Python由于其简单性，可读性和广泛的图书馆生态系统而成为数据工程师和数据科学家的必不可少工具。对于数据工程师，Python提供了可靠的库，例如用于数据操纵的PANDA，用于大数据处理的Pyspark和用于数据库交互的SQLalchemy，从而使构建可扩展的数据管道变得更加容易。它还与云服务和各种数据存储系统相结合，简化了ETL（提取，变换，负载）过程。

另一方面，数据科学家受益于Python丰富的机器学习库，例如Scikit-Learn，Tensorflow和Pytorch，以及Matplotlib和Seaborn等数据可视化库。它的多功能性允许在单个编程环境中进行端到端数据分析，从数据收集到模型部署。语言的这种通用性促进了数据工程师与数据科学家之间的更好协作，使Python成为数据生态系统中的统一线程。

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数据爱好者的Python备忘单

提供的备忘单是数据工程和数据科学中常用的基本python主题和库的简洁概述。

- Python基础知识

变量：如何声明和初始化不同类型的变量。

x = 10  # Integer
y = 3.14  # Float
name = "Alice"  # String
is_valid = True  # Boolean

列表：创建和操纵Python列表的基本操作。

my_list = [1, 2, 3]
my_list.append(4)  # Adds 4 to the end

字典：如何在Python词典中创建和使用键值对。

my_dict = {"key": "value", "name": "Alice"}

循环：用于循环以一系列数字迭代。

for i in range(5):
    print(i)

- numpy

导入numpy：如何导入数值操作的numpy库。

import numpy as np

创建数组：创建基本的numpy数组。

a = np.array([1, 2, 3])

基本操作：执行元素的加法和减法。

a + b  # Element-wise addition
a - b  # Element-wise subtraction

- 熊猫

导入大熊猫：如何导入熊猫库进行数据操作。

import pandas as pd

创建数据框：创建一个简单的熊猫数据框。

df = pd.DataFrame({"col1": [1, 2], "col2": [3, 4]})

读取CSV：将CSV文件的数据读取到数据框中。

df = pd.read_csv("file.csv")

基本操作：查看数据框架的前5行和摘要统计信息。

df.head()  # First 5 rows
df.describe()  # Summary statistics

- matplotlib

导入matplotlib：如何导入matplotlib库进行绘图。

import matplotlib.pyplot as plt

基本绘图：创建一个简单的行绘图。

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()

- Scikit-Learn

导入Scikit-Learn：如何导入Scikit-Learn库进行机器学习。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

拟合模型：训练线性回归模型。

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

做出预测：使用训练有素的模型进行预测。

predictions = model.predict(X_test)

-SQL操作与Python

使用SQLITE：如何连接到SQLITE数据库并执行SQL查询。

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("database.db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM table_name")

- 使用Python进行数据清洁

处理丢失值：在数据框中删除或填充缺失值。

df.dropna()  # Drop missing values
df.fillna(0)  # Fill missing values with 0

类型转换：转换DataFrame列的数据类型。

df['column'].astype('int')  # Convert to integer

注意：这可能无法用作完整的备忘单。数据科学是一个广阔的领域，提到一切可能不是可能的选择。如果我错过了重要的事情，请在评论中告诉我。

在矢量数据库和Langchain上查看我的其他两篇文章。