课程以实际案例为驱动，深入浅出地介绍了数据分析架构师的核心概念和实践方法。通过课堂讲解、项目演示和实践任务，我逐渐掌握了数据处理、架构设计、性能优化等关键技能，使我能够在复杂的数据环境中游刃有余地工作。 “P8百万数据分析架构师一期保薪班”的导师团队由业内资深专家组成，他们不仅在课程中传授知识，更通过案例分享和实际经验，让我对数据分析架构师这一职业有了更深刻的理解。导师们在课程中不遗余力地解答我的问题，为我提供了宝贵的指导和支持。 课程的重点之一是项目实践，通过实际项目的开发和完成，我深刻体会到了理论知识在实际中的应用。我通过设计和实现数据处理流程、优化查询性能等任务，不仅巩固了所学知识，还培养了分析问题、解决问题的能力。

这篇文章全面探讨了Python作为数据科学领域首选语言的原因。从Python的历史、特性，到在数据科学中的应用实例，再到与其他数据科学语言的比较，以及在实际企业中的应用，我们深入剖析了Python的优势与挑战，最后对Python的未来进行了展望。

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利用Python进行数据分析（原书第2版）英文版

PyCharts 是一个基于 Python 的数据可视化库，它支持多种图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。PyCharts 提供了简洁的 API，使得用户能够轻松地创建各种图表，同时支持个性化的配置，以满足不同需求。PyCharts 的底层依赖于 ECharts，这使得它在功能和性能上都具有很高的优势。

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在进行性能测试时，我们需要对测试结果进行监控和分析，以便于及时发现问题并进行优化。 Locust在内存中维护了一个时间序列数据结构，用于存储每个事件的统计信息。 这个数据结构允许我们在Charts标签页中查看不同时间点的性能指标，但是正因为Locust WebUI上展示的数据实际上是存储在内存中的。所以在Locust测试结束后，这些数据将不再可用。 如果我们需要长期保存以便后续分析测试数据，可以考虑将Locust的测试数据上报到外部的数据存储系统，如InfluxDB，并使用Grafana等可视化工具进行展示和分析。

前言：Pandas的数据操作中，最基本的就是操作的筛选了，但是对新学员来说的这又是一个难点，因为方法比较多，不容易记。在此总结一下pandas中的一些常用的数据筛选操作。

一、首先需要思考，我们在页面导出excel，用python导出如何写入文件的 封装前需要确认python导出excel接口返回的是一个什么样的数据类型 如下：我们先看下不对返回结果做处理，直接接收数据类型是一个对象，无法获取返回值

无效数据是指不符合数据收集目的或数据收集标准的数据。这些数据可能来自于不准确的测量、缺失值、错误标注、虚假的数据源或其他问题。无效数据可能会对数据分析结果产生误导，因此需要在数据分析之前进行过滤和处理。