python数据处理

[Python数据处理] 怎样用Python预处理txt文档提取数据

[问题背景]处理以下文本文件：grade.txtANSI编码格式，共三条数据，每条数据的第一项是姓名，第二项是语文，第三项是数学，第四项是英语张三,128,136,112李四,99,106,73王五,102,148,88要求将文件改造成适合scikitlearn下KMeans聚类方法处理的形式（生成两个列表，一个是学生姓名，一个是学生成绩）并计算出每个学生的总分。[问题分析]这里的核心是做数据预处
swordtraveller·2020-06-26 16:55

给大家分享一篇 简单两步，大幅提高python数据处理速度

在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言。其中，数据分析库pandas是Python最经典的库之一。它使用一个二维的DataFrame来表示表格式的数据，相比较于Numpy，Pandas可以存储混合的数据结构，同时使用NaN来表示缺失的数据，而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据，并且Pandas使用轴标签来表示行和列。一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。但
六翅兽·2020-06-25 19:13

Python数据处理——Pandas模块使用（一）

一、Pandas介绍在处理实际的金融数据时，一个条数据通常包含了多种类型的数据，例如，股票的代码是字符串，收盘价是浮点型，而成交量是整型等。在C++中可以实现为一个给定结构体作为单元的容器，如向量（vector，C++中的特定数据结构）。在Python中，pandas包含了高级的数据结构Series和DataFrame，使得在Python中处理数据变得非常方便、快速和简单。pandas不同的版本之
Mr番茄蛋·2020-06-25 09:17

Python数据处理（三）——美国西雅图自行车流量可视化

目的：熟悉时间序列数据的处理方法和时间序列的使用，并用可视化展示出来。下载数据：可以通过复制链接下载；也可以通过软件直接下载，下载文件存放在当前工作目录下。数据来源：#下载数据!curl-oFremontBridge.csvhttps://data.seattle.gov/api/views/65db-xm6k/rows.csv?accessType=DOWNLOAD代码：!curl-oFremo
yihan.z·2020-06-25 06:50

Python新手爬虫，简单制作抓取廖雪峰教程的小爬虫

Python数据处理Python编程从入门到实践核心
nvzhuangweihuo·2020-06-24 18:58

python数据处理——选取csv文件中某几行的数据

有些人看到这个问题觉得不是问题，是嘛，不就是df.col[]函数嘛，其实忽略了一个重点，那就是我们要省去把csv文件全部读取这个过程，因为如果在面临亿万级别的大规模数据，得到的结果就是boom，boom，boom。我们要使用一下现成的函数里面的参数nrows,和skiprows，一个代表你要读几行，一个代表你从哪开始读，这就可以了，比如从第3行读取4个importpandasaspddf=pd.D
樱花城堡的小侍卫·2020-06-24 12:59

Python数据处理手册

Python数据处理手册关键词：PythonPython数据处理手册1引言2Numpy基础数组和矢量计算1一种多维数组对象ndarray2运算函数3利用数组进行数据处理4数组的文件输入输出5线性代数6随机数生成
jason_ql·2020-06-24 09:26

python数据集处理一些方法备份(长期更新)

python数据处理的一些公用方法最近做实验，写了很多程序处理数据集，总结一下。省的下回重写。
刘泽豪真讨厌·2020-06-24 06:10

成语大全数据提取

成语大全数据提取——Python数据处理数据获取提取成语1.成语数据从网站上搜集和爬取成语数据,成语大全的数据主要以**二进制存放在txt文件中**，目前搜集的成语一共有**31341**条，其中绝大部分是四字成语
jr_coding·2020-06-23 23:47

0075 python数据处理——Excel中数据均值与均方差计算

最近我们家小朋友要做一些均值和均方差的计算，数据量较大，为了能一次性算出结果，用python进行了计算。用得到的python第三方包：xlrd：处理Excel专用的安装命令：pipinstallxlrd代码：#-*-coding:utf-8-*-importxlrdimportmathdefdo_excel():ExcelFile=xlrd.open_workbook(r'E:\temp_data
gendlee1991·2020-06-23 10:11

