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手把手教你用seq2seq模型创建数据产品（附代码）

包含问题正文和标题的Pandas数据框，来自这篇教程（https://github.com/hamelsmu/Seq2Seq_Tutorial/blob/master/notebooks/Tutorial.ipynb...理解两个概念很重要： 每层预期输入的数据形状以及图层将返回的数据形状。（当你将多个图层堆叠在一起时，输入和输出形状必须是兼容的，就像乐高积木一样）。 概念上来说，图层的输出代表着什么？...我在附录中会介绍一个数据库，你可以从这个数据库中获取数据并亲自尝试一下！...复现环境：Nvidia-Docker 为了提供给那些尝试运行我代码的人的方便，我将所有的依赖项打包成一个Nvidia-Docker容器。...或者，你可以使用pandas库(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_gbq.html)来完成查询表格的整个过程

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    Python实现Excel工作表合并的完整教程 | 数据处理技巧

    ，还容易出错。...使用Python可以自动化完成这些重复性工作，大大提高效率。准备工作1. 安装必要的库使用pip安装pandas和openpyxl：pip install pandas openpyxl2....sheet_name=sheet_name) # 添加一列记录原始工作表名称 df['来源工作表'] = sheet_name # 将当前工作表数据添加到合并的...] = sheet_name # 添加到列表 all_dfs.append(df) # 合并所有数据框，自动处理列名不一致的情况 combined_df...错误处理使用try-except处理异常添加日志记录验证每个文件的完整性创建数据质量报告掌握Python工作表合并，提升办公效率通过本教程，您已经学会了使用Python的pandas库合并Excel工作表的多种方法

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    Tapdata Connector 实用指南：数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

    本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例，演示数据入仓场景下，如何将数据实时同步到 BigQuery。...，创建数据集时，选择位置类型为多区域） ii....访问账号（JSON）：用文本编辑器打开您在准备工作中下载的密钥文件，将其复制粘贴进该文本框中。 数据集 ID：选择 BigQuery 中已有的数据集。...为此，Tapdata 选择将 Stream API 与 Merge API 联合使用，既满足了数据高性能写入的需要，又成功将延迟保持在可控范围内，具体实现逻辑如下： 在数据全量写入阶段，由于只存在数据的写入...在数据增量阶段，先将增量事件写入一张临时表，并按照一定的时间间隔，将临时表与全量的数据表通过一个 SQL 进行批量 Merge，完成更新与删除的同步。

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    从 数据工程 到 Prompt 工程

    在数据科学方面，数据准备可能是一项耗时且乏味的任务。那么，为什么不尝试使用 LLM 使其自动化呢？在以下部分中，我们将使用 ChatGPT 和 Python 解决不同的数据工程问题。...创建数据框 让我们从一个简单的问题开始，并从样本数据集创建一个 Pandas 数据框。表 1 包含例如世界银行提供的国家指标。...旋转数据框 对于数据科学，我们在第一个提示中创建的表结构并不是最优的。相反，所谓的“平板”会更方便。在表 1 中，指标“GDP”和“人口”分别用名为“Variable”和“Value”的两列表示。...将表 1 的格式转换为表 2 的格式称为“透视”。让我们尝试使用 ChatGPT 来解决这个任务。...为此，我们要求 ChatGPT 通过发布以下提示将 ISO 国家代码添加到我们的数据中： For each country, in the table above, add its ISO code

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    使用Kafka，如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录？

    我们也不能使用 Kafka Connect，因为表中缺少自增列，Kafka Connect 就没办法保证在传输数据时不丢失数据。...我们知道有可能可以使用时间戳，但这种方法有可能会丢失部分数据，因为 Kafka 查询数据时使用的时间戳精度低于表列中定义的精度。...对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。...总 结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。...因为将所有的数据都推到了 Kafka，我们有了足够的空间来开发其他的解决方案，这样我们就可以为我们的客户解决重要的问题，而不需要担心会出错。

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    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    我们也不能使用 Kafka Connect，因为表中缺少自增列，Kafka Connect 就没办法保证在传输数据时不丢失数据。...我们知道有可能可以使用时间戳，但这种方法有可能会丢失部分数据，因为 Kafka 查询数据时使用的时间戳精度低于表列中定义的精度。...对大表进行分区，我们就能够备份旧分区，并在不再需要这些分区时将其删除，回收一些空间。因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。...总结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。...因为将所有的数据都推到了 Kafka，我们有了足够的空间来开发其他的解决方案，这样我们就可以为我们的客户解决重要的问题，而不需要担心会出错。

