数据分析是一段激动人心的旅程，但也伴随着挑战。最大的挑战之一是识别异常——那些可能扭曲我们结论和预测的意外结果。无论您是在分析销售数据还是监控系统性能，识别这些异常都至关重要。作为 Python Pandas 库的忠实用户，我发现了一些有效识别这些异常的实用技巧。在本文中，我将分享七种可靠的方法，您可以轻松实施这些方法，以增强您的数据分析能力。

前两篇文章主要介绍了 Apache Iceberg 及其功能的评估，以及如何使用 PyIceberg 创建对象和加载数据。本文将重点介绍如何导出数据，以及如何使用 Pandas DataFrame 进行分析。

Dask 应运而生。这个强大的 Python 库专为并行计算而设计，使数据科学家能够更轻松地扩展其工作流程。在本文中，我们将深入探讨如何使用 Dask 实现可扩展的数据科学工作流程，并提供清晰的示例和切实可行的见解。

借助 Python Dask 库，您可以轻松地使用 Python 对大数据执行复杂的计算。与 GPU 相比，您还可以在成本更低的 CPU 上执行此操作，因此，重要的是要认识到可以在 CPU 上完成的数据整理和预处理，以及最适合 GPU 的算法操作和图像/视频处理。