In diesem Artikel wird das URL-Pfad-Stacking-Problem bei der Erstellung mehrsprachiger Menüs in NotionNext analysiert und eine effektive Lösung präsentiert. Das Problem trat auf, als beim Wechsel zwischen Seiten in verschiedenen Sprachen die URLs inkorrekt formatiert wurden. Durch die Anpassung der SmartMenuLink-Komponente und die Implementierung einer fest programmierten LanguageMenu-Komponente konnte das Problem behoben werden. Diese Lösung ermöglicht eine bessere Benutzererfahrung, indem sie die korrekten Pfade sicherstellt und Routenkonflikte vermeidet. Der Artikel bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung dieser Lösung und empfiehlt, die Sprachmenü-Logik direkt im Code zu implementieren, um die Abhängigkeit von der Notion-Menükonfiguration zu reduzieren.

Lösung für das URL-Pfad-Stacking-Problem in NotionNext mehrsprachigen Menüs

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie programmgesteuert mit Python auf Ihr lokales LLM-Modell zugreifen können. Nach der Einrichtung des LLM-Systems in LM Studio zeigen wir Ihnen, wie Sie die verfügbaren Modelle auflisten und Antworten von Ihrem Modell erhalten. Sie lernen die Verwendung der Endpunkte /v1/completions für einfache Textanfragen und /v1/chat/completions für konversationsbasierte Interaktionen. Diese Anleitung bietet Ihnen die notwendigen Skripte und Parameter, um Ihre Anwendungen mit LLM-Technologie zu integrieren und zu erweitern. Optimieren Sie Ihre Produktivität mit lokal betriebenen LLM-Modellen!

Antworten von lokalen LLM-Modellen mit Python erhalten

Entdecken Sie die revolutionären Möglichkeiten lokaler LLM-Modelle für Life Hacker in unserem neuesten Artikel. Erfahren Sie, wie diese Modelle persönliche Produktivität durch automatisiertes Wissensmanagement, Datenanalyse und automatisierte Arbeitsabläufe steigern können. Mit dem Fokus auf Datenschutz und Offline-Funktionalität bieten lokale LLMs eine zukunftssichere Lösung für individuelle und berufliche Anforderungen. Prognosen für 2025 zeigen, dass lokale LLMs zentrale Werkzeuge für effizientes Arbeiten werden, während innovative Tools die Integration in den Alltag erleichtern. Teilen Sie Ihre Erfahrungen und lassen Sie uns gemeinsam inspirieren!

Lokale LLM-Modelle und bahnbrechende Anwendungsfälle für Life Hacker

Erfahren Sie in diesem Artikel, warum lokale LLM-Modelle wie LLaMA eine lohnenswerte Wahl für Datenschutz, Geschwindigkeit und Kosteneffizienz sind. Lernen Sie, wie Sie ein lokales LLM-Modell auf einem Mac installieren und in Obsidian integrieren können. Entdecken Sie die vielfältigen Anwendungsfälle, von der Automatisierung Ihrer Notizen bis hin zur Erstellung von Tages- und Wochenplänen. Tauchen Sie ein in die Welt der lokalen KI-Modelle und optimieren Sie Ihre Arbeitsabläufe als Datenanalyst oder Entwickler!

Warum Sie ein lokales LLM-Modell ausprobieren sollten – und wie Sie damit beginnen können

Erfahren Sie in diesem Artikel alles über SQL-Fensterfunktionen, darunter ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK(), NTILE(), LEAD() und LAG(). Lernen Sie, wie diese Funktionen leistungsstarke Berechnungen über Zeilen durchführen und Ihnen bei der Datenanalyse helfen können. Mit praktischen Beispielen aus Verkaufsdaten zeigen wir, wie Sie eindeutige Kennungen zuweisen, Ränge erstellen und Vergleiche zwischen benachbarten Zeilen anstellen können. Entdecken Sie, wie Sie mit diesen Tools komplexe Analyse- und Rangierungsaufgaben effektiv bewältigen können!

