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IT之家 8 月 13 日消息，科技媒体 NeoWin 昨日（8 月 12 日）发布博文，报道称微软正式发布自家 SQL Server Python 驱动 mssql-python，并声称其在性能、内存安全和跨平台兼容性等方面，远超当前业界主流 pyodbc。 IT之家注：pyodbc 是业界常用的 Python 语言 SQL Server 数据库 ...

“ 人工智能做数据分析的原理是生成相对应的分析语句或代码，而不是直接让大模型对数据进行处理。” 最近在研究基于人工智能进行数据分析，主要研究了基于langchain集成Pandas的数据分析智能体；以及数据分析开源项目Vanna，一个基于大模型做数据分析的框架。

说明：如果访问 GitHub 比较慢的话，可以关注我的知乎账号（Python-Jack），上面的“从零开始学Python”专栏（对应本项目前 20 天的内容）比较适合初学者，其他的专栏如“数据思维和统计思维”、“基于Python的数据分析”、“说走就走的AI之旅”等也在持续更新中 ...

SQL 和 Pandas 是两种不同的工具，但它们都在处理数据时扮演着重要角色。SQL 和 Pandas 不仅是处理任何与数据相关工作的基本工具，而且即使是新手用户也非常易于使用和实现。SQL 在数据库环境中工作，因此也需要了解数据库，而 Pandas 可以在电脑或基于浏览器的 ...

本文的重点是在合并和连接操作方面比较Pandas和SQL。Pandas是一个用于Python的数据分析和操作库。SQL是一种用于管理关系数据库中的数据的编程语言。两者都使用带标签的行和列的表格数据。 Pandas的merge函数根据公共列中的值组合dataframe。SQL中的join可以执行相同的 ...

本文通过Pandas实现SQL语法中条件过滤、排序、关联、合并、更新、删除等简单及复杂操作，使得我们对方法的理解更加深刻，更加得心应手。 相对于学习Pandas各种数据筛选操作，SQL语法显得更加简洁清晰，若能够将SQL语法与Pandas中对应的函数的使用方法关联起来 ...

SmartChart designed for you SmartChart是为你而生的一个产品, 你只需要使用通用开发技术就可以使用,无需学习特定的技能, 因为她的通用性, 所以让你的知识不会因为改变而淘汰 因为她的灵活性, 你可以充分发挥你的智慧让她变得非常的Smart 抛弃繁琐的操作, 加速你的 ...

作为一名数据分析师，平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。 对于存储在数据库中的数据，自然用SQL提取会比较方便，但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv)，这个时候就不太好用SQL了。 Python也是分析师常用的工具之一，尤其pandas更是一个数据分析的 ...

Pandas 是一款广泛使用的数据处理工具。结合 NumPy 和 Matplotlib 类库，我们可以在内存中进行高性能的数据清洗、转换、分析及可视化工作。虽然 Python 本身是一门非常容易学习的语言，但要熟练掌握 Pandas 丰富的 API 接口及正确的使用方式，还是需要投入一定时间的。