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Python在Excel中创建与优化数据透视表的完整指南

Python凭借其强大的数据处理能力，结合Spire.XLS和Pandas两大库，可实现数据透视表的自动化创建与深度优化。本文将通过实际案例，详细讲解如何用Python高效生成专业级数据透视表。...Spire.XLS：企业级精准控制Spire.XLS是专业级Excel操作库，支持动态创建透视表、调整样式、设置筛选条件等高级功能。...：支持自定义聚合函数（如加权平均）大数据处理：通过分块读取（chunksize参数）处理超百万行数据二、基础操作：从零创建透视表案例1：使用Spire.XLS创建销售分析透视表假设需分析某企业2025年销售数据...自然语言生成透视表结合NLP技术，通过语音或文本指令创建透视表：# 示例指令："按产品分类统计销售额，并计算利润率"def generate_pivot_from_query(query): if...在Excel数据透视表领域的应用，已从简单的自动化替代升级为智能数据分析平台。

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    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？

    举个例子：尽管 PayPal 的大多数消费者在使用 SQL，但仍有许多用户在分析和机器学习用例中使用 Python、Spark、PySpark 和 R。...这确保了数据的安全性，保证数据位于无法从外部访问的范围内。我们部署了自动化操作以防止意外创建缺少加密密钥的数据集。...我们创建了一个自动化框架以及一个用于交互式使用和自助代码转换的门户。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。...源上的数据操作：由于我们在提取数据时本地系统还在运行，因此我们必须将所有增量更改连续复制到 BigQuery 中的目标。对于小表，我们可以简单地重复复制整个表。...如果干运行成功，我们会将数据加载到表中并要求用户进行湿运行。湿运行是一次性执行，用来测试结果集是否全部正确。我们为用户创建了用于湿运行的测试数据集，在湿运行后再验证他们的生产负载。

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    拿起Python，防御特朗普的Twitter！

    这里是ADVCL，它代表状语从句修饰语。headTokenIndex指示指向此标记的弧在依赖关系解析树中的位置，每个标记作为一个索引。...我们没有在tweet出现时进行分析，而是决定将每条tweet插入到一个BigQuery表中，然后找出如何分析它。...BigQuery：分析推文中的语言趋势 我们创建了一个包含所有tweet的BigQuery表，然后运行一些SQL查询来查找语言趋势。下面是BigQuery表的模式： ?...表中的token列是一个巨大的JSON字符串。幸运的是，BigQuery支持用户定义的函数（UDF），它允许你编写JavaScript函数来解析表中的数据。...数据可视化 BigQuery与Tableau、data Studio和Apache Zeppelin等数据可视化工具很棒。将BigQuery表连接到Tableau来创建上面所示的条形图。

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    一顿操作猛如虎，涨跌全看特朗普！

    然后在终端中输入以下内容： 如果你在Windows上，在命令提示符中输入以下内容： 这将在当前文件夹中创建Python的本地副本及其所需的所有工具。...这里是ADVCL，它代表状语从句修饰语。headTokenIndex指示指向此标记的弧在依赖关系解析树中的位置，每个标记作为一个索引。...我们没有在tweet出现时进行分析，而是决定将每条tweet插入到一个BigQuery表中，然后找出如何分析它。...BigQuery：分析推文中的语言趋势 我们创建了一个包含所有tweet的BigQuery表，然后运行一些SQL查询来查找语言趋势。...将BigQuery表连接到Tableau来创建上面所示的条形图。Tableau允许你根据正在处理的数据类型创建各种不同的图表。

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    Dbt基本概念与快速入门

    每个模型都是一个SQL查询，它通常表示一个数据表或视图。依赖关系（Dependencies）：模型之间可以有依赖关系，DBT会自动处理这些依赖关系。...DBT快速入门下面是DBT的快速入门步骤，包括如何安装、初始化项目、创建模型、运行和测试等。3.1 安装DBTDBT是用Python编写的，因此需要先安装Python。你可以使用pip来安装DBT。...安装DBT（以BigQuery为例）：pip install dbt-bigquery 对于其他数据库（如Snowflake、Redshift等），只需安装相应的DBT适配器，如：pip install...3.4 创建和编写模型（SQL文件）在 models 目录下创建SQL文件（例如：my_model.sql），并编写数据转换逻辑。...数据仓库本地处理：DBT将数据转换操作推向数据库，而不是在外部运行，这样可以充分利用数据库的处理能力。总结DBT是一个强大的数据转换工具，专为现代数据仓库设计。

