本文介绍了如何通过学习Python和Pandas库来提升职场人士的工作效率，尤其是对于没有编程背景的用户。随着数据驱动时代的到来，处理Excel文件变得越来越重要，而Python可以帮助用户自动化重复性操作、处理大量数据，并进行复杂的数据清洗和转换。文章建议初学者从Pandas入手，利用在线编程平台如Deepnote和Google Colab，轻松上手。掌握基本的Excel读取和数据处理技能后，用户可以利用AI辅助编程，进一步提高工作效率。最后，鼓励读者勇敢尝试，持续学习，利用Python解决实际问题，从而在职场中获得更大的成就感和效率提升。

Python + AI：无编程背景的打工人必备技能组合

本文介绍了在使用NotionNext项目搭建多语言博客时，遇到的URL路径叠加问题及其解决方案。具体问题表现为语言切换时，URL错误地叠加，影响用户体验。经过分析，发现问题源于Notion菜单配置、Next.js路由处理和重写规则冲突。尝试了多种解决方案，最终决定采用硬编码语言菜单的方法，完全绕过Notion的菜单系统。通过创建LanguageMenu组件和修改菜单组件，成功实现了准确的语言切换逻辑，避免了路径冲突。该解决方案提供了更好的用户体验和更高的维护性，适合需要在NotionNext中实现多语言功能的用户参考。

NotionNext 多语言菜单 URL 路径叠加问题解决方案

本文介绍了如何使用Python与本地LLM模型进行交互，包括启动本地LLM系统、列出可用模型、获取响应等步骤。通过RESTful API接口，用户可以轻松与本地模型进行交互，发送提示并接收相应的输出。文章提供了具体的代码示例，涵盖了单次提示和多轮对话的处理，适合编程新手与开发者使用，帮助提高工作效率和创新能力。

使用Python与本地LLM模型交互的方法

本文探讨了本地大语言模型（LLMs）在个人生产力和效率提升方面的革命性应用。随着隐私保护需求和边缘计算能力的增强，2025年本地LLMs将成为效率爱好者的重要工具。文章介绍了本地LLMs在个人知识管理、提升生产力、个人数据分析、自动化工作流程和学习支持工具等方面的具体应用场景。通过集成本地LLMs，用户可以实现更智能、高效的工作系统，同时保证数据隐私和安全。本文还预测了本地LLMs的崛起及其未来潜力，鼓励读者分享使用经验和工具。

本地大语言模型及其对效率爱好者的革命性应用

本文介绍了如何在Mac上使用本地大型语言模型（LLM），特别是LLaMA模型，以提高数据分析和日常工作效率。强调了本地LLM的优势，包括保护隐私、处理速度快、成本低以及更强的控制能力。文章提供了详细的步骤指南，包括下载LM Studio和LLaMA模型，如何与LLaMA进行对话，以及在Obsidian中使用本地LLM的多种用例。通过掌握本地LLM模型，用户不仅可以提升工作效率，还能在职业发展中脱颖而出。

为什么以及如何使用本地LLM模型

本文介绍了SQL窗口函数的强大功能，重点讨论了常用的窗口函数，包括ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、NTILE()、LEAD()和LAG()。通过示例销售数据表，展示了如何使用这些函数来分析销售数据，包括为销售分配唯一行号、排名、密集排名、分组以及与相邻行进行比较。掌握这些窗口函数将有助于更有效地处理复杂的数据分析和排名任务，为数据分析师提供实用的工具。

A Quick Review of SQL 窗口函数

本文介绍了如何使用Python脚本通过Medium API自动将Markdown文件发布到Medium平台，旨在简化内容发布流程。首先，用户需生成集成令牌以进行身份验证，然后获取用户详细信息和用户ID。接着，通过发送POST请求，用户可以发布文章，指定标题、内容格式、内容和标签。文章还指出，尽管Medium不再发放新的集成令牌，但现有令牌仍有效，使得这种自动化方法依然适用。这种工具极大提高了内容创作者的工作效率，特别是那些频繁需要将Markdown内容转换为Medium格式的用户。

如何使用Python自动将文章发布到Medium平台

在2024年Tableau大会前，Tableau宣布将Tableau Public Desktop升级为免费版的Tableau Desktop Public Edition，保留了大部分强大功能。此版本支持多种数据源连接，如Excel和CSV文件，易于使用，通过拖放功能简化复杂图表的创建。用户可自定义可视化效果，并分享作品与数据爱好者互动。Tableau Desktop Public Edition适合数据爱好者、教育工作者和专业人士，无需经济负担即可提升数据可视化技能。立即下载，探索数据可视化的无限可能，释放你的数据潜力！

