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使用 plotly 绘制 Choropleth 地图

和高层 API plotly.express.choropleth_mapbox，数据是 COVID-19 在某一天的疫情数据。...—— Choropleth_百度百科 简单来说，具体到本文，就是在地图上为每个省上色，根据什么来确定上哪个颜色呢？在本文中就是该省的确诊人数，人数越多，颜色越亮。...其实所有绘图都是这样，只不过在 plotly 里体现得尤为明显，尤其是底层 API。 data 决定绘图所使用的数据，比如绘制股票折线图用的股票历史数据，绘制疫情地图用的疫情数据。...通常的形式为 properties.name，其中的 name 需要你自己根据 geojson 文件去指定，比如这里是 properties.NL_NAME_1，意思就是 NL_NAME_1 这一列是省份名称...通常来说是一个 pandas dataframe 中的某一列，即一个 series。

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    Google AutoML图像分类模型 | 使用指南

    如果你还没有账户，请先在Google Cloud Platform上创建一个帐户。然后，我们需要创建一个新项目。 ? 创建项目后，我们可以使用顶部的侧边栏或搜索栏导航到Google AutoML。...格式化输入数据 现在我们将自己的数据放入Google Cloud Platform。所有数据都必须位于GCP存储桶中。因为我们的数据集太大，所以浏览器界面无法正常工作。...你也可以安装Google Cloud SDK（其中包括命令行工具）。...Google Cloud SDK下载链接： https://cloud.google.com/sdk/ 现在，我们只需要执行gsutil cp -r path / to / faces gs：// YOUR_BUCKET...我在ipython终端中使用Pandas DataFrame进行了此操作（如下图所示）： Pandas：https://pandas.pydata.org/ ? ? ?

    3.6K20

    PandasAI——让AI做数据分析

    这个项目的github地址为：https://github.com/gventuri/pandas-ai PandasAI Pandas AI 是一个 Python 库，它为 Pandas（一款流行的数据分析和操作工具...PandasAI 设计用于与 Pandas 共同使用。它使 Pandas 具有对话能力，允许你向你的数据以 Pandas DataFrame 的形式提问并获得答案。...例如，你可以要求 PandasAI 查找 DataFrame 中某列的值大于 5 的所有行，它将返回只包含符合要求的那些行的 DataFrame： import pandas as pd from pandasai...隐私和安全 为了生成运行的 Python 代码，我们取 dataframe 的head，将其随机化（对敏感数据使用随机生成，对非敏感数据进行打散）并只发送head。...你可以通过复制 .env.example 文件到 .env 来完成此操作： cp .env.example .env 然后，编辑 .env 文件并设置适当的值。

    2.2K40

    人工智能之数据分析 Pandas：第七章 相关性分析

    人工智能之数据分析 Pandas第七章 相关性分析前言相关性分析（Correlation Analysis） 是探索变量之间线性或非线性关系的重要手段，广泛应用于特征选择、业务洞察、建模前分析等场景。...基础方法：.corr()import pandas as pdimport numpy as np# 示例数据df = pd.DataFrame({ '身高': [170, 175, 180, 165...x = np.linspace(-3, 3, 100)y = x**2 + np.random.normal(0, 0.5, 100)df_nl = pd.DataFrame({'x': x, 'y':...plt.scatter(df_nl['x'], df_nl['y']) 七、完整分析流程模板import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot...资料关注公众号：咚咚王《Python编程：从入门到实践》《利用Python进行数据分析》《算法导论中文第三版》《概率论与数理统计（第四版） (盛骤) 》《程序员的数学》《线性代数应该这样学第3版》《微积分和数学分析引论

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    Pandas数据结构之DataFrame常见操作

    提取、添加、删除列 用方法链分配新列 索引 / 选择 数据对齐和运算 转置 DataFrame 应用 NumPy 函数 控制台显示 DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全 提取、添加...这是要注意的是，该 DataFrame 是筛选了花萼长度大于 5 以后的数据。首先执行的是筛选操作，再计算比例。这个例子就是对没有事先筛选 DataFrame 进行的引用。...数据对齐和运算 DataFrame 对象可以自动对齐列与索引（行标签）的数据。与上文一样，生成的结果是列和行标签的并集。...Pandas 可以自动对齐 ufunc 里的多个带标签输入数据。例如，两个标签排序不同的 Series 运算前，会先对齐标签。...如有可能，应用 ufunc 而不把基础数据转换为多维数组。 控制台显示 控制台显示大型 DataFrame 时，会根据空间调整显示大小。info()函数可以查看 DataFrame 的信息摘要。

