一、前言 小编今天在工作工程中，遇到了一个处理json字符串的问题，经过半小时的测试，最终解决了此问题！记录一下，为后来人铺路。...小编先说一下需求哈： 我们要把json字符串中的指定key的value修改并重新返回一个修改后的json字符串！...字符串 [{"childs":[{"address":"北京","phone":"21212121"}, {"address":"山东","phone":"12344444"}],"password":...address":"山东","phone":"12344444"}, {"address":"青岛市","phone":"110"}],"username":"wang"} 五、总结 这样就完成了哈，小编在测试中多...不过已经过时了，大家有好的方法也可以评论区留言哈 String newString = StringEscapeUtils.unescapeJson("要被转化的json字符串"); ---- Q.E.D
/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路.../一、问题描述/ 如果想求CSV或者Excel中的最大值或者最小值，我们一般借助Excel中的自带函数max()和min()就可以求出来。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
，使用这个参数的另一个好处是对于包含不同类型的列，比如同时包含字符串和整型的列，这个参数可以指定该列就是字符串或者整型的类型，避免在采用该列作为键进行融合不同表的时候出现错误。...，可以使用这个参数设置； dropna=False：查看包含缺失值的统计 df['c'].value_counts().reset_index()：如果想对这个统计转换为一个 dataframe 并对其进行操作...: 实现根据列的每个取值对统计表进行排序 number of missing values 当构建模型的时候，我们希望可以删除掉带有太多缺失值的行，或者都是缺失值的行。...to_csv 最后是一个非常常用的方法，保存为 csv 文件。这里也有两个小技巧： 第一个就是print(df[:5].to_csv())，这段代码可以打印前5行，并且也是会保存到文件的数据。...另一个技巧是处理混合了整数和缺失值的情况。当某一列同时有缺失值和整数，其数据类型是 float 类型而不是 int 类型。
此参数还有另一个优点，如果你有一个同时包含字符串和数字的列，那么将其类型声明为字符串是一个好选择，这样就可以在尝试使用此列作为键去合并表时不会出错。...例如，如果你想检查“c”列中每个值的可能值和频率，可以执行以下操作 df[‘c’].value_counts() # 它有一些有用的技巧/参数： normalize = True #如果你要检查频率而不是计数...缺失值的数量 构建模型时，你可能希望排除具有很多缺失值或全是缺失值的行。你可以使用.isnull（）和.sum（）来计算指定列中缺失值的数量。...Percentile groups 你有一个数字列，并希望将该列中的值分类为组，例如将列的前5％，分为组1，前5-20％分为组2，前20％-50％分为组3，最后50％分为组4。...10. to_csv 这也是每个人都会使用的命令。这里指出两个技巧。 第一个是 print(df[:5].to_csv()) 你可以使用此命令准确地打印出写入文件的前五行数据。
df.head() 在上面的代码中，我们定义了一个带有两个输入变量的函数，并使用apply函数将其应用于列'c1'和'c2'。 但“apply函数”的问题是它有时太慢了。...例如，如果你想检查“c”列中每个值的可能值和频率，可以执行以下操作 1. df[‘c’].value_counts() 它有一些有用的技巧/参数： 1....缺失值的数量 构建模型时，你可能希望排除具有很多缺失值或全是缺失值的行。你可以使用.isnull()和.sum()来计算指定列中缺失值的数量。 1....Percentile groups 你有一个数字列，并希望将该列中的值分类为组，例如将列的前5%，分为组1，前5-20%分为组2，前20%-50%分为组3，最后50%分为组4。...print(df[:5].to_csv()) 你可以使用此命令准确地打印出写入文件的前五行数据。 另一个技巧是处理混合在一起的整数和缺失值。
2.1、应用场景 日志收集：企业用Kafka收集各种鼓舞日志，并开放给各种consumer消息系统。 用户活动跟踪：记录web用户或者app用户的各种活动，比如浏览网页、搜索等进行数据分析。...正则表达式是对字符串进行操作的一种逻辑公式 用事先定义好的字符串和字符组合，组成“规则字符串”； 用来表达对字符串的一种过滤逻辑。 除了正则表达式以外，Python还提供了两种强大的解析库。...4、BeautifulSoup 处理不规范标记并生成分析树(parse tree)。 提供简单常用的导航，搜索以及修改分析树的操作功能。 5、lxml 同样提供文本解析功能。...# 读取数据 # read_csv是读取csv文件的,同理，还有很多read类型的方法 # 例如pd.read_clipboard, pd.read_excel, pd.read_json等等，方便从各种格式中读取数据...# 查看存在缺失值的数据行 # where方法返回所有等于True的位置，分别存放在两个数组中 # 前一个是行，后一个是列 df.iloc[np.unique(np.where(df.isnull()
选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...字符串处理 df['StringColumn'].str.method() 使用方式： 对字符串列进行各种处理，如切片、替换等。 示例： 将“Name”列转换为大写。...从文件加载数据到DataFrame df = pd.read_csv('filename.csv') 使用方式： 从文件中加载数据到DataFrame。 示例： 从CSV文件加载数据。...使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式： 使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。...示例： 计算“Status”列中每个状态的数量。 df['Status'].value_counts() 40.
