在数据分析领域，Pandas 是最受欢迎的 Python 库之一。然而，许多数据分析任务可以利用人工智能模型进行自动化。PandasAI 库为流行的数据分析和处理工具 Pandas 添加了生成式人工智能功能，你可以与 DataFrame 进行对话，并得到想要的数据分析结果。
本文使用 Streamlit 构建了一个在线应用，用户可以上传 Excel/CSV 数据，在输入想要执行的数据分析任务后，便可得到图表等结果，以及生成该结果的相应代码。
假如我们已经在 Jupyter 中编写了一些代码，但在计算后发现忘记将结果赋值了。一般在这种情况下，我们会再次执行该单元并生成结果完成赋值。
那么如何不重新运行而直接使用结果呢？
许多大模型都提供了在线 API 接口服务，我们可以在 Python 中调用它们。本文使用 openai、chatllm、dashscope 等包实现了对 OpenAI、讯飞星火、智谱 AI、百度、阿里通义千问的调用。用户只需在本地用 .env 文件存储 API Key 即可快速调用这些大模型。
本文使用相关系数的矩阵表达形式，实现了计算部分相关系数矩阵的加速算法，并实证检验了三种计算相关系数矩阵方法的运行速度。
.corr() 方法提速约 2180 倍，比 Numpy .corrcoef() 方法提速约 115 倍。.corrcoef() 方法比自定义的加速算法略快 \(10\%\)，比 Pandas .corr() 方法快约 20 倍。@override 装饰器Python 3.12 引入了 @override 装饰器，可以用来指定该方法是用来覆盖基类方法的。
在继承基类后，如果我们想覆盖基类中的某个方法 original()，我们可以改写该方法。然而，如果我们不小心将方法名拼写错误为 ooooriginal()，即一个基类中不存在的方法，那么当调用子类的 original() 方法时，实际上会调用基类中的方法，而且程序不会产生错误。这种情况下，我们可能无法察觉到问题的存在。
为了解决这个问题，我们可以使用 @override 注解来明确表示方法的覆盖关系。这样程序会检查 ooooriginal() 方法是否在基类中存在。由于 ooooriginal() 方法并未在基类中定义，程序会报错，从而帮助我们发现错误。
简而言之，使用 @override 注解可以帮助我们检测覆盖方法是否正确，避免潜在的错误。
问题背景：有一个分钟级别索引的数据框，需要根据日期进行分组聚合计算。
.groupby('datetime') 无法实现按日期分组。.groupby(pd.Grouper(level='datetime', freq='D')) 会为原始数据中不存在的日期填充空值（例如，在股票数据中，周末、节假日等非交易日会被填充为空值）。.mean()，则会出现这个问题。.transform('mean')，则不存在这个问题。本文记录了可以正确根据日期进行分组的方法。
* 以强制调用者使用关键字参数在 Python 中，函数可以接受不同类型的参数，包括位置参数和关键字参数。位置参数必须按照特定的顺序传递给函数，而关键字参数可以根据参数名指定。
在某些情况下，我们可能希望定义一个函数，其中一部分参数只能以关键字形式指定。为此，我们可以使用独立的 * 号来分隔这些参数。
