阿里云文档 2024-11-20

通过阿里云Python LLM SDK上报LLM Trace数据

阿里云自研Python LLM SDK为LLM应用提供高质量的埋点能力,并自动上报链路数据至可观测链路 OpenTelemetry 版。数据上报成功后,可观测链路 OpenTelemetry 版即可开始监控应用,您可以查看LLM领域的新版TraceView,更直观地分析不同操作类型的输入输出、Token消耗等信息。

阿里云文档 2024-11-20

通过阿里云Python LLM SDK上报LLM Trace数据

阿里云自研Python LLM SDK为LLM应用提供高质量的埋点能力,并自动上报链路数据至可观测链路 OpenTelemetry 版。数据上报成功后,可观测链路 OpenTelemetry 版即可开始监控应用,您可以查看LLM领域的新版TraceView,更直观地分析不同操作类型的输入输出、Token消耗等信息。

文章 2024-07-05 来自:开发者社区

Python实时数据分析:利用丰富的库(如Pandas, PySpark, Kafka)进行流处理,涵盖数据获取、预处理、处理、存储及展示。

Python中的实时数据分析:构建流处理应用程序随着数据量的不断增长,实时数据分析成为了一个重要的研究领域。实时数据分析涉及对数据流进行实时处理和分析,以发现数据中的模式和趋势。Python作为一种功能强大、简单易学的编程语言,在实时数据分析领域具有广泛的应用。本文将介绍如何使用Python构建流处理应用程序。一、实时数据分析的基本概念 实...

文章 2024-02-19 来自:开发者社区

Python数据分析:利用Pandas库处理缺失数据的技巧

随着数据科学和人工智能的发展,数据分析变得越来P中的Pandas库用的工具之一,它提供了许多功能强大的方法来处理数据。其中,处理缺失数据是Pandas库的一个重要功能之一。下面我们将介绍几种常用的方法来处理数据中的缺失值。首先,我们可以使用isnull()方法来识别数据中的缺失值。这个方法会返回一个布尔类型的DataFrame,...

阿里云文档 2024-02-05

Python SDK使用二级索引读取数据

表格存储提供了单行读取和范围读取的查询方式用于读取索引表中数据。当返回的属性列在索引表中时,您可以直接读取索引表获取数据,否则请自行反查数据表获取数据。

阿里云文档 2024-01-04

通过Python程序将Milvus数据导入ADB PG

Milvus作为专门用于处理对输入向量查询的数据库,能够对万亿级向量进行索引,支持通过Python编程语言将本地Milvus集群数据迁移到AnalyticDB PostgreSQL版实例中。

文章 2023-11-07 来自:开发者社区

【Python】数据分析:结构化数分工具 Pandas | Series 与 DataFrame | 读取CSV文件数据

  写在前面:本章为基础前置,将介绍 Python 经典结构化分析工具 Pandas,掌握 Series 与 DataFrame 的用法,并学习如何使用 CSV 读取文件数据,为后续实战练习打下厚实的基础。 本章目录:0x00 pandas 介绍0x01 Series 数据结构0x02 DataFrame 数据结构

【Python】数据分析:结构化数分工具 Pandas | Series 与 DataFrame | 读取CSV文件数据
文章 2023-10-11 来自:开发者社区

【100天精通Python】Day60:Python 数据分析_Pandas高级功能-数据透视表pivot_table()和数据交叉表crosstab()常用功能和操作

1 数据透视表和交叉表pivot_table(),crosstab()数据透视表:使用 pivot_table() 方法,你可以根据一个或多个列的值对数据进行汇总和分析。你可以指定哪些列作为索引,哪些列作为值,以及如何进行聚合计算。交叉表:使用 pd.crosstab() 函数,你可以计算两个或多个因素之间的交叉频率,特别适用于分类数据的汇总分析。数据透视表和交叉表示例:import panda....

【100天精通Python】Day60:Python 数据分析_Pandas高级功能-数据透视表pivot_table()和数据交叉表crosstab()常用功能和操作
文章 2023-10-11 来自:开发者社区

【100天精通Python】Day58:Python 数据分析_Pandas时间序列数据处理,创建和解析时间数据pd.to_datetime(),.loc[],resample() 用法示例

时间序列数据处理        时间序列数据处理是数据科学和分析中的重要任务之一。Pandas 提供了丰富的功能来处理日期和时间数据、创建时间索引以及执行时间重采样。创建时间序列数据:使用 Pandas 创建时间序列数据,通常需要包含日期时间列,并使用 pd.to_datetime() 将日期时间字符串转换为 Pandas 的日期时间对象。时间索引:将日期....

【100天精通Python】Day58:Python 数据分析_Pandas时间序列数据处理,创建和解析时间数据pd.to_datetime(),.loc[],resample() 用法示例
文章 2023-10-11 来自:开发者社区

【100天精通Python】Day57:Python 数据分析_Pandas数据描述性统计,分组聚合,数据透视表和相关性分析

1 描述性统计(Descriptive Statistics)        描述性统计是一种用于汇总和理解数据集的方法,它提供了关于数据分布、集中趋势和离散度的信息。Pandas 提供了 describe() 方法,它可以生成各种描述性统计信息,包括均值、标准差、最小值、最大值、四分位数等。以下是详细的描述性统计示例:首先,假设你有一个包含一些学生考试成....

【100天精通Python】Day57:Python 数据分析_Pandas数据描述性统计,分组聚合,数据透视表和相关性分析

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

产品推荐

Python学习站

Python学习资料大全,包含Python编程学习、实战案例分享、开发者必知词条等内容。

+关注
相关镜像