碧蓝小伙

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2年10月21天

关于Pandas的基本用法_02

import numpy as npimport pandas as pddates = pd.date_range('20210329',periods=6)df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates,columns=['a', 'b', 'c', 'd'])print(df)print(df['a'])# 等价形式print(df.a)# 对指定索引的列进行输出print(df[0:3])# 通过切片选取第零.

网易云音乐用户画像资产治理及业务赋能1 项目背景2 项目挑战3 项目方案4 项目成果

数量大体现在用户画像涉及上千指标,需要对这些指标做统一的管理,确保指标及其对应表的高内聚底耦合,任务链路存在很多7-8层的任务层级,层级越多,任务的稳定性越差,需要对任务链路进行压缩;用户画像的逻辑层建模就是为了实现整个画像层,可以实现数据的一致性标准,确保数是高内聚低耦合的,同时也确保了整体的可扩展性,比如新增游戏业务的话,那就在行为画像中添加游戏实体,可以实现整个逻辑层的可扩展而不需要重构整个内容。综上,可以概括为云音乐用户画像资产,存在链路强耦合,计存高成本,口径不统一,产品性能又不足的现