统计日期数据 我们仔细观察一下 Date 列的数据，有一些数据是年的范围（1976-1977），而不是单独的一个年份。在我们使用年份数据画图时，就不能像单独的年份那样轻易的画出来。...首先，选择要统计的列，并调用 value_counts(): df['Date'].value_counts() ? 日期数据问题 Date 列数据，除了年份是范围外，还有三种非正常格式。...针对前两个问题，我们可以通过代码将据格式化来达到清洗的目的，然而，后两个问题，代码上只能将其作为缺失值来处理。简单起见，我们将问题三和四的数据处理为0。...我们要处理的时间范围的数据，其中包含有“-”，这样我们就可以通过这个特殊的字符串来过滤我们要处理的数据，然后，通过 split() 利用“-”将数据分割，将结果的第一部分作为处理的最终结果。.../data/Artworks.csv').head(100) df.head(10) df['Date'].value_counts() row_with_dashes = df['Date
image.png 5.2 DataFrame相加 对于DataFrame，对齐会同时发生在行和列上，两个DataFrame对象相加后，其索引和列会取并集，缺省值用NaN。...Series对象有value_counts方法可以得到值的集合，以及这些值出现的次数。 ?...导入数据，并赋值给变量df，输出前10行 df = pd.read_csv("Student_Alcohol.csv") df.head(10) Step 3....简单说明原因，并修改原始dataframe中的数据使得Mjob和Fjob列变为首字母大写 函数操作不影响原数据，返回值的新数据要赋值给原数据，如下面代码所示： df[['Mjob','Fjob']] =...df[['Mjob','Fjob']].applymap(str.title) Step 7.创建一个名为majority函数，并根据age列数据返回一个布尔值添加到新的数据列，列名为 legal_drinker
加入这些参数的另一大好处是，如果这一列中同时含有字符串和数值类型，而你提前声明把这一列看作是字符串，那么这一列作为主键来融合多个表时，就不会报错了。...如果我们想在现有几列的基础上生成一个新列，并一同作为输入，那么有时apply函数会相当有帮助。...我们定义了一个有两个输入变量的函数，并依靠apply函数使其作用到列“c1”和“c2”上。...你想要检查下“c”列中出现的值以及每个值所出现的频率，可以使用： df['c'].value_counts( 下面是一些有用的小技巧/参数： normalize = True:查看每个值出现的频率而不是频次数...11. to_csv 这又是一个大家都会用的命令。我想在这里列出两个小技巧。首先是 print(df[:5].to_csv()) 你可以使用这个命令打印出将要输出文件中的前五行记录。
加入这些参数的另一大好处是，如果这一列中同时含有字符串和数值类型，而你提前声明把这一列看作是字符串，那么这一列作为主键来融合多个表时，就不会报错了。...如果我们想在现有几列的基础上生成一个新列，并一同作为输入，那么有时apply函数会相当有帮助。...我们定义了一个有两个输入变量的函数，并依靠apply函数使其作用到列“c1”和“c2”上。...你想要检查下“c”列中出现的值以及每个值所出现的频率，可以使用： df[ c ].value_counts( 下面是一些有用的小技巧/参数： normalize = True:查看每个值出现的频率而不是频次数...11. to_csv 这又是一个大家都会用的命令。我想在这里列出两个小技巧。首先是 print(df[:5].to_csv()) 你可以使用这个命令打印出将要输出文件中的前五行记录。
在Python当中模块Pandas在数据分析中以及可视化当中是被使用的最多的，也是最常见的模块，模块当中提供了很多的函数和方法来应对数据清理、数据分析和数据统计，今天小编就通过20个常用的函数方法来为大家展示一下其中的能力...，也可以通过里面的参数“parse_dates”来改变这一列的数据类型 groceries = pd.read_csv("Groceries_dataset.csv", parse_dates=['Date...数据统计 “value_counts”方法是被使用最广泛的工具，在数据统计和计数当中，计算一下该列当中每大类的离散值出现的频率 marketing["OwnHome"].value_counts()...，例如下面的代码中“OwnHome”这一列只有两大类 marketing["OwnHome"].nunique() 2 8....对离散值类型的数据进行分离 我们可以对离散值类型的某一列数据，当中是字符串的数据，进行分离，例如我们遇到“Date”这一列当中的数据是字符串，然后我们可以通过“split”这个方法来进行字符串的分离，例如下面的代码将
