jupyter数据预处理

xiaofei
大数据处理
2025-01-11 04:27:18
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简述信息一览：

1、Python大数据处理之Vaex(一)
2、常用的python库有哪些
3、jupyter-lab代码补全功能不太好用,有什么好的插件或者方
4、数据科学平台有哪些?
5、数据可视化分析平台有哪些
6、推荐适合初学者的编程软件(为编程新手推荐的15款优秀编程软件)

Python大数据处理之Vaex(一)

注意，使用Vaex时，可能会遇到版本不兼容问题，实际调试中使用的是AnacondaSpyder Python 7与Vaex 0.0和numpy 0。Vaex支持快速读取HDF5和Apache Arrow格式的文件，但对于其他格式，可能需要进行转换。支持的格式包括但不限于CSV、JSON、Parquet等。

Python的Pandas库在数据处理方面提供了强大便利，但当数据规模达到一定程度，Pandas便显得力不从心，主要挑战包括内存限制、多线程性能不足和IO速度下降。面对大数据处理需求，Vaex等工具应运而生，它们通过惰性计算、内存映射和虚拟列等技术，有效解决了Pandas面临的挑战。

（图片来源网络，侵删）

Dask 主要是通过并行技术提高数据处理速度。Vaex 号称可以每秒处理十亿行数据的统计操作，还支持可视化，还可以实现交互式数据探索。

Java是一种跨平台的、面向对象的编程语言，以其稳定性和安全性而著称。Java广泛应用于企业级应用开发、移动应用（通过Android平台）、Web开发（如Spring框架）、大数据处理（如Apache Hadoop）等领域。学习Java需要一定的抽象思维能力，但它的可移植性和强大的类库支持使得它成为构建大型、复杂系统的理想选择。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。Python是做服务器开发与物联网开发。

（图片来源网络，侵删）

大数据分析利器：ApacheHadoop ApacheHadoop是一个开源的大数据处理框架，提供了分布式计算和存储能力，适合初学者学习和实践大数据分析。选择适合自己的编程软件是初学者入门编程的重要一步。

常用的python库有哪些

1、NumPy库：NumPy是Python的一个核心库，用于处理大量的数值数据。它提供了多维数组对象以及各种派生对象，如掩码数组和矩阵。NumPy也包含大量用于数学、逻辑运算和线性代数等的函数。由于其高效的内存管理和计算能力，它广泛用于数据分析、机器学习等领域。Pandas库：Pandas是一个强大的数据处理和分析工具。

2、Numpy：Numpy是Python中常见的一个用于数组处理的库，它支持多维数组及矢量化计算。Numpy的广泛使用是因为它提供了高效的数学函数。Pandas：Pandas是基于Numpy的一个开源数据分析Python库，它提供了快速、灵活且富于表现性的数据结构，使您能够轻松地操作数列及数据框架。

3、SQLite：轻量级数据库管理系统。内置于Python中，无需单独安装，适合小型项目和数据存储。主要用于嵌入式的场景中。由于SQLite具有无配置、速度快的特点，适用于移动应用及桌面应用等场景。此外，它还支持SQL语言用于数据处理。 MySQL：开源的关系型数据库管理系统。

4、Python比较常见的库有：Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等： Arrow Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间，可以轻松转换时区时间，对于一个小时前，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。

jupyter-lab代码补全功能不太好用,有什么好的插件或者方

Plotly插件：在Lab中展示Plotly可视化效果，提升数据可视化能力。 Bokeh插件：在Lab中使用Bokeh进行交互式可视化，提供更丰富的数据可视化选项。 Matplotlib插件：在Lab中启用Matplotlib可视化交互功能，增强数据可视化体验。 Drawio插件：在Lab中使用Drawio进行流程图绘制，提供强大的图形设计工具。

为实现JupyterLab代码自动补全，首先需下载并安装Kite插件。访问Kite***获取下载链接并输入密码：7287进行下载。接下来，根据您的JupyterLab版本进行相应配置。

JupyterLab Kite扩展将AI赋能的代码补全服务Kite集成到Jupyter Lab中，改善了Jupyter的代码自动补全功能，提高了编写代码的效率。JupyterLab Variable Inspector 对于习惯使用R studio或Matlab变量检测器的数据科学家，JupyterLab Variable Inspector扩展可以重新引入这一功能，提供更高效的变量管理。

专业版支持直接打开ipynb格式文件，并配置Jupyter Server，借助PyCharm自身代码补全功能实现Jupyter代码自动补全。专业版支持直接打开ipynb格式文件，并配置Jupyter Server，借助PyCharm自身代码补全功能实现Jupyter代码自动补全。

Server，利用PyCharm的代码补全功能实现Jupyter代码自动补全。对于Jupyterlab用户，需安装版本大于0的node.js以及kite插件，以实现代码自动补全功能。Jupyter Notebook用户可在Nbextensions菜单中启用Hiterland插件，从而达到代码自动补全的效果。多数工程项目需要设置虚拟环境。操作方式可参考命令行切换方法。

数据科学平台有哪些?

国内一些常见的数据科学平台有：DataCastle： DataCastle 是一个专注于数据竞赛和数据科学挑战的平台，为数据科学家提供了丰富的数据集和竞赛项目，用于实践和展示数据分析和建模能力。

Kaggle： Kaggle 是最知名的数据科学竞赛平台之一，提供多种数据挑战，涵盖各种主题，由业界专家和爱好者共同参与。 DrivenData： DrivenData 专注于社会问题的数据挑战，旨在通过数据科学解决实际问题，例如公共卫生、环境保护等。

莫普科技：莫普科技提供数据分析和挖掘的平台和工具，帮助企业实现数据驱动决策。云从科技（Datastory）：云从科技是一家提供数据智能和可视化产品的公司，旗下的Datastory平台支持数据探索和故事叙述。东方数码：东方数码是一家提供数据科学和人工智能技术的公司，其数据科学平台涵盖数据挖掘、分析和建模等功能。

开放式专业科学数据共享平台有哪些如下：国家基础科学数据共享服务平台国家基础科学数据共享服务平台属于国家科技基础条件平台下的科学数据共享平台项目，由中国科学院计算机网络信息中心牵头组织，联合中科院、国内高校和其他科研院所共同建设。

Kaggle （https：//）Kaggle是一个由Google支持的数据科学和机器学习社区，提供大量的数据集供用户进行分析和建模比赛。这个平台也是数据科学家交流和分享代码、模型的地方。