数据清洗步骤 Python、Django可以做什么？
Python、Django可以做什么？
机器学习和人工智能几乎都使用python。Python可以做很多事情，因为有很多基于Python的第三方库，可以做游戏、爬虫、金融、网站、图像处理、科学计算、聊天机器人等，如果你是初学者，没有接触过Python甚至没有学过编程，你可以关注我的标题，用Python，有零基础的入门视频教学，都很简单易用。
同样的数据及清洗规则，用spssmodelder的结果比python差，为什么？
首先，我认为它不同于python。
C的优势？速度越来越快。由于编译只进行一次，运行时不需要编译，因此编译语言的程序执行效率很高。
同时，编译是一把双刃剑。如果修改了代码，则需要重新编译整个模块，并根据操作系统环境编译不同的可执行文件。
鱼和熊掌不能兼得。Python的优点是它具有很强的跨平台能力。代码修改不需要停止。缺点是每次运行时都要解释。
然而，随着软硬件的快速发展，解释运行时间与编译后运行时间的时差将越来越小，Python语言“优雅”、“清晰”、“简单”的优势也越来越明显。
其次，从类库生态的角度来看：
Python有大量的第三方类库。在其他一些语言中，实现一个函数可能需要几十到几百行代码，而Python可能会调用其他语言的下一个轮子，只需要几行代码甚至一行代码。然而，c#一开始是基于Windows平台的，后来可以是跨平台的、开源的。第三方类库的数量没有python那么多。
最后，从发展前景来看：
人工智能，大数据时代已经到来，数据清洗和分析是python的强项，人工智能中有很多基于python的优秀框架。如果有人说Python效率低下，如果我的硬件不符合标准，我需要效率，那么人们更愿意使用C/C而不是C#。
总之，c和Python之间的排名差距越来越大。
数据清洗步骤 新手小白python数据清洗代码 python数据清洗异常值方法
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