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    pandas 1.3版本主要更新内容一览

    版本中可以直接传入css字符串，比如下面我们通过设置hover伪类样式，来修改每一行鼠标悬停时的样式： 2.3 center参数在时间日期index的数据框rolling操作中可用 在先前的版本中，如果针对行索引为时间日期型的数据框进行...rolling滑窗操作使用center参数将每行记录作为窗口中心时会报错： 而在1.3中这个问题终于得到解决~方便了许多时序数据分析时的操作： 2.4 sample()随机抽样新增ignore_index...参数 我们都知道在pandas中可以使用sample()方法对数据框进行各种放回/不放回抽样，但以前版本中抽完样的数据框每行记录还保持着先前的行索引，使得我们还得多一步reset_index()操作，而在...if_sheet_exists来设定新工作表与已存在工作表重名时的处理策略，默认为'error'即直接抛出错误，'new'则会自动修改工作表名，'replace'则会覆盖原同名工作表： 2.7 结合SQL...读取数据库表时可直接设置类型转换 在1.3版本中，我们在使用read_sql_query()结合SQL查询数据库时，新增了参数dtype可以像在其他API中那样一步到位转换查询到的数据：

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    （数据科学学习手札124）pandas 1.3版本主要更新内容一览

    2.3 center参数在时间日期index的数据框rolling操作中可用 　　在先前的版本中，如果针对行索引为时间日期型的数据框进行rolling滑窗操作使用center参数将每行记录作为窗口中心时会报错...2.4 sample()随机抽样新增ignore_index参数 　　我们都知道在pandas中可以使用sample()方法对数据框进行各种放回/不放回抽样，但以前版本中抽完样的数据框每行记录还保持着先前的行索引...2.5 explode()新增多列操作支持 　　当数据框中某些字段某些位置元素为列表、元组等数据结构时，我们可以使用explode()方法来基于这些序列型元素进行展开扩充，但在以前的版本中每次explode...，默认为'error'即直接抛出错误，'new'则会自动修改工作表名，'replace'则会覆盖原同名工作表： ?...2.7 结合SQL读取数据库表时可直接设置类型转换 　　在1.3版本中，我们在使用read_sql_query()结合SQL查询数据库时，新增了参数dtype可以像在其他API中那样一步到位转换查询到的数据

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    手把手 | 如何用Python做自动化特征工程

    特征工程需要从数据中提取相关信息并将其放入单个表中，然后可以使用该表来训练机器学习模型。 构建特征的过程非常地耗时，因为每个特征的构建通常需要一些步骤来实现，尤其是使用多个表中的信息时。...转换作用于单个表（从Python角度来看，表只是一个Pandas 数据框），它通过一个或多个现有的列创建新特征。 例如，如果我们有如下客户表。...此过程包括通过客户信息对贷款表进行分组，计算聚合，然后将结果数据合并到客户数据中。以下是我们如何使用Pandas库在Python中执行此操作。...但是，对于payments数据框，没有唯一索引。当我们将此实体添加到实体集时，我们需要传入参数make_index = True并指定索引的名称。...将数据框添加到实体集后，我们检查它们中的任何一个： 使用我们指定的修改模型能够正确推断列类型。接下来，我们需要指定实体集中的表是如何相关的。

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    全新ArcGIS Pro 2.9来了

    连接后，可以在Google BigQuery 或 Snowflake 中的表上启用特征分箱， 以绘制不同比例的聚合特征。这使得以可用格式查看大量特征成为可能。...可以创建查询图层以将数据添加到地图以进行更深入的分析。创建查询层时，可以创建物化视图将SQL查询存储在数据仓库中，以提高查询性能。...发布时，可以引用查询图层，创建图层将引用的物化视图，或创建将数据复制到门户的关系数据存储的快照。...知识图谱 ArcGIS Knowledge 将 ArcGIS Pro 连接到企业图形存储，使用户能够探索和分析空间、非空间、非结构化和结构化数据以加快决策制定。...数据工程 使用“字段统计转表”工具将字段面板中的统计数据导出到单个表或每个字段类型（数字、文本和日期）的单独表。可以从统计面板中的菜单按钮访问该工具 。