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    BigQuery：云中的数据仓库

    将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。...所有这些都可以在没有购买或管理任何大数据硬件集群的情况下使用！ 建模您的数据 在经典的数据仓库（DW）中，您可以使用某种雪花模式或者简化的星型模式，围绕一组事实表和维表来组织您自己的模式。...在NoSQL或columnar数据存储中对DW进行建模需要采用不同的方法。在BigQuery的数据表中为DW建模时，这种关系模型是需要的。...当您从运营数据存储中创建周期性的固定时间点快照时，(使用)SCD模型很常见。例如，季度销售数据总是以某种时间戳或日期维度插入到DW表中。...快速渐变维度(Fast Changing Dimensions) 快速渐变维度(FCD)在典型的DW中需要更多的工作才能创建，这与BiqQuery相比没有什么不同。

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    0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到外部系统

    在《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的SQL进行字数统计》一文中，我们直接执行了Select查询操作，在终端中直接看到了查询结果。...Sink Sink用于将Reduce结果输出到外部系统。它也是通过一个表（Table）来表示结构。这个和MapReduce思路中的Map很类似。...Print 为了简单起见，我们让Sink的表连接的外部系统是print。这样我们就可以在控制台上看到数据。...connector' = 'print' ); """ t_env.execute_sql(my_sink_ddl).print() 需要强调的是，我们没有给sink的表创建主键...这一步只能创建表和连接器，具体执行还要执行下一步。 Execute 因为source和WordsCountTableSink是两张表，分别表示数据的输入和输出结构。

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    使用Tensorflow和公共数据集构建预测和应用问题标签的GitHub应用程序

    这些数据存储在BigQuery中，允许通过SQL接口快速检索！获取这些数据非常经济，因为当第一次注册帐户时，Google会为您提供300美元，如果已经拥有一个，则成本非常合理。...用于存储在BigQuery上的GH-Archive数据的示例查询语法 要注意不仅仅是问题数据 - 可以检索几乎任何发生的事情的数据在GitHub上！...第2步：使用python轻松与GitHub API进行交互。 应用需要与GitHub API进行交互才能在GitHub上执行操作。在选择的编程语言中使用预构建的客户端非常有用。...上面的代码在GitHub上创建了这个问题 可以在此处查看此代码创建的问题。...此预处理管道清除原始文本，标记数据，构建词汇表，并将文本序列填充到相同长度。 模型有两个输入：问题标题和正文，并将每个问题分类为错误，功能请求或问题。

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    弃用 Lambda，Twitter 启用 Kafka 和数据流新架构

    此外，新架构还能处理延迟事件计数，在进行实时聚合时不会丢失事件。此外，新架构中没有批处理组件，所以它简化了设计，降低了旧架构中存在的计算成本。 表 1：新旧架构的系统性能比较。...第一步，我们创建了一个单独的数据流管道，将重复数据删除前的原始事件直接从 Pubsub 导出到 BigQuery。然后，我们创建了用于连续时间的查询计数的预定查询。...同时，我们会创建另外一条数据流管道，把被扣除的事件计数导出到 BigQuery。通过这种方式，我们就可以看出，重复事件的百分比和重复数据删除后的百分比变化。...第二步，我们创建了一个验证工作流，在这个工作流中，我们将重复数据删除的和汇总的数据导出到 BigQuery，并将原始 TSAR 批处理管道产生的数据从 Twitter 数据中心加载到谷歌云上的 BigQuery...结 语 通过将建立在 TSAR 上的旧架构迁移到 Twitter 数据中心和谷歌云平台上的混合架构，我们能够实时处理数十亿的事件，并实现低延迟、高准确度、稳定性、架构简单和减少工程师的运营成本。

