Python 库 Pendulum：提高效率、增强表现的日期时间处理神器

Python 库 Pendulum：提高效率、增强表现的日期时间处理神器

数据工程领域内，众多库发挥着至关重要的作用。其中，部分库凭借其独特的功能备受关注。这些库在操作便捷性或功能创新性方面均有值得研究的亮点。

pip install pendulum

# 导入库
# import library

import pendulum
dt = pendulum.datetime(2023, 6, 8)
print(dt)

2023-06-08T00:00:00+00:00

日期时间库的便捷性

#local() 使用本地时区

local = pendulum.local(2023, 6, 8)
print("本地时间：", local)
print("本地时区：", local.timezone.name)

本地时间：2023-06-08T00:00:00+08:00
本地时区：Asia/Shanghai

# Printing UTC time
utc = pendulum.now('UTC')
print("Current UTC time:", utc)

众多日期时间库中，有些库具有独到之处。它们在日期操作的便捷性上存在显著差异。比如，有些库在处理时区和执行日期时间操作时，提供了更为直观的API。以项目涉及跨时区数据处理为例，这样的API能更合乎逻辑和习惯，快速整合不同时区的数据，大幅提升工作效率。而且，这类库无需额外安装插件即可使用，这对于数据工程中的快速部署至关重要。

Current UTC time: 2023-06-08T10:44:51.856673+00:00

# 将UTC 时区转换为欧洲/巴黎时间
europe = utc.in_timezone('Europe/Paris')
print("巴黎当前时间：", europe)

独特的AI代码编写助手

Current UTC time: 2023-06-08T10:47:27.836789+00:00
Current time in Paris: 2023-06-08T12:47:27.836789+02:00

pip install ftfy

数据工程的发展催生了AI代码编写助手这一独特工具。这款助手针对使用库的用户量身定制，运用机器学习算法来解析用户数据的上下文，从而提供高度相关的代码建议。它让原本复杂的数据操作和分析变得简单快捷。这就像拥有一个智能伙伴，总能根据你的需求提供最佳解决方案。比如，在处理大型数据文件时，它能够迅速把握需求并提供操作步骤的建议，大大减少了所需时间。

print(ftfy.fix_text('Correct the sentence using â€œftfyâ€\x9d.'))
print(ftfy.fix_text('✔ No problems with text'))
print(ftfy.fix_text('àperturber la réflexion'))

拉丁语-1 （ISO-8859–1）
Windows-1252 （cp1252 — 用于微软产品）
Windows-1251 （cp1251 — cp1252的俄语版本）
Windows-1250 （cp1250 — cp1252的东欧版本）
ISO-8859–2（与Windows-1250不完全相同）
MacRoman（在 Mac OS 9 及更早版本上使用）
cp437（用于 MS-DOS 和某些版本的 Windows 命令提示符）

功能强大的ask和HowTo

众多库中，ask和HowTo这类功能强大的工具尤为突出。ask允许用户以自然语言提问，查询数据相关的问题。而HowTo则提供了一系列现成的代码块，可作为各种数据任务的起点或终点。这就像有位老师随时为你解答疑问，同时还有一套例题答案可供参考。比如，在进行数据分析的规范性处理时，ask能迅速提供操作建议，HowTo中的代码块也提供了许多可直接应用或借鉴的资源。

pip install sketch

.apply函数的作用

# Importing libraries
import sketch
import pandas as pd
file = "D://7 Datasciense//DS_visilization//altair//airports.csv"
# Reading the data (using twitter data as an example)
df = pd.read_csv(file)
print(df)

在数据工程领域，实用的函数如.apply不可或缺。它在创建新特征、解析字段和执行其他数据操作方面表现卓越。然而，使用它有一定的前提条件，必须拥有特定账户并使用API密钥来执行任务。例如，在制作数据可视化时，我们可能需要创建新特征以更清晰地展示数据关系，这时.apply函数便能派上用场。

空间分析相关库

# 问表单有哪些项目
df.sketch.ask("Which columns are category type?")

空间分析项目中，某些库确实非常实用。比如，有一个库能轻松计算两个邮编间的距离，并给出地理信息。当邮政服务以兼容的许可证发布新数据时，这个库还能支持添加新的国家。此外，osmnx这样的工具也相当实用，它能获取当地社区的空间信息。举例来说，若要分析一个城市社区中餐厅数量随年份的变化，osmnx就能按照要求提取参数，并获取所需数据。

# 描述表单的形状行和列的大小
df.sketch.ask("What is the shape of the dataframe")

数据格式化库

数据格式化库肩负着一项特殊任务，那就是让数据变得“人性化”。比如，某个库可以将秒数转换成易于理解的字符串，如“2分钟前”。这类库支持多种数据格式化方法，例如用逗号对数字进行格式化。当生成报告并展示与时间相关的数据时，这种格式化方式能让数据看起来更直观，更符合人们的阅读习惯。

# 请用一段代码实现可视化
df.sketch.howto("Visualize the emotions")

最后，我想请大家谈谈，在你们的数据工程项目里，是否真的有某个库是绝对不能被取代的？非常欢迎各位在评论区留言、点赞和分享你们的看法。