    3.4K20

    爆肝3W字，全网最全爬虫自动化获取企业招标信息，招标网、爱企查...

    import pandas as pd: Pandas是一个强大的数据处理和分析库。它提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，使得数据清洗、转换、分析和可视化变得更加简单和高效。...：函数首先尝试使用pymysql.connect方法和adb_param字典中的信息建立数据库连接。...然而，由于前面的异常处理可能导致函数提前返回，这个新创建的游标实际上只有在没有异常发生时才会被使用。...当所有页面处理完成之后，再进入到上一层循环，对数据进行处理，将数组中存储的数据放到Pandas中，然后通过Pandas存储到数据库中 存储数组 将数组中的数据存储到Pandas中，并且给每一个列命名...#将Pandas中的数据写入到数据库中，数据库的表名就是查看公司的名称 df.to_sql(name=str(company_name[0]), con=conn, if_exists='append

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    【Rust日报】2020-03-30 大表数据复制工具dbcrossbar 0.3.1即将发布新版本

    dbcrossbar 0.3.1: 开源大表数据复制工具即将发布新版本 dbcrossbar 0.3.1: Copy large tables between BigQuery, PostgreSQL,...（已经知道未来在Version 1.0还将会有更重大的信息披露） 你可以使用dbcrossbar将CSV裸数据快速的导入PostgreSQL，或者将PostgreSQL数据库中的表 在BigQuery里做一个镜像表来做分析应用...覆盖写操作数据表，append添加写，甚至可以 (对PostgreSQL和BigQuery)做UPSERT（Update or Insert into a table)操作。...它知道怎么自动的来回将PostgreSQL的表定义转换成BigQuery的表定义。 Rust的异步功能已经在这个开源项目中被证明了Rust是一种超级牛的编程语音。...虽然可以预见的 还会在正在进行的开发中遇到各种各样的问题和挑战，但是Rust语言的ownership and borrowing 严格规定已经证明可以使同时使用异步功能函数和线程混用而很少出错。

    1.1K30

    Pandas速查卡-Python数据科学

    它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org...格式的字符串, URL或文件. pd.read_html(url) 解析html URL，字符串或文件，并将表提取到数据框列表 pd.read_clipboard() 获取剪贴板的内容并将其传递给read_table...df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数 df.info() 索引，数据类型和内存信息 df.describe() 数值列的汇总统计信息...中的行添加到df2的末尾（列数应该相同） df.concat([df1, df2],axis=1) 将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同） df1.join(df2,on=col1,how='

    11.6K80

    教程 | 没错，纯SQL查询语句可以实现神经网络

    也就是说，这个有趣的项目用于测试 SQL 和 BigQuery 的限制，同时从声明性数据的角度看待神经网络训练。这个项目没有考虑任何的实际应用，不过最后我将讨论一些实际的研究意义。...我们将使用 Bigquery 的函数 save to table 把结果保存到一个新表。我们现在可以在训练集上执行一次推理来比较预测值和预期值的差距。...如果我们把迭代次数加到 100 次，准确率高达 99%。 优化 下面是对本项目的总结。我们由此获得了哪些启发？如你所见，资源瓶颈决定了数据集的大小以及迭代执行的次数。...创建中间表和多个 SQL 语句有助于增加迭代数。例如，前 10 次迭代的结果可以存储在一个中间表中。同一查询语句在执行下 10 次迭代时可以基于这个中间表。如此，我们就执行了 20 个迭代。...多尝试应用用户自定义的函数。如果感兴趣，你可以看看这个 BigQuery 的用户自定义函数的服务模型的项目（但是，无法使用 SQL 或者 UDFs 进行训练）。

