摘要：
Power Query 中重复和引用的区别 原文：towardsdatascience.com/the-difference-between-duplicate-and-reference-in-power-query/ 有时我们必须将相同的数据副本加载到 Power Query 中。Power Q 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
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摘要：
Power BI 聚合终极指南 Power BI 聚合终极指南 如果你曾经在 Power BI 中使用过复合模型功能，你可能已经听说过另一个极其重要且强大的概念——聚合！这是因为，在许多场景中，尤其是在企业级模型中，聚合是复合模型的一个自然“成分”。 然而，由于复合模型功能也可以在不涉及聚合的情况下 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
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摘要：
POSET 在 Python 中的表示对商业有巨大影响 原文：towardsdatascience.com/poset-representations-in-python-have-huge-impact-on-business/ 综合合成指数是广泛使用的工具，用于将多个指标总结成一个单一数值。 它 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
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摘要：
Polars 与 Pandas — 独立速度比较 原文：towardsdatascience.com/polars-vs-pandas-an-independent-speed-comparison/ 概述 简介 — 目的和原因 数据集、任务和设置 结果 结论 总结 简介 — 目的和原因 处理大量数 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
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摘要：
Plotly 的 AI 工具正在重新定义数据科学工作流程 原文：towardsdatascience.com/plotlys-ai-tools-are-redefining-data-science-workflows/ 有什么比构建一个强大的数据模型然后却难以将其转化为利益相关者可以使用以实现其期 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
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摘要：
Plotly Dash — 多页面仪表板的结构化框架 原文：towardsdatascience.com/plotly-dash-a-structured-framework-for-a-multi-page-dashboard/ Plotly Dash是一个广泛使用且备受尊重的框架，它允许创建交互 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
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摘要：
Parquet 文件格式——你需要知道的一切！ 原文：towardsdatascience.com/parquet-file-format-everything-you-need-to-know/ 随着过去几年数据量的指数级增长，最大的挑战之一已成为找到存储各种数据类型的最优方式。与（不那么远的）过 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
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摘要：
Parquet 文件的结构 原文：towardsdatascience.com/anatomy-of-a-parquet-file/ 近年来，Parquet 已成为大数据生态系统中的数据存储标准格式。其列式格式提供了几个优点： 当只处理子集列时，查询执行速度更快 快速计算所有数据的统计信息 由于高效 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:58
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摘要：
Pandas 无法处理：ArcticDB 如何驱动大规模数据集 原文：https://towardsdatascience.com/pandas-cant-handle-this-how-arcticdb-powers-massive-datasets/ Python 已经主导了数据科学，其包 Pa 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
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摘要：
《Pandas DataFrame 绝对入门指南》 原文：towardsdatascience.com/the-absolute-beginners-guide-to-pandas-dataframes/ 来自 SQL 背景，学习 Python 进行数据分析有些挑战。语法更简单——是真的。然而，语言 阅读全文
posted @ 2026-03-27 09:57
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