Python可视化(1)：折线图

上一篇文章的最后讲到了折线图的绘制，本文接着进行详细介绍其绘制方法，回顾：Python数据处理分析(1)：日期型数据处理折线图绘制的数据源，采用Tushare包获取上市公司基本数据表，格式如下：1import
conglig14763·2020-06-23 00:03

redash使用与开发(五):使用python处理数据

但是这仍然不够，有时候我们想用pandas和numpy处理数据，有时候甚至想用pytorch这种人工智能的方式处理数据，那么仅仅依靠SQL是远不够的，所以必须想想如何在拉取数据与展示数据之间添加一个python
第六帅·2020-06-22 16:07

Python数据科学之处理数据工具教程1（Numpy）

Python数据处理五大利器：前言：数据科学概念总结入门Numpy只需要将我贴出来的代码，复制到你的IDE中。一行行的运行，然后思考，不难。
陆壹爵爷·2020-06-22 06:07

Python数据处理常用程序模块汇总

Python数据处理常用程序模块汇总本文主要将日后工作中常用到的一些简短程序块记录下来，以便可以快速更改进行适配，诸如数据读取程序，遍历程序等1、CSV数据读取遍历模块CSV将是工作中最常见到的一种数据格式
Ouyangjianxiu·2020-06-22 02:56

Python数据处理笔记03--pandas数据结构

Python数据处理笔记01--numpy数组操作Python数据处理笔记02--numpy矩阵操作声明：本文环境为Windows10+jupyternotebook，请自行下载安装Anaconda引言
梦想小黑客啊·2020-06-22 01:02

python数据处理常用库与函数

文章目录基础字典操作字典排序字典拼合pandasread_csv()-读取csv文件pandas.DataFrame.columns-修改列名pandas.DataFrame.iterrows()-遍历所有元素pandas.concat()-数据合并、重塑适用场景sklearnsklearn.preprocessing.LabelEncoder()不全，碰到就加，给自己复习用，不然之前学过的，太久
MaskedRuler·2020-06-21 18:06

pandas使用

笔记来自b站：Numpy&Pandas(莫烦Python数据处理教程)，总结如下：pandas简介pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
小王子-·2020-06-21 17:37

Python数据处理（一）

1.程序的基本逻辑处理(1)if、elif、else的使用>>>a=1>>>ifa>2:...print("666")...elif(a>>**指数（最高优先级）&位和and运算符(2)while的使用while循环语法中，执行语句可以是单个语句或语句块。判断条件可以是任何表达式，任何非零、或非空（null）的值均为true。当判断条件假false时，循环结束。while也可进行嵌套应用。（3）b
dltan·2020-06-21 08:30

有轻功：用3行代码让Python数据处理脚本获得4倍提速

Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题！你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。然而，虽然Python易于学习，使用方便，但它并非运行速度最快的语言。默认情况下，Python程序使用一个CPU
爱喵的程序员·2020-06-21 06:29

python数据处理之异常值删除（3的塔准则）

python数据处理之异常值删除（3的塔准则）#导入库importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotfrompandas.core.frameimportDataFrameimportosfrompandas.plottingimportscatter_matriximportrandomfrompylabimport
我是小明呀·2020-06-02 19:05

Python如何根据时间序列数据作图

程序中用到了常用的时间序列python数据处理方法，箭头标识方法，适合学习基本python作图学习使用。
Iceberg_710815·2020-05-12 14:28

Python数据处理库pandas入门教程

pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。pandas提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块。入门介绍pandas适合于许多不同类型的数据，包括：具有异构类型列的表格数据，例如SQL表格
wx5dee174b53c67·2020-05-09 16:13

Python数据处理库pandas入门教程

pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。pandas提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块。入门介绍pandas适合于许多不同类型的数据，包括：具有异构类型列的表格数据，例如SQL表格
wx5dee174b53c67·2020-05-09 16:09