    2.7K50

    如何用纯SQL查询语句可以实现神经网络？

    也就是说，这个有趣的项目用于测试 SQL 和 BigQuery 的限制，同时从声明性数据的角度看待神经网络训练。这个项目没有考虑任何的实际应用，不过最后我将讨论一些实际的研究意义。...我们将使用 Bigquery 的函数 save to table 把结果保存到一个新表。我们现在可以在训练集上执行一次推理来比较预测值和预期值的差距。...如果我们把迭代次数加到 100 次，准确率高达 99%。 优化 下面是对本项目的总结。我们由此获得了哪些启发？如你所见，资源瓶颈决定了数据集的大小以及迭代执行的次数。...创建中间表和多个 SQL 语句有助于增加迭代数。例如，前 10 次迭代的结果可以存储在一个中间表中。同一查询语句在执行下 10 次迭代时可以基于这个中间表。如此，我们就执行了 20 个迭代。...多尝试应用用户自定义的函数。如果感兴趣，你可以看看这个 BigQuery 的用户自定义函数的服务模型的项目（但是，无法使用 SQL 或者 UDFs 进行训练）。

    3.5K30

    Pandas库常用方法、函数集合

    Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...这里列举下Pandas中常用的函数和方法，方便大家查询使用。...join concat：合并多个dataframe，类似sql中的union pivot：按照指定的行列重塑表格 pivot_table：数据透视表，类似excel中的透视表 cut：将一组数据分割成离散的区间...，适合将数值进行分类 qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列...“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组

    2.8K10

    教程｜Python Web页面抓取：循序渐进

    在第二个屏幕上选择“添加到环境变量”。 库 系统安装后，还要使用三个重要的库– BeautifulSoup v4，Pandas和Selenium。...提取6.png 循环将遍历整个页面源，找到上面列出的所有类，然后将嵌套数据追加到列表中： 提取7.png 注意，循环后的两个语句是缩进的。循环需要用缩进来表示嵌套。...因为将执行类似的操作，所以建议暂时删除“print”循环，将数据结果输入到csv文件中。 输出5.png 两个新语句依赖于pandas库。第一条语句创建变量“ df”，并将其对象转换为二维数据表。...为了收集有意义的信息并从中得出结论，至少需要两个数据点。 当然，还有一些稍有不同的方法。因为从同一类中获取数据仅意味着附加到另一个列表，所以应尝试从另一类中提取数据，但同时要维持表的结构。...如有必要还可添加另一个“If”条件来控制重复条目： 最后，需要更改数据表的形成方式： 更多3.png 到目前为止，我们代码的最新迭代应如下所示： 更多4.png 幸运的话，运行此代码时不会输出错误

    11.6K50

    05.记录合并&字段合并&字段匹配1.记录合并2.字段合并3.字段匹配3.1 默认只保留连接上的部分3.2 使用左连接3.3 使用右连接3.4 保留左右表所有数据行

    1.记录合并 将两个结构相同的数据框合并成一个数据框。 函数concat([dataFrame1, dataFrame2, ...]) ?...(str) #合并成新列 tel = df['band'] + df['area'] + df['num'] #将tel添加到df数据框的tel列 df['tel'] = tel ?...屏幕快照 2018-07-02 22.02.37.png 3.2 使用左连接 即使与右边数据框匹配不上，也要保留左边内容，右边未匹配数据用空值代替 itemPrices = pandas.merge(...屏幕快照 2018-07-02 21.38.15.png 3.3 使用右连接 即使与左边数据框匹配不上，也要保留右边内容，左边未匹配数据用空值代替 itemPrices = pandas.merge(...屏幕快照 2018-07-02 21.38.49.png 3.4 保留左右表所有数据行 即使连接不上，也保留所有未连接的部分，使用空值填充 itemPrices = pandas.merge(

    4.4K20

    1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery，PayPal的经验有哪些可借鉴之处？

    我们已使用这一基础架构将超过 15PB 的数据复制到了 BigQuery 中，并将 80 多 PB 数据复制到了 Google Cloud Services 中，用于各种用例。...DDL（数据定义语言）和 SQL 转换 因为我们要使用新技术将数据用户带到云端，我们希望减轻从 Teradata 过渡到 BigQuery 的阵痛。...自动化框架不断轮询本地基础架构的更改，并在创建新工件时在 BigQuery 中创建等效项。...图 3：在迁移过程中弃用的负载 对自动化框架的投入帮助我们区分了用过 / 未使用的内容，并在最后一步获得用户的验证。让用户手工确认会很枯燥，且容易出错。...团队正在研究流式传输能力，以将站点数据集直接注入 BigQuery，让我们的分析师近乎实时地使用。

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