Tableau可以免费使用啦

本指南详细介绍了如何在Windows服务器上设置Jupyter Notebook，以实现远程访问。首先，用户可以通过conda或pip安装Jupyter Notebook。接着，用户需生成并修改配置文件以允许远程访问，并设置自定义密码以保证安全。最后，用户可以通过浏览器访问Jupyter Notebook界面，输入密码进行登录。掌握这一技能将显著提高数据分析师的工作效率和灵活性。

如何在Windows服务器上设置Jupyter Notebook

在Power BI中合并多个表是数据分析的重要需求。本文介绍了两种主要方法：使用DAX UNION函数和Power Query中的附加查询功能。DAX UNION允许将结构相同的多个表合并为一个新表，而Power Query的附加查询功能则通过叠加表来实现合并。通过这两种方法，用户可以根据数据结构和分析需求选择最适合的方式来整合数据，从而提高数据处理和分析的效率。

如何在Power BI中联合两个表：DAX UNION和Power Query的方法

本文介绍了如何在Python中读取、写入和操作JSON文件，JSON是一种易于人类阅读和编写的数据交换格式。通过使用Python内置的json模块，您可以轻松读取JSON文件并将其内容加载为Python字典。此外，文章还提供了将数据写入JSON文件的步骤和示例代码，包括如何修改数据并保存为新的JSON文件。掌握这些基本操作将显著提高数据分析师在处理JSON数据时的效率。

如何在Python中读取、写入和操作JSON文件

本文介绍了如何在Python中使用pandas库将数据框中的行和列进行转换。首先，创建了一个示例DataFrame，包含学生的姓名和各科成绩。接着，使用melt函数将行转换为列，以便更好地展示每个学生的学科成绩。最后，通过pivot函数将列转换为行，展示不同学科的成绩。掌握这些技巧对于数据重组和分析非常重要，有助于在数据预处理阶段将数据调整为适合后续分析的格式。

如何使用Python中的pandas库将数据框中的行转换为列

本文探讨了如何在Power BI中创建动态显示和隐藏切片器面板的技术，旨在优化仪表板空间和提升用户体验。通过使用形状、书签和按钮，用户可以方便地控制切片器面板的可见性，从而实现更灵活的空间管理。文章提供了详细的步骤指南，包括创建矩形形状、添加按钮和书签、更新书签及配置按钮动作。此技术不仅增强了用户的控制感，还提高了仪表板的可用性，使其更适合数据分析和探索。

Power BI：如何创建动态显示隐藏切片器面板

本文探讨了如何使用字典有效地更新和追加Pandas DataFrame。内容涵盖了更新特定列和行的技术，基于条件更新特定值的方法，以及如何向DataFrame中追加新行。通过示例代码，读者可以学习如何利用Pandas库简化数据操作流程，从而提高数据分析的效率和准确性。掌握这些技巧可以帮助数据分析师更好地管理和处理数据集，促进深入分析和决策支持。

如何使用字典更新和追加Pandas DataFrame

本文介绍了如何使用DAX Studio从Power BI文件中提取所有度量值的简单步骤。首先，读者需下载并安装DAX Studio，然后打开Power BI Desktop，并连接DAX Studio与Power BI文件。接着，通过执行特定的DAX查询，可以检索所有度量值的列表及其详细信息。最后，用户可以分析结果或将其导出为CSV文件，以便进一步分析。这一过程对于数据分析师尤其重要，有助于加深对数据模型和报表计算的理解。

如何使用DAX Studio从Power BI文件中提取所有度量值

本文介绍了如何在Python中有效使用Logger类进行日志记录，强调了在调试、监控和安全合规中的重要性。通过详细的代码示例，读者可以学习如何创建和配置自定义的Logger类，包括设置日志级别、格式及文件轮换等功能。文章提供了多个自定义参数的示例，帮助开发者根据项目需求灵活调整日志记录设置，以确保高效监控和故障排除。Logger类的灵活性和强大功能使得其在软件开发中不可或缺。

如何在Python中有效使用Logger类进行日志记录

在本文中，我们探讨了如何将Python中的DataFrame正确保存到Oracle数据库，尤其是避免列编码变化的问题。通过使用SQLAlchemy和pandas，我们提供了示例代码，展示了如何在调用to_sql()时使用dtype参数明确指定每列的数据类型，以确保数据能够按照预期的方式存储。特别是对于日期和时间类型的数据，首先将其转换为pandas的datetime格式，然后再指定相应的SQL类型，可以有效避免常见的类型转换错误。本文为数据分析师和开发者提供了实用的解决方案，确保数据类型的准确性和数据库的完整性。

