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- Python正则入门：re模块使用教程
- re模块常用函数包括match()、search()等，match()从字符串开头匹配，若开头不匹配则返回None；search()扫描整个字符串查找第一个匹配项；正则表达式基础语法有.匹配任意字符，\d匹配数字，*表示0次或多次，+至少1次，?表示可有可无；提取匹配内容可用group()获取字符串，start()和end()获取位置，span()返回位置元组。
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- Python处理GIS数据：Fiona库入门指南
- Fiona是一个基于GDAL的Python库，专用于读写矢量地理空间数据。①它支持Shapefile、GeoJSON、GPKG等格式，适合精细控制数据结构与流程的场景；②安装推荐使用conda或pip，优先conda以避免依赖问题；③读取数据通过fiona.open()函数实现，可访问feature的geometry与properties；④写入数据需定义schema，包括几何类型与属性字段，并指定driver与crs；⑤注意事项包括手动处理投影转换、检查输出路径、字段名限制、多图层处理及输出文件完整性。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 465浏览 收藏
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- Python分词实战：jieba库使用教程
- Python中处理中文分词常用jieba库，1.安装使用pipinstalljieba并调用jieba.cut()进行精确或全模式分词；2.通过jieba.load_userdict()加载自定义词典提升准确性；3.分词后可转列表、过滤停用词优化结果；4.支持关键词提取和词性标注功能，分别用jieba.analyse.extract_tags()和jieba.posseg模块实现。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 465浏览 收藏
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- Pythongroupby进阶技巧全解析
- Python中实现数据分组统计的核心方法是Pandas库的groupby()，其核心机制为“Split-Apply-Combine”。1.首先使用groupby()按一个或多个列分组；2.然后对每组应用聚合函数（如sum(),mean(),count()等）进行计算；3.最后将结果合并成一个新的DataFrame或Series。通过groupby()可以实现单列分组、多列分组、多种聚合函数组合、自定义聚合函数、重置索引等操作，还能结合agg()实现多层聚合分析，配合apply()和transform()可
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- PyCharm开发语言解析及Python实现揭秘
- PyCharm是用Java开发的。具体来说，PyCharm利用Java的生态系统和库构建，基于IntelliJIDEA平台，集成了Python解释器，支持跨平台运行，并通过多线程和异步处理优化性能。
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- Python时间序列分析教程：statsmodels实战指南
- 使用statsmodels处理时间序列需先设定时间索引，1.读取数据并转换为DatetimeIndex；2.检查缺失与连续性，进行重采样；3.用seasonal_decompose分解趋势、季节性与残差；4.选择SARIMAX建模，设置order与seasonal_order参数；5.拟合模型后预测未来数据；6.注意缺失值插值、平稳性检验及模型评估。全过程需重视数据预处理与参数调优以提高预测准确性。
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- Python金融数据处理：Pandas实战教程
- Pandas高效处理金融数据的核心在于掌握其数据结构和函数并应用于实际场景。1.高效读取数据需根据来源选择合适函数如read_csv、read_sql等并设置参数；2.数据清洗需处理缺失值用fillna填充、异常值用IQR或Z-score检测并删除、重复值用drop_duplicates清除；3.时间序列分析可用resample重采样、rolling计算移动平均、diff进行差分；4.财务数据分析通过pivot_table创建透视表并计算ROE等指标；5.风险管理需计算波动率、夏普比率和最大回撤以评估投资
- 文章 · python教程 | 2星期前 | Python 金融数据分析 时间序列分析 风险管理 Pandas 465浏览 收藏
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- PyCaret异常检测教程：低代码快速实现
- PyCaret通过高度抽象的API解决了异常检测中的多个痛点，首先它自动化了数据预处理，包括缺失值填充、特征编码和缩放等步骤，其次支持快速模型选择与比较，内置IsolationForest、One-ClassSVM、LocalOutlierFactor等多种算法，允许用户轻松尝试不同模型并找到最适合当前数据的方案，此外PyCaret还简化了参数调优过程，减少了代码量，提升了开发效率，同时提供可视化工具帮助理解模型结果并支持模型保存与部署。
- 文章 · python教程 | 2星期前 | 自动化 低代码 异常检测 数据预处理 PyCaret 465浏览 收藏
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- Python宽表转长表：melt方法全解析
- 使用Pandas的melt函数是Python中处理宽表转长表最直接且高效的方法。1.通过id_vars参数指定保持不变的标识列；2.利用value_vars参数定义需要融化的值列；3.使用var_name和value_name分别命名新生成的变量列和值列。例如，将年份类列名转换为“年份”列，销售额数据集中到“销售额”列。对于复杂宽表，可结合分批melt与合并、正则提取列名信息等技巧提升灵活性。宽表直观但不利于分析，而长表更符合整洁数据原则，便于后续建模与可视化。
- 文章 · python教程 | 6天前 | 465浏览 收藏
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- lambda在Python中的用法与匿名函数创建技巧
- Python中的lambda函数是一种简洁且强大的工具，用于快速创建匿名函数。1)它们适合简单操作，不需多次引用。2)语法为lambdaarguments:expression，常用于列表推导式、排序和高阶函数。3)但复杂或多处使用的lambda应考虑定义普通函数，且只能包含一个表达式。4)性能与普通函数相似，但过度使用可能影响可读性和维护性。lambda函数能简化代码，但需权衡其简洁性与代码的可读性和可维护性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 464浏览 收藏
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- PyCharm如何转换为中文？操作指南
- 如何将PyCharm转换为中文界面？可以通过以下步骤实现：1.打开PyCharm，点击“File”菜单，选择“Settings”。2.在设置窗口中，选择“Appearance&Behavior”下的“Appearance”。3.选择“Overridedefaultfontsby”下的“简体中文”或“繁体中文”，点击“Apply”并重启PyCharm。
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- PyCharm图形界面在哪？设置教程详解
- PyCharm的图形界面可以通过菜单栏、工具窗口和编辑器窗口进行调整。1.菜单栏和工具栏可以通过"View"菜单显示或隐藏。2.工具窗口可以通过"View"菜单中的"ToolWindows"子菜单访问，并可拖动调整位置。3.编辑器窗口的标签显示可通过"Window"菜单中的"EditorTabs"选项调整。4.主题和字体设置在"Settings"中的"Appearance&Behavior"进行选择。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 464浏览 收藏
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- Python索引详解与元素定位技巧
- 在Python中，索引是访问序列中特定元素的方式，从0开始计数。1）正向索引从0开始，如my_list[1]获取'banana'；2）负索引从末尾开始，如my_list[-1]获取'date'；3）切片如my_list[1:3]获取['banana','cherry']，但需注意结束索引不包含在内；4）索引和切片需注意有效范围和性能问题，处理大数据时可考虑使用NumPy数组。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 464浏览 收藏
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- PyCharm：Python开发者的首选IDE
- PyCharm是专为Python设计的高级IDE，适合各种规模的Python开发项目。1.提供代码编辑、调试、测试、版本控制等全面支持。2.特别适合数据科学、机器学习、Web开发领域。3.功能强大，提升开发效率，但内存占用高，初学者可能觉得界面复杂。
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