Ein schneller Überblick über SQL-Fensterfunktionen mit Beispielen

Erfahren Sie, wie Sie mit Python und der Medium API Artikel effizient auf Medium veröffentlichen können. In diesem praktischen Tutorial wird Schritt für Schritt erklärt, wie Sie ein Integrations-Token generieren, Benutzerinformationen abrufen und Artikel mit Markdown-Inhalten veröffentlichen. Optimieren Sie Ihren Workflow, indem Sie manuelle Schritte automatisieren und profitieren Sie von den Vorteilen der API-Integration. Beachten Sie, dass Medium ab Januar 2025 keine neuen Integrations-Tokens mehr ausstellt, was es wichtig macht, sich mit den bestehenden Tokens vertraut zu machen.

So veröffentlichen Sie einen Artikel auf Medium mit Python und der Medium API

Entdecken Sie die kostenlose Tableau Desktop Public Edition für leistungsstarke Datenvisualisierung. Diese neue Version, die vor der Tableau Conference 2024 eingeführt wurde, bietet zahlreiche Funktionen zur Datenanalyse, darunter einfache Konnektivität mit verschiedenen Datenquellen, benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Funktionalität und umfangreiche Anpassungsoptionen. Die Software fördert die Zusammenarbeit und das Teilen von Visualisierungen in einer Community von Datenbegeisterten. Ideal für Pädagogen und Fachleute, ermöglicht es die Nutzung ohne finanzielle Hürden. Laden Sie die Tableau Desktop Public Edition noch heute herunter und erleben Sie die Möglichkeiten der Datenvisualisierung!

Tableau Desktop Public: Testen Sie die kostenlose Version für Datenvisualisierung

In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung erfahren Sie, wie Sie Jupyter Notebook auf einem Windows-Server einrichten können, um einen sicheren Fernzugriff zu ermöglichen. Sie lernen die Installation mit Conda oder Pip, die Anpassung der Konfigurationsdatei, das Festlegen eines benutzerdefinierten Passworts und den Zugriff von externen Standorten. Jupyter Notebook ist ein leistungsstarkes Tool für Datenanalysen und maschinelles Lernen, das Ihnen Flexibilität bei der Arbeit mit Daten bietet. Ideal für Datenanalysten und Programmierer, erleichtert es interaktive Visualisierungen und Lernprozesse.

Einrichtung von Jupyter Notebook auf einem Windows-Server: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Tabellen in Power BI effektiv verbinden können, indem Sie zwei Hauptmethoden nutzen: die DAX UNION-Funktion und die Funktion "Abfragen anhängen" in Power Query. Der Leitfaden bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung dieser Methoden, um Daten aus mehreren Tabellen zu konsolidieren und einheitliche Datensätze für Ihre Analysen und Visualisierungen zu erstellen. Wählen Sie die Methode, die am besten zu Ihrer Datenstruktur passt, um Ihre Daten nahtlos zu integrieren und zu optimieren.

Power BI: Zwei Methoden zum Verbinden von Tabellen - DAX und Power Query

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Python JSON-Dateien effizient lesen, schreiben und bearbeiten können. Sie lernen das json-Modul kennen, das eine integrierte Unterstützung für die Arbeit mit JSON-Daten bietet. Der Artikel führt Sie durch einfache Schritte, um JSON-Dateien zu öffnen, Daten als Python-Dictionary zu speichern und Änderungen vorzunehmen. Praktische Codebeispiele zeigen, wie Sie Daten in JSON-Dateien schreiben und diese bei Bedarf modifizieren können. Diese Kenntnisse sind besonders nützlich für Datenanalysten, die Datenaustausch zwischen Systemen ermöglichen oder API-Antworten verarbeiten möchten.