使用to_sql保存数据的时候如何设置数据类型

本文介绍了如何使用Python将表格保存到Oracle数据库中，结合了pandas、sqlalchemy和cx_Oracle库。文章提供了详细的代码示例，指导用户如何创建SQLAlchemy引擎并使用to_sql方法将表格数据插入到Oracle数据库中的指定表中。同时，文章强调在执行插入操作之前需要确保数据库中已创建与数据表结构相匹配的表。提供了两种创建表结构的方法：使用SQL语句手动创建或使用Python中的SQLAlchemy库自动创建。通过这些步骤，用户可以轻松将数据保存到Oracle数据库，确保数据的有效管理和分析。

使用Python将表格保存到Oracle数据库

本文介绍了如何使用Pyinstaller将Python代码打包成可执行文件，使数据分析师能够与没有IT背景的同事分享数据处理脚本。文章详细介绍了安装Pyinstaller、导航到Python脚本、运行命令生成EXE文件的步骤，并解释了如何找到生成的文件。此外，文章还探讨了Pyinstaller的自定义选项以及使用图形用户界面工具Auto-py-to-exe的简便方法，适合希望简化打包过程的用户。掌握这些技能可以提高工作效率，便于与团队合作共享数据分析工具。

如何打包python代码给同事使用

本文介绍了如何使用Python通过Tableau REST API从Tableau Server获取数据。文章首先讲解了如何进行身份验证并连接到Tableau Server，接着详细说明了如何获取视图、项目和工作簿的信息。通过提供实用的代码示例，读者能够轻松访问和管理Tableau中的数据。最后，文章强调了这些技能对于数据分析师自动化数据提取和分析流程的重要性，特别是在处理大量数据和需要频繁更新的场景中。

使用Python通过Tableau REST-API获取数据

本文介绍了如何使用Python中的xlsxwriter库来保存Excel文件并指定数据格式，以解决数据分析师在处理格式化Excel文件时遇到的问题。文章涵盖了如何创建Excel文件、添加工作表、设置标题格式、保存不同类型的数据（如日期、整数、字符串和小数）、调整列宽以及最终保存文件的完整步骤。通过这些方法，用户可以轻松地创建格式美观、信息易于识别的Excel文件，从而提高工作效率。

用Python保存Excel时如何指定数据格式

本文介绍了如何使用Python通过Power BI报表服务器REST API访问和管理Power BI报表。内容包括API的基本概念、身份验证方法、获取报表和文件夹列表、刷新计划、用户权限以及行级安全性设置。提供了示例代码，展示如何利用API进行CRUD操作和数据处理。适用于本地Power BI服务器的用户，帮助开发者自动化管理任务，集成Power BI功能到软件解决方案中。若需进一步探索API的其他功能，欢迎关注后续文章。

如何使用Python通过Power BI REST API访问、管理Power BI报表

在Power BI中创建日期表是进行日期相关分析的关键步骤。由于DAX语言不支持内置日期函数，因此需要手动创建日期表。本文介绍了如何使用DAX创建和修改日期表，包括动态日期表的构建方法。通过提供详细的代码示例和解析，读者可以轻松掌握创建包含年份、季度、月份、周等多个维度的日期表的技巧。这种方法不仅提高了分析模型的效率，还确保了报表数据的准确性和时效性。掌握这些技巧将为业务决策提供更有价值的洞察。

Power BI报表第一步：DAX创建日期表

本文介绍了如何使用Python的PyAutoGUI库自动化SAP GUI的报表提取过程。文章分为两个主要部分：第一部分涵盖SAP登录的自动化，包括打开SAP GUI、最大化窗口、输入用户名和密码等步骤；第二部分则通过PyAutoGUI模拟点击和输入事务代码及导出数据。此方法适用于无法访问API的情况，提供了一种有效的解决方案，能够节省时间、减少错误并提高工作效率。通过实施本文所述步骤，您可以将手动SAP报表提取流程转变为高效的自动化流程。

如何使用Python自动化SAP GUI的报表提取过程

本文介绍了如何使用Python自动发送电子邮件，适用于数据分析师在快速工作的环境中发送定期报告和警报。文章详细说明了准备工作、建立SMTP服务器连接、撰写电子邮件、发送电子邮件和关闭SMTP连接的步骤。通过使用Python的smtplib和email.mime.text模块，用户能够高效地自动化电子邮件发送过程，提升工作效率，无论是发送通知、报告还是警报，Python提供了强大的工具来简化电子邮件通信。

如何使用Python自动发邮件

本文介绍了如何使用Python高效地合并多个Excel文件，适用于数据分析师和需要定期处理Excel文件的用户。提供了Python解决方案及其代码示例，用户即使不安装Python，也能通过在线平台如Deepnote或Google Colab轻松完成文件合并。文中强调了合并时需确保文件格式相似，并提供了详细的步骤和小提示，以帮助用户顺利进行数据整合，提升工作效率。

如何使用Python合并多个Excel文件

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