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    Pandas数据结构之DataFrame常见操作

    提取、添加、删除列 用方法链分配新列 索引 / 选择 数据对齐和运算 转置 DataFrame 应用 NumPy 函数 控制台显示 DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全 提取、添加...这是要注意的是，该 DataFrame 是筛选了花萼长度大于 5 以后的数据。首先执行的是筛选操作，再计算比例。这个例子就是对没有事先筛选 DataFrame 进行的引用。...数据对齐和运算 DataFrame 对象可以自动对齐列与索引（行标签）的数据。与上文一样，生成的结果是列和行标签的并集。...Pandas 可以自动对齐 ufunc 里的多个带标签输入数据。例如，两个标签排序不同的 Series 运算前，会先对齐标签。...如有可能，应用 ufunc 而不把基础数据转换为多维数组。 控制台显示 控制台显示大型 DataFrame 时，会根据空间调整显示大小。info()函数可以查看 DataFrame 的信息摘要。

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    Pandas数据结构之DataFrame常见操作

    上例用 assign 把函数传递给 DataFrame， 并执行函数运算。这是要注意的是，该 DataFrame 是筛选了花萼长度大于 5 以后的数据。首先执行的是筛选操作，再计算比例。...数据对齐和运算 DataFrame 对象可以自动对齐列与索引（行标签）的数据。与上文一样，生成的结果是列和行标签的并集。...应用 NumPy 函数 Series 与 DataFrame 可使用 log、exp、sqrt 等多种元素级 NumPy 通用函数（ufunc） ，假设 DataFrame 的数据都是数字： In [...Pandas 可以自动对齐 ufunc 里的多个带标签输入数据。例如，两个标签排序不同的 Series 运算前，会先对齐标签。...如有可能，应用 ufunc 而不把基础数据转换为多维数组。 控制台显示 控制台显示大型 DataFrame 时，会根据空间调整显示大小。info()函数可以查看 DataFrame 的信息摘要。

    1.7K10

    如何通过Maingear的新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

    cuDF：数据帧操作 cuDF提供了类似Pandas的API，用于数据帧操作，因此，如果知道如何使用Pandas，那么已经知道如何使用cuDF。...可以像Pandas一样创建系列和数据框： import numpy as np import cudf s = cudf.Series([1,2,3,None,4]) df = cudf.DataFrame...数据帧转换为cuDF数据帧（但不建议这样做）： import pandas as pd import cudf df = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3],'b': [0.1..., 0.2, None, 0.3]}) gdf = cudf.DataFrame.from_pandas(df) 也可以做相反的事情，将cuDF数据帧转换为pandas数据帧： import cudf...为了生产使用机器学习的产品，需要进行迭代并确保拥有可靠的端到端流水线，并且使用GPU执行它们将有望改善项目输出。

    2.4K40

    Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

    例如，在Databricks，超过 90％的Spark API调用使用了DataFrame、Dataset和SQL API及通过SQL优化器优化的其他lib包。...5.jpg 很多Python开发人员在数据结构和数据分析方面使用pandas API，但仅限于单节点处理。...，并将pandas API集成到PySpark应用中。...新的pandas UDF类型和pandas函数API 该版本增加了两种新的pandas UDF类型，即系列迭代器到系列迭代器和多个系列迭代器到系列迭代器。...可观察的指标是可以在查询上定义的聚合函数（DataFrame）。一旦DataFrame执行达到一个完成点（如，完成批查询）后会发出一个事件，该事件包含了自上一个完成点以来处理的数据的指标信息。

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    我常用的几个Python金融数据接口库，非常好用~

    Tushare Tushare是一个热门免费（部分需要积分）的Python财经数据接口包，是国内大佬开发的，提供股票等金融数据的采集、清洗加工到数据存储的全过程。...而且Tushare非常易于使用，提供了简洁的API，返回数据格式为Pandas DataFrame，便于分析和可视化。...，它将数据转换为 Pandas DataFrame，便于进行数据处理和分析，计算和展示各种股票的技术指标。...它支持多种数据源，包括但不限于 Yahoo Finance、Google Finance、FRED、World Bank、OECD 等，使其成为金融数据分析的全能工具。...pandas_datareader与 pandas 高度集成，返回的数据格式为 pandas DataFrame，能轻松调用pandas的各种函数方法，便于进行进一步的数据处理和分析。

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