So lesen und schreiben Sie JSON-Dateien in Python

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Zeilen in Spalten und Spalten in Zeilen in einem Pandas DataFrame mit Python umwandeln können. Die Pandas-Bibliothek ermöglicht es Ihnen, tabellarische Daten effizient zu verarbeiten. Durch die Verwendung der Funktionen melt und pivot können Sie Ihre Daten leicht transformieren, um sie für verschiedene Analysen oder Visualisierungen vorzubereiten. Ein praktisches Beispiel zeigt, wie Sie einen DataFrame erstellen, um die Noten von Schülern in ein langes Format zu bringen und anschließend wieder in ein breites Format zurückzuverwandeln. Diese grundlegenden Fähigkeiten sind für jeden Datenanalysten, der mit Python arbeitet, unerlässlich.

Wie man Zeilen in Spalten und Spalten in Zeilen in einem Pandas DataFrame mit Python umwandelt

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie dynamische Ein- und Ausblendpanel für Filter in Power BI erstellen können, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern und den Platz auf Ihrem Dashboard zu optimieren. Die Schritt-für-Schritt-Anleitung zeigt, wie Sie Formen, Lesezeichen und Schaltflächen effektiv nutzen, um die Sichtbarkeit von Filterpanels nach Bedarf zu steuern. Diese Technik ermöglicht eine benutzerfreundliche Dashboard-Erfahrung und fördert die Flexibilität bei der Datenanalyse.

wie man ein dynamisches Anzeigen- und Ausblenden von Filterpanelen in Power BI erstellen kann

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Pandas DataFrames effizient mit Dictionaries aktualisieren und erweitern können. Es werden Methoden zum Aktualisieren bestimmter Spalten und Zeilen sowie zur bedingten Aktualisierung von Werten vorgestellt. Außerdem wird erklärt, wie Sie neue Zeilen zu einem DataFrame hinzufügen. Durch die Beherrschung dieser Techniken optimieren Sie Ihre Datenmanipulationsprozesse und verbessern Ihre Analysefähigkeiten in der Datenwissenschaft.

Python: Aktualisieren und Erweitern von pandas DataFrames mit Dictionaries

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie DAX Studio verwenden, um alle Kennzahlen aus einer Power BI-Datei abzurufen. DAX Studio ist ein leistungsstarkes Tool, das eine detaillierte Analyse Ihres Datenmodells ermöglicht. Der Beitrag führt Sie durch den einfachen Prozess des Herunterladens und Installierens von DAX Studio, dem Verbinden mit Power BI Desktop und dem Ausführen einer DAX-Abfrage, um eine umfassende Liste aller Kennzahlen zu erhalten. Darüber hinaus wird erklärt, wie Sie die Ergebnisse analysieren und exportieren können, um wertvolle Einblicke in Ihre Berichte zu gewinnen. Optimieren Sie Ihre Power BI-Berichte und verbessern Sie Ihr Verständnis der verwendeten Berechnungen.

Wie man DAX Studio verwendet, um alle Kennzahlen in Power BI abzurufen

Erfahren Sie, wann und wie Sie die Logger-Klasse in Python für effektives Logging verwenden können. Dieser Artikel behandelt die wichtigsten Anwendungsfälle, darunter Debugging, Überwachung und Sicherheitsanalysen. Lernen Sie, wie Sie eine benutzerdefinierte Logger-Klasse erstellen und konfigurieren, um Logs effizient in Dateien zu speichern. Passen Sie Parameter wie Log-Level, Rotation und Format an, um spezifische Anforderungen zu erfüllen. Optimieren Sie Ihre Datenanalysen durch ein robustes Logging-System und sorgen Sie für Transparenz und Nachvollziehbarkeit in Ihren Prozessen.

Die Logger-Klasse in Python für effektives Logging nutzen

In diesem Artikel wird gezeigt, wie Sie beim Speichern eines DataFrames von Python in eine Oracle-Datenbank die richtigen Datentypen festlegen können, um Datenverluste zu vermeiden. Es wird ein einfaches Beispiel vorgestellt, das die Verwendung von to_sql() mit SQLAlchemy und pandas demonstriert. Ein häufiges Problem ist, dass Datentypen in der Datenbank verändert werden, insbesondere bei Text- und Datumsfeldern, die fälschlicherweise in CLOB umgewandelt werden. Um dies zu verhindern, wird empfohlen, den dtype-Parameter zu verwenden und die Datentypen explizit zu definieren. Diese Methode ist besonders wichtig für die korrekte Speicherung von Datumsfeldern und Textspalten.

