首先,确保你的Linux系统上已经安装了Python。你可以使用包管理器(如apt、yum或pacman)来安装Python。 安装数据分析相关的Python库,如pandas、numpy和matplotlib。你可以使用pip来安装这些库: pipinstall pandas numpy matplotlib 复制代码 创建Python脚本: 使用文本编辑器(如vim、nano或gedit)创建一个新的Python脚本文件,...
等待安装完即可。最后，新建一个工作的文件夹。假设你希望将分析的文件存在~/Documents/Python/analysis下...
import cx_Oracle # 连接到Oracle数据库 dsn = cx_Oracle.makedsn("主机名", "端口号", "服务名") connection = cx_Oracle.connect("用户名", "密码", dsn) # 创建游标 cursor = connection.cursor() # 查询数据库内存利用率 query = """ SELECT (1 - (free.value / total.value)) * 100 AS ...
综合比较 如果你更倾向于使用命令行工具进行数据处理,并且喜欢在Linux环境下工作,那么Linux可能更适合你。 如果你更注重数据分析的便捷性和易学性,希望快速上手并进行数据分析,那么Python可能是更好的选择。 总的来说,Linux和Python在数据分析方面各有千秋,具体选择哪个工具主要取决于你的个人需求和工作环境。在实际应用...
时隔5年,《利用Python进行数据分析》在2022年9月20日推出了最新的第3版。在此次新版“鼹鼠书”中,Wes亲自讲解了最新的1.4版的Pandas。这次,很高兴能受邀翻译第3版的《利用Python进行数据分析》,22年11月底翻译好了本书,还有不到一个月,这本书应该就快能付梓啦。
(五)Python数据分析工具 (1)Pandas (2)matplotlib (3)scikit-learn 附:参考资料 (一)Linux系统和大数据 大数据分析需要可扩展,易用,灵活的计算分析,大量的数据需要通过一个硬件的集群制造一个计算资源之外的可扩展优势 Linux的低门槛使得集群架设可以以低成本完成,这使得Linux成为这些年在处理数据上显得更...
实际上,Anaconda集成了我们所需要的几乎所有工具,无论是在Linux还是Windows,抑或是iOS,它都具有使用方便、运行速度快,且界面友好的特点。其次,它不像PyCharm那么复杂、功能过于强大。利用Anaconda,编写Python程序分析数据,So Easy! 安装的过程这里不再赘述,因为实在是太没有叙述的必要。完成安装后,有两个应用程序是我们...
3、Linux系统(Ubuntu):https://zhuanlan.zhihu.com/p/84544848 安装包下载地址:https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads 六、启动 (1)在安装好了Jupyter notebook之后,我们可以在任意位置启动它,直接输入jupyter notebook即可启动。 执行命令之后,在终端中将会显示一系列notebook的服务器信息,同时浏览...
由于对数据可执行的操作的复杂性不确定,因此本文重点选取加载数据和获取数据样本两个操作来讲解三个工具。 1、Python Pandas 我们讨论的第一个工具是Python Pandas。正如它的网站所述,Pandas是一个开源的Python数据分析库。它最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源,目前由专注于Python数据包...