标签: 数据分析

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什么是UnifAI Network(UAI)币?值得投资吗?UnifAI项目概述、代币经济及空投指南
要点总结: Binance币安 欧易OKX ️ Huobi火币️ 币安将于 11 月 6 日在币安 Alpha 上线 UnifAI (UAI),UAI 是一个自主 AI 代理基础设施,旨在简化用户和开发者的 DeFi 体验。 币安将为持有币安 Alpha 积分的合格交易者举办独家空投活动,以领取 UAI 代币。 币安期货也将于11月6日11:30(…
Pandas DataFrame高效查找:定位满足条件的最近历史索引日期
本教程探讨如何在Pandas DataFrame中高效地为每一行查找满足特定条件(如`lower >= upper`)的最近历史行索引(日期)。针对传统`df.apply`方法的低效性,文章重点介绍并演示了如何利用Python内置的`bisect`模块实现高性能查找,并简要提及其他优化尝试,最终旨在提供一种处理此类依赖历史状态问题的最佳实践。 在数…
如何为数据分析项目配置Python环境变量_数据分析环境中的Python环境变量设置方法
正确配置Python环境变量是确保数据分析工具正常运行的基础。首先在Windows中需将Python安装路径和Scripts目录添加到系统Path变量,通过“编辑环境变量”操作完成,并用python --version和pip --version验证;macOS/Linux用户应检查python3路径,修改~/.zshrc或~/.bash_prof…
使用VSCode进行大数据开发
VSCode通过配置Java、Scala/Python环境及Hadoop、Spark服务,结合Python/Scala插件、Hadoop Tools、Spark Lens、Remote-SSH等插件,支持大数据开发;利用Code Runner运行脚本,集成终端调试,配合Git协作与Jupyter Notebook交互分析,可高效完成批处理、流式任务…
一文搞懂链上数据分析:如何使用Dune和Nansen追踪聪明钱?
链上数据分析是加密投资的必备技能。通过挖掘公开透明的区块链数据,我们可以洞察市场趋势,特别是追踪“聪明钱”的资金流向。dune和nansen正是实现这一目标的两大利器。 Dune Analytics:社区驱动的数据宝库 1、Dune是一个社区驱动的免费链上数据分析平台,用户可以通过SQL查询创建和分享各种数据看板,覆盖从DeFi协议到NFT市场的方…
链上侦探必备工具箱:Debank、Arkham、Zerion功能详解与对比
在加密货币世界中,链上数据分析是不可或缺的核心技能。本文将深入剖析三款链上侦探必备的强大工具:debank、arkham与zerion,助您精准掌握地址追踪与资产分析的利器。 Debank - 社交化的资产仪表盘 1、Debank是一个极为全面的资产管理仪表盘,能够清晰展示任意地址的资产组合、NFT收藏以及详细的DeFi协议仓位,让复杂的链上资产状…
使用Pandas和正则表达式高效解析复杂CSV文件头部数据
本教程详细介绍了如何处理包含非标准、结构化元数据的CSV文件。我们将学习如何结合Python的`re`模块和Pandas库,分两步精确提取数据:首先使用正则表达式解析文件中的首行复杂头部信息,将其转换为结构化的DataFrame;随后利用Pandas读取文件的剩余部分,将其作为独立的表格数据处理。 在数据分析工作中,我们经常会遇到格式不尽规范的CS…
JavaScript数学计算与数值分析库
math.js适合日常复杂计算,numeric.js专精数值分析,simple-statistics用于统计分析,TensorFlow.js适用于AI与大规模数值运算。 JavaScript虽然原生支持基本的数学运算,但在处理复杂数学计算、数值分析或科学计算时,依赖第三方库能大幅提升开发效率和计算精度。以下是一些广泛使用且功能强大的JavaScri…
优化Pandas DataFrame中列表元素的高效存在性检查
本文旨在指导如何在pandas dataframe中高效地检查一个或多个列表元素是否存在于指定列中。我们将探讨如何避免低效的嵌套循环,转而利用pandas内置的矢量化操作,如`in`运算符和`series.isin()`方法,以显著提升数据处理性能和代码可读性,尤其适用于大规模数据集。 在数据分析和处理过程中,经常需要判断一个或一组特定值是否存在于…
Pandas DataFrame:高效拆分单列字符串至多列的教程
本教程详细介绍了如何在pandas dataframe中,通过一次赋值操作将一个字符串列(如文件路径)拆分为多个新列(如年、月、日)。我们将探讨利用`series.str.split`结合`expand=true`和`n`参数,以及`dataframe.pop`方法实现高效数据转换,同时提供保持或重排原始列的策略。 在数据分析和处理过程中,我们经常…
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