Python: Datentypen beim Verwenden von to_sql festlegen

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Python und den Bibliotheken pandas, sqlalchemy und cx_Oracle Dataframes in einer Oracle-Datenbank speichern können. Der Artikel bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Erstellung einer SQLAlchemy-Engine, zum Speichern von Dataframes in der Datenbank sowie zur Erstellung der erforderlichen Tabellenstruktur mit SQL oder Python. Dieser Leitfaden ist ideal für Einsteiger in der Datenanalyse, die moderne Analysemethoden mit traditionellen Datenbankstrukturen verbinden möchten.

Speichern von Dataframes in Oracle-Datenbanken mit Python

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit PyInstaller Ihre Python-Skripte in eigenständige EXE-Dateien umwandeln können, um diese problemlos mit Kollegen zu teilen, die keine Python-Umgebung installiert haben. Der Prozess umfasst die Installation von PyInstaller, die Ausführung von Befehlen zur Erstellung der EXE-Datei und die Verwendung von Optionen zur Anpassung. Alternativ wird die benutzerfreundliche GUI von Auto-py-to-exe vorgestellt, um die Konvertierung zu vereinfachen. Diese Tools sparen Zeit und Frustration und ermöglichen es auch Nicht-Programmierern, von Ihren Datenverarbeitungslösungen zu profitieren.

wie Sie mit Pyinstaller eine EXE-Datei aus Ihrem Python-Skript erstellen können

Erfahren Sie, wie Sie mit Python und der Tableau REST-API programmatisch auf Daten vom Tableau Server zugreifen können. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie die notwendigen Bibliotheken einrichten, sich authentifizieren und Daten wie Ansichten, Projekte und Arbeitsmappen abrufen. Nutzen Sie unsere praktischen Code-Beispiele, um Ihre Datenanalyse-Workflows zu automatisieren und wertvolle Zeit zu sparen. Ideal für Datenanalysten, die ihre Effizienz steigern möchten!

Datenabfrage von Tableau Server mit Python über die REST-API

In diesem Artikel erfahren Datenanalysten, wie sie Excel-Dateien mit Python speichern und dabei Formatierungen beibehalten können. Der Fokus liegt auf der Verwendung der xlsxwriter-Bibliothek, um mehrere Dataframes in verschiedenen Arbeitsblättern zu speichern und ansprechende Formate hinzuzufügen. Der Artikel behandelt die Festlegung von Kopfzeilenformaten, die korrekte Anzeige unterschiedlicher Datentypen und die Anpassung der Spaltenbreiten. Diese Methoden helfen, professionelle und lesbare Berichte zu erstellen, die wichtige Informationen auf einen Blick präsentieren.

Datenformate beim Excel Speichern über Python festlegen

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mithilfe der Power BI Report Server REST-API programmgesteuert auf Daten zugreifen können. Es werden grundlegende CRUD-Operationen für Berichte, Ordner, Aktualisierungspläne und Benutzer erläutert. Der Artikel bietet umfassende Python-Codebeispiele, um Power BI-Berichte abzurufen, Ordnerlisten anzuzeigen und Benutzer mit Berichten zu verknüpfen sowie Informationen zur Zeilenebenen-Sicherheit zu extrahieren. Erfahren Sie, wie Sie die API nutzen können, um Automatisierung und Integration in Ihre Datenanalyse-Workflows zu optimieren. Ideal für Entwickler und Analysten, die den Power BI Report Server effizient nutzen möchten.

wie Sie mithilfe der Power BI REST-API mit Python auf Daten des Power BI Reportservers zugreifen können

