kepler.gl制作常规地图非常简单方便,稍微摸索一下仪表盘界面就可以get到用法,但有些特殊的地图则需要额外对数据进行处理或使用Kepler.gl中的一些隐藏功能,譬如之前写过的(数据科学学习手札85)…

一.简介 关于正则表达式,我在前一篇(数据科学学习手札31)中已经做了详细介绍,本篇将对Python中自带模块re的常用功能进行总结: re作为Python中专为正则表达式相关功能做出支持的模块,提供了一系列方法来完成几乎全部类型的文本信息的处理工作,下面一一介绍: 二.re.compile() 在前一篇文章中我们使用过这个方法,它通过编译正则表达式参数,来返回一个目标对象的匹配模式,进而提高了正则表达式的效率,主要参数如下: pattern:输入的欲编译正则表达式,需将正则表达式包裹在''内传…

本文示例代码与数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的新系列教程Python+Dash快速web应用开发的第一期,我们都清楚学习一个新工具需要一定的动力,那么为什么我要专门为Dash制作一个系列教程呢? 图1 Dash是一个高效简洁的Python框架,建立在Flask.Poltly.js以及React.js的基础上,设计之初是为了帮助前端知识匮乏的数据分析人员,以纯Python编程的方…

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十四期,在前两期中,我们针对dash_table的自定义样式.前后端分页.单元格内容编辑等特点展开了介绍. 而在dash_table中还有很多高级特性,可以极大程度上丰富DataTable()所渲染网页表格的交互能力,今天的文章作为交互表格篇的下篇,我们就来一起学习其中比较实用的一些特性…

在数据分析的过程中,外部数据的导入和数据的导出是非常关键的部分,而Python和R在这方面大同小异,且针对不同的包或模块,对应着不同的函数来完成这部分功能: Python 1.TXT文件 导入: 以某证券软件导出的txt格式股票数据为例: 方式1: with open(r'C:\Users\windows\Desktop\test\input\SH#600216.txt','r') as s: data_raw = s.readlines() data_raw 可以看到,通过readlines(…

本文示例代码.数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 Kepler.gl相信很多人都听说过,作为Uber几年前开源的交互式地理信息可视化工具,kepler.gl依托WebGL强大的图形渲染能力,可以在浏览器端以多种形式轻松展示大规模数据集. 图1 更令人兴奋地是Kepler.gl在去年推出了基于Python的接口库keplergl,结合jupyter notebook/jupyter lab的…

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第八期,在上一期的文章中,我们对Dash生态里常用的渲染网页静态表格的方法做了一系列的介绍,使得我们可以配合pandas渲染出灵活丰富的网页静态表格. 而在今天的教程内容作为静态部件篇三部曲的最后一篇,我将带大家学习Dash生态中常用的若干辅助性质的静态部件,有了它们,我们搭建出的Dash…

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十二期,在以前撰写过的静态部件篇(中)那期教程中,我们介绍过在Dash中创建静态表格的方法. 而在实际的使用中,我们很多时候在网页中渲染的表格不仅仅是为了对数据进行展示,还需要更多交互能力,譬如按列排序.动态修改表中数值等特性,以及对大型数据表的快速渲染查看能力,诸如此类众多的交互功能在…

数据框(Dataframe)作为一种十分标准的数据结构,是数据分析中最常用的数据结构,在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作. Python 本文涉及Python数据框,为了更好的视觉效果,使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中,下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明: 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i i…

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时,若想要获得明显的计算加速效果,最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务,扩展到使用多进程或多线程的方式执行. 而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言,以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要,从而避免将时间过多花费在编写程序上.而今天的文章费老师我就来带大家学习如何…