Python数据处理

一、查找重复值既然我们这个系列是对比Excel，那么在Excel里是怎么查找重复值的呢？有很多种方法，这里就简单说一种：条件格式。在【开始】——【条件格式】里选择突出显示重复值，就将重复的值突出显示出来了：Pandas里如何查找重复值呢？1、查找所有列duplicated方法查找重复值，和isnull一样，得到的结果是布尔值，如果重复被标记为True，否则为False# 查看所有列都重复的数据df
虾壳可乐·2020-05-04 20:59

python数据处理实战

环境为notebook，对体测成绩汇总进行处理。importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFrameimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinedata=pd.read_excel('./18级高一体测成绩汇总.xls')datadata[:45]#把有班级那一行的数据给删除，d
bingxiash·2020-04-24 11:00

python数据处理——对pandas进行数据变频或插值实例

这里首先要介绍官方文档，对python有了进一步深度的学习的大家们应该会发现，网上不管csdn或者简书上还是什么地方，教程来源基本就是官方文档，所以英语只要还过的去，推荐看官方文档，就算不够好，也可以只看它里面的sample就够了好了，不说废话，看我的代码：importpandasaspdimportnumpyasnprng=pd.date_range('20180101',periods=40)
樱花城堡的小侍卫·2020-04-22 09:17

Python数据处理之数据可视化(一)

Python数据处理之数据可视化（一）今天简单的总结了数据可视化的一点基础知识点，希望对小码们有帮助（此处使用matplotlib包）1.简单画点importmatplotlib.pyplotaspltplt.plot
柚子味的羊·2020-04-15 09:36

Python数据处理之数据聚合

Python数据聚合今天总结一下Python数据聚合中的一些小例子，一方面是自己复习，另外希望对小码们有所帮助1.Series数据聚合importpandasaspdimportnumpyasnpser=pd.Series([12,8,20,14,6,10],index=['white','white','red','red','black','black'])ser.index.name='co
柚子味的羊·2020-04-08 10:41

Python数据处理(一)：处理 JSON、XML、CSV三种格式数据

Python数据处理系列博客来啦！本系列将以《Python数据处理》这本书为基础，以书中每章一篇博客的形式带大家一起学习Python数据处理。
solocoder·2020-04-02 20:09

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）(9)线性相关曲线

目录Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①Matplotlib包Python数据处理从零开始----第四章（可视化）②图形和轴Python数据处理从零开始----第四章（可视化）③散点图和误差棒
柳叶刀与小鼠标·2020-03-28 20:46

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（7）（多图合并）

目录Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①Matplotlib包Python数据处理从零开始----第四章（可视化）②图形和轴Python数据处理从零开始----第四章（可视化）③散点图和误差棒
柳叶刀与小鼠标·2020-03-25 09:45

4.7Python数据处理篇之Matplotlib系列(七)---matplotlib原理分析

目录[TOC]前言学习matplotlib有一段时间了，总感觉学不到本质的东西，抓不到主要的重点，还是感觉有些吃力，画的图千变万化，总不能一一学会吧，今天我们就来总结一下，matplotlib本质的东西，让我们更能在全局上掌握matplotlib库。（一）总框架分析在matplotlib库里，总分成两种绘图方法方法一：函数式绘图方法二：面向对象式绘图（二）函数式的绘图1.说明：在matplotli
张一根·2020-03-24 20:32

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）(10)二分类ROC曲线

目录Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①Matplotlib包Python数据处理从零开始----第四章（可视化）②图形和轴Python数据处理从零开始----第四章（可视化）③散点图和误差棒
柳叶刀与小鼠标·2020-03-24 16:54

Eddy的AI小助手-数据处理模块实现(11)

Python数据处理模块结构总览Python版本：2.7.13HttpServer：TornadoHttp请求库：RequestsIDE：PyDev+Eclipse工程目录工程目录turing：图灵机器人的请求封装模块
EddyLiu2017·2020-03-17 06:28

好用的Anaconda

前些日子在研究python数据处理方面的问题，baidu+google之后发现了一个及其好用的工具Anaconda，包含了python在数据处理方面的几乎所有库和工具，一键安装，全部到手。
Sank·2020-03-14 22:30

python数据处理

重复值处理drop_duplicate缺失值1.补全2.删除行dropna读取数据时可以指定某些值为Null，na_values=['a','b']isNA=df.isnull()df[isNA[['key']].any(axis=1)]df.fillna('value')3.不处理空值lstrip清左边rstrip清右边strip清两边字段抽取slice(start,stop)前闭后开区间五.字
马尔克ov·2020-03-06 02:36

python数据处理随记

1.删除变量：df.drop(['‘变量名1，变量名2......’],axis=1,inplace=True)2.删除所有缺失值：df.dropna(how='any',inplace=True)#‘any’有一个维度缺失就都删除3.删除指定变量的缺失值：df.dropna(subset=['变量名1','变量名2],inplace=True)3.1根据阈值删除缺失值：thresh_count=
钢能锅·2020-03-06 00:29