Erfahren Sie, warum eine Datumstabelle in Power BI unerlässlich ist, während sie in Tableau nicht benötigt wird. Lernen Sie, wie Sie mit DAX eine Datumstabelle erstellen, die wichtige Zeitdimensionen wie Jahr, Quartal, Monat und Woche enthält. Entdecken Sie, wie Sie eine dynamische Datumstabelle für die letzten drei Jahre erstellen können, um Ihre Datenanalyse in Power BI zu optimieren. Nutzen Sie diese Techniken, um aussagekräftige Dashboards zu erstellen und Ihre zeitbasierten Analysen zu verbessern.

Power BI Datumstabelle erstellen mit DAX

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die Automatisierung der SAP-Berichtsextraktion mit PyAutoGUI umsetzen können. Die Methode ermöglicht es, die SAP-Benutzeroberfläche durch Simulation von Mausklicks und Tastatureingaben zu steuern, ohne zusätzliche Berechtigungen zu benötigen. Der Artikel beschreibt detailliert die Schritte zur Automatisierung der SAP-Anmeldung, die Eingabe von Transaktionscodes sowie die Simulation von Klicks und Eingaben. Mit dieser Lösung können Datenanalysten Zeit sparen und sich auf die Analyse von Daten konzentrieren, indem sie wiederkehrende Aufgaben automatisieren. Trotz gewisser Einschränkungen hinsichtlich der Effizienz bietet diese Methode eine zuverlässige Möglichkeit zur Optimierung des Berichtsprozesses in SAP.

SAP-Berichtsextraktion mit PyAutoGUI automatisieren

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Python automatisierte E-Mails versenden können, um die Effizienz als Datenanalyst zu steigern. Wir zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie eine Verbindung zu einem SMTP-Server herstellen, E-Mails verfassen, versenden und die Verbindung ordnungsgemäß schließen. Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Pythons Bibliotheken, um Benachrichtigungen, Berichte oder Warnungen effizient zu versenden und Ihre E-Mail-Kommunikation zu optimieren.

wie Sie mit Python automatisierte E-Mails senden können

Dieser Artikel bietet eine umfassende Anleitung zum effizienten Zusammenführen mehrerer Excel-Dateien mit Python. Er erklärt die Probleme, die beim manuellen Zusammenführen auftreten können, und zeigt, wie ein einfaches Python-Skript unter Verwendung der Bibliotheken pandas und os den Prozess automatisiert. Der Artikel beschreibt auch alternative Methoden zur Verwendung von Online-Plattformen wie Deepnote und Google Colab für Benutzer, die Python nicht lokal installiert haben. Zusätzlich werden Profi-Tipps gegeben, um sicherzustellen, dass der Zusammenführungsprozess reibungslos verläuft. Ideal für Datenanalysten und alle, die regelmäßig mit Excel-Dateien arbeiten.

mehrere Excel-Dateien mit Python zusammenführen 

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Python und der Pandas-Bibliothek Ihre Excel-Arbeit revolutionieren können, auch wenn Sie keine Programmiererfahrung haben. Python automatisiert wiederkehrende Aufgaben, verarbeitet große Datensätze effizient und ermöglicht komplexe Berechnungen, die Ihre Produktivität erheblich steigern. Dieser Leitfaden bietet Ihnen einen klaren Einstieg in Pandas ohne Installation über Online-Plattformen wie Deepnote oder Google Colab. Nutzen Sie KI zur Code-Generierung und lernen Sie durch praktische Beispiele, wie Sie Datenanalysen durchführen und Ergebnisse schnell speichern können. Python ist der Schlüssel, um die Vorteile moderner Datenverarbeitung zu nutzen und Ihre Fähigkeiten im Umgang mit Excel zu erweitern.

Python + KI: Die essentielle Fähigkeitenkombination für moderne Arbeitnehmer ohne Programmierhintergrund

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公告

A self-taught coder who dreams of retiring early, working as a Data Analyst in Germany.

Luca Liu