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    谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器，加强跨平台数据集成能力

    这个新增选项支持在 Hive 中使用类 SQI 查询语言 HiveQL 对 BigQuery 进行读写。...这样，数据工程师就可以在不移动数据的情况下访问和查询 BigQuery 数据集，而 BigQuery 的用户则可以利用 Hive 的工具、库和框架进行数据处理和分析。...所有的计算操作（如聚合和连接）仍然由 Hive 的执行引擎处理，连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互，而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储中，还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶中...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询，在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表，以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...BigQuery 和 BigLake 表的数据。

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    Apache Hudi 0.11.0版本重磅发布！

    多模式索引 在 0.11.0 中，我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能...异步索引器 在 0.11.0 中，我们添加了一个新的异步服务，用于索引我们丰富的表服务集。它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引（例如，文件、布隆过滤器和列统计信息），而不会阻塞摄取。...您可以直接通过 API 实例化目录，也可以使用CREATE CATALOG语法创建catalog。...Google BigQuery集成 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...用户可以设置org.apache.hudi.gcp.bigquery.BigQuerySyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现，并使目标 Hudi 表在 BigQuery

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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

    其优势在于： 在不影响线上业务的情况下进行快速分析：BigQuery 专为快速高效的分析而设计, 通过在 BigQuery 中创建数据的副本, 可以针对该副本执行复杂的分析查询, 而不会影响线上业务。...在服务账号详情区域，填写服务账号的名称、ID 和说明信息，单击创建并继续。 c. 在角色下拉框中输入并选中 BigQuery Admin，单击页面底部的完成。 3....登录 Google Cloud 控制台，创建数据集和表，如已存在可跳过本步骤。 i....创建表： https://cloud.google.com/bigquery/docs/tables 操作流程详解（Tapdata Cloud） ① 登录 Tapdata Cloud...参考右侧【连接配置帮助】，完成连接创建： ③ 创建数据目标 BigQuery 的连接 在 Tapdata Cloud 连接管理右侧菜单栏，点击【创建连接】按钮，在弹出的窗口中选择 BigQuery，

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    动动嘴就能查数据库，这个开源项目有点猛

    下图展示了完整的数据流：左边是各种数据源（PostgreSQL、Snowflake、BigQuery 等），中间是 Wren AI 的核心引擎（包含语义建模、访问控制、数据策略等模块），右边是输出端（可以对接...支持英语、德语、西班牙语、法语、日语、韩语、葡萄牙语、中文等多种语言。不用再纠结怎么用英语描述业务问题了，直接用中文问就行。 2....语义索引 + 精心设计的 UI/UX Wren AI 实现了一套语义引擎架构，让你可以在原始 schema 上建立一层"逻辑表示层"。...这样生成的 SQL 不仅更准确，还减少了重复代码，简化了表关联。 4. 不写代码也能获得洞察 用户提问后，Wren AI 会找到最相关的表，LLM 还会生成三个相关问题供你选择。...如果你公司有数据安全要求，不能把数据发到外部 API，用 Ollama 挂个本地模型就行，这点太实用了。

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    如何使用5个Python库管理大数据？

    这就是为什么我们想要提供一些Python库的快速介绍来帮助你。 BigQuery 谷歌BigQuery是一个非常受欢迎的企业仓库，由谷歌云平台（GCP）和Bigtable组合而成。...之前写过一篇文章里有说明如何连接到BigQuery，然后开始获取有关将与之交互的表和数据集的信息。在这种情况下，Medicare数据集是任何人都可以访问的开源数据集。...关于BigQuery的另一点是，它是在Bigtable上运行的。重要的是要了解该仓库不是事务型数据库。因此，不能将其视为在线交易处理（OLTP）数据库。它是专为大数据而设计的。...Kafka Python Kafka是一个分布式发布-订阅消息传递系统，它允许用户在复制和分区主题中维护消息源。 这些主题基本上是从客户端接收数据并将其存储在分区中的日志。...在Kafka Python中，这两个方面并存。KafkaConsumer基本上是一个高级消息使用者，将用作官方Java客户端。 它要求代理商支持群组API。

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