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①②堆积柱状图

目录Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①Matplotlib包Python数据处理从零开始----第四章（可视化）②图形和轴Python数据处理从零开始----第四章（可视化）③散点图和误差棒
柳叶刀与小鼠标·2020-02-18 18:36

python数据处理——Pandas基本使用（二）！

pandas对Series和Dataframe排序算法Pandas提供很方便的一个数据类型—DataFrame，DataFrame数据类型转换有两种：1，利用Pandas的*read_**函数读取；2，利用pd.DataFrame进行转换；DataFrame数据类型的一个显著特点：把数据以直观的类似于表格形式展现出来，简单明了：Snipaste_2020-02-14_21-24-44.jpg处理上
小张Python·2020-02-18 17:19

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（3）散点图和误差棒

目录Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①Matplotlib包Python数据处理从零开始----第四章（可视化）②图形和轴Python数据处理从零开始----第四章（可视化）③散点图和误差棒
柳叶刀与小鼠标·2020-02-18 10:23

Python数据处理：比Excel更方便的，pandas数据透视表！

数据透视表(pivottable)数据透视表与GroupBy抽象类，操作方法类似，常见于Excel表格应用中。数据透视表，将每一列数据作为输入，将数据不断细分成，多个维度累计信息的二维数据表。两者之间的区别：是数据透视表更像是一种多维的GroupBy累计操作。也就是说，分割与组合不是发生在一维索引上，而是在二维网格上(行列同时分组)。一、DataFrame的pivot_table方法:DataFr
编程新视野·2020-02-16 05:59

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（6）（画布设置）

目录Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①Matplotlib包Python数据处理从零开始----第四章（可视化）②图形和轴Python数据处理从零开始----第四章（可视化）③散点图和误差棒
柳叶刀与小鼠标·2020-02-14 09:52

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（15）制作签名

目录Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①Matplotlib包Python数据处理从零开始----第四章（可视化）②图形和轴Python数据处理从零开始----第四章（可视化）③散点图和误差棒
柳叶刀与小鼠标·2020-02-12 04:45

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）(8)火山图

目录Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①Matplotlib包Python数据处理从零开始----第四章（可视化）②图形和轴Python数据处理从零开始----第四章（可视化）③散点图和误差棒
柳叶刀与小鼠标·2020-02-11 21:04

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（2）图形和轴

目录Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①Matplotlib包Python数据处理从零开始----第四章（可视化）②图形和轴Python数据处理从零开始----第四章（可视化）③散点图和误差棒
柳叶刀与小鼠标·2020-02-11 18:31

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（5）（韦恩图）

目录Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①Matplotlib包Python数据处理从零开始----第四章（可视化）②图形和轴Python数据处理从零开始----第四章（可视化）③散点图和误差棒
柳叶刀与小鼠标·2020-02-11 16:38

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①③多变量绘图

目录Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①Matplotlib包Python数据处理从零开始----第四章（可视化）②图形和轴Python数据处理从零开始----第四章（可视化）③散点图和误差棒
柳叶刀与小鼠标·2020-02-11 04:37

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）(11)多分类ROC曲线

目录Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①Matplotlib包Python数据处理从零开始----第四章（可视化）②图形和轴Python数据处理从零开始----第四章（可视化）③散点图和误差棒
柳叶刀与小鼠标·2020-02-10 03:20

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（17）一文解决箱型图box plot

目录Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①Matplotlib包Python数据处理从零开始----第四章（可视化）②图形和轴Python数据处理从零开始----第四章（可视化）③散点图和误差棒
柳叶刀与小鼠标·2020-02-09 22:02

python数据处理学习笔记:如何打开json格式的文件

先看百科词条对于json的描述:＞JSON(JavaScriptObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaScript(StandardECMA-2623rdEdition-December1999)的一个子集。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C,C++,C#,Java,JavaScript,Perl,Python等)。这
HunFol·2020-02-09 16:31
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