df1.to_csv("test.csv", index=False) 举一反三，当我们获取到数据的时候，将它们保存为列表并设置索引后，就可以如示例一样保存为csv文件了，这里将index设置为False...s = pd.read_csv("test.csv") print(s.iloc[0, 0]) 我们将获得第一行第一列的值 iloc也支持切片操作，例如 import pandas as pd s...= pd.read_csv("test.csv") print(s.iloc[:, 0]) 将打印第一列的所有行 数据分析示例 在这一部分我们以经典的鸢尾花数据集为例，简单介绍一下：鸢尾花数据集包括了花的种类.../IRIS.csv") iris['species'].value_counts() 这里我们读取了数据集并命名为iris，然后我们统计species这一列的数据数量，得到 可以看到，三种花的种类的数据各...50个 describe() iris.describe() 这个方法可以获得所有数字列的数字特征 如图可见，给出了我们数字列的数据个数，平均数，标准差，最小值等 ，通过这个方法我们可以遍观整个数据集
再讲数据保存到CSV文件中，进行数据清洗，数据可视化分析，绘制数据图表，并用最小二乘法进行拟合分析。...按照标签的从属关系 可从标签中遍历出我们所需要的内容。...df = pd.DataFrame(pd.read_csv('resou.csv')) #输出信息 print(df) 开始进行数据清洗 删除无效列与行 df.drop('热搜内容', axis...value_counts()) #若有则删除缺失值 df[df.isnull().values==True] df.corr() 将数据统计信息打印出来 df.describe() 3.数据分析与可视化...) df.head() #输出数据前五行 #检查是否有重复值 df.duplicated() #检查是否有空值 print(df['热度'].isnull().value_counts(
', 'Fandango_Stars'] # ix[i, num_cols] 获取第i行的num_cols列中的数据，i从0开始 # 获取的列中数据即分别对应条形图的高度 bar_heights = norm_reviews.ix...返回包含唯一值计数的对象。...= norm_reviews['IMDB_norm'].value_counts() # 按标签(沿着轴)对对象排序 此处的标签是 IMDB_norm 的值 imdb_distribution = imdb_distribution.sort_index...“x”序列中的每个向量做一个盒状和须状图。...# 该框从数据的下四分位数扩展到上四分位数，中间有一条线。 # 晶须从盒中伸出来显示数据的范围。
会直接改变原Dataframe； df['col1']=[1,2,3,4,5]del df['col1'] 方法3：pop方法直接在原来的DataFrame上操作，且返回被删除的列，与python中的pop...打印一下可以看到，df的索引是1-3，而C默认的是0-4。 C=pd.Series(list('def')) 8....count返回非缺失值元素个数；value_counts返回每个元素有多少个值，也是作用在具体某列上 df['Physics'].count()df['Physics'].value_counts()...对于Series，它可以迭代每一列的值(行)操作；对于DataFrame，它可以迭代每一个列操作。 # 遍历Math列中的所有值，添加！...在常用函数一节中，由于一些函数的功能比较简单，因此没有列入，现在将它们列在下面，请分别说明它们的用途并尝试使用。 ? 5. df.mean(axis=1)是什么意思？
让我给你们看一个简单的例子: 对于示例数据集中的“age”列，我们可以轻松地使用value_counts()函数来计算观察到的年龄数据集的数量。...原则上，我们在“favorite_fruits”列中获得了所需的所有数据。然而，如果我们应用相同的函数，结果是没有帮助的。...问题3:针对有唯一值的单独列 如果您对我们之前得到的结果感到满意，就到此为止吧。但是，您的研究目标可能需要更深层次的分析。也许您希望将所有列表元素相互关联以计算相似度得分。...因为列不代表一个标记,而是一个级别,大多数在标签上的操作不能正确地完成。例如,计算香蕉和桃子之间的相关性是不可能的,我们从方法1得到了dataframe。如果这是你的研究目标,使用下一种方法。...如果只有孩子#2命名为banana，那么banana列在第2行将具有“True”值，而在其他地方将具有“False”值(参见图6)。我写了一个函数来执行这个操作。
特征工程的处理：如何将原始数据中的字符串数据转换成数值类型 Name train_test_data = [train, test] # 将测试集和训练集合并 for dataset in train_test_data...', expand=False) # str.extract 从正则表达式中返回第一个匹配中字符 train["Title"].value_counts() # 统计个数 train["Title...中取出Sex属性的值再和 map函数中定义的字典进行对比，找出符合要求的，再赋值给Sex 属性 bar_chart('Sex') ?...Age Age字段中有很多缺失值，用中位数进行填充 fillna函数后中位数进行填充 # 某个字段用中位数进行填充 fillna 函数 # transform之前要指定操作的列（Age），它只能对某个列进行操作...如何将属性中的字符串转成数值型？
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