Python 库 Pendulum：提升数据工程和商业智能项目效率的利器

Python 库 Pendulum：提升数据工程和商业智能项目效率的利器

数据工程领域内，众多库如同繁星点缀，照亮了开发者前行之路。每个库都拥有其独特的价值所在，而当这些价值点汇聚一堂，便能够显著提高工作效率。这一点，无疑是值得深入研究和探讨的亮点。

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

Python中的日期时间库

#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)

在处理日常数据工程任务时，日期时间的处理是常见的工作。Python中拥有众多日期时间库，其中不少库在日期操作方面使用起来十分便捷。这些库对内置的日期时间模块进行了扩展，提供了更直观的API，用于时区处理和日期时间操作。它们无需额外安装插件，让开发者能快速掌握，大大节省了处理项目中日期相关事宜的时间和精力。而且，不同的库适用于不同的场景，开发者需根据实际情况进行选择。例如，在日志分析任务中，精确地对日期和时间进行标记，将有助于后续的分析和查找工作。

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)

特殊的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

这类AI代码编写助手专为特定库用户设计。它们通过机器学习算法分析用户数据上下文，给出相应的代码建议。使用这些助手，开发者无需在IDE中安装额外插件。例如，在处理数据操作和分析任务时，可以迅速轻松地开始工作。这对开发者来说是一大优势，有助于他们高效地编写代码，从而减少时间和精力的投入。特别是对于新手开发者，在处理复杂的数据操作时，这类助手能帮助他们快速上手。

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）

数据框中的库使用

在使用数据框时，常常需要满足特定条件。比如，可能需要给数据框添加扩展名，才能顺利使用某些库。这一点在数据工程操作中尤为重要。不同的库对数据框的要求不尽相同，只有了解并遵守这些规定，才能正确使用库的各项功能。稍有不慎，一个小环节处理不当，就可能引发整个数据处理流程的错误，进而影响项目的进展。在大数据工程领域，错误的库操作甚至可能波及后续分析，导致得出错误结论。

pip install sketch

库的实用功能

许多库拥有独特的功能，例如，某些库的ask功能允许用户用自然语言提出关于数据的问题；而HowTo功能则提供了与数据相关的任务起点或结论的代码块。这些功能能够满足众多数据任务的需求，比如数据规范化、新特征的创建等。库中的.apply函数在数据操作方面也很有帮助，比如生成新特征、解析字段等。要想充分利用这些功能，通常需要注册账户并使用API密钥。这对用户来说，既是安全保障，也是使用限制。它确保了功能使用的安全和规范，但也限制了某些不太方便的使用情况。

# 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)

空间分析中的实用库

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

空间分析项目中，存储着优秀的库。“”库在空间分析领域表现突出，能够计算两个邮编间的距离。输入国家与邮编，它还能提供相关地理信息。随着国家邮政服务数据的更新，它支持的国家地区也在不断增多。osmnx工具则极适用于获取社区空间信息，使用时需安装相应库，设置数据参数和时间戳。在处理柏林餐厅多年数据、不同地点和机构类型数据等实际项目时，这些工具显得尤为重要。

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

数据格式化相关库

一些库的功能是专注于数据格式化。比如，rembg库可以去除图像的背景，非常实用。另外，还有一些库能将数字、日期和时间格式化为易于阅读的形式，甚至能将秒数等转换为用户易于理解的格式。这类库在多种场合都非常有用，比如在前端页面展示后台数据时，如果数据能以用户友好的格式呈现，就能显著提升用户体验。这种格式化降低了用户解读数据的难度，提高了数据的使用效率。

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

在工作中，你是否也遇到了数据工程中这些库的使用难题？若遇到了，不妨在评论区留言，点赞，并转发这篇文章。