在实际工作中，尤其是web数据的传输，我们经常会遇到json数据。它不像常见的文本数据、数值数据那样友好，而且它和Python中的字典类型数据又很相像，给很多人造成了困扰。
概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前，我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的。我们尝试去理解数据的列/行、记录、数据格式、语义错误、缺失的条目以及错误的格式，这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作。 本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv （链接：https://pan.baidu.com/s/1geX8oYf 密码：odj0）的数据文件，这个数据很小，可以让我们一目了然。这个数据是 csv 格式。数据是描述不同个体在不
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。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
一个数据分析师，最怕的一件事情莫过于在没有数据的情况下，让你去做一个详细的数据分析报告。确实，巧妇难为无米之炊，数据是数据分析、数据挖掘乃至数据可视化最最基础的元素。
这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中，硬着头皮啃完之后，好像自己什么都会了一点，然而实际操作起来既不知从何操起，又漏洞百出。
这是Python数据分析实战基础的第一篇内容，主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学，可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。
python种关于json有很多，simplejson，cjson，还有ujson（详细内容可见：http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/details/6567408）. cjson模块只支持string/unicode的key JSON(JavaScript Object Notation)编码格式的数据。
这一串代码描述是这样子，我们要绕过A-Za-z0-9这些常规数字、字母字符串的传参，将非字母、数字的字符经过各种变换，最后能构造出 a-z 中任意一个字符，并且字符串长度小于40。然后再利用 PHP允许动态函数执行的特点，拼接处一个函数名，这里我们是 "getFlag"，然后动态执行之即可。
Bytes类型是Python 3引入的一个基本数据类型。调用Bytes类型的 .decode()方法可以把它变成Python 3的 str类型。调用 str类型的 .encode()方法，可以把它变成Bytes类型。
最近在用python接受网络数据的时候，输出时总是遇到编码的问题，虽然都解决了，但深刻意识到自己其实对python的编码并没有清晰的认识，所以才会遇到这样的问题。今天就此总结一下，以免日后夜长梦多。
可以看到，我们下载了图片，并正确读取了出来。需要注意的是，我们获取响应内容时，采用的是response.content，而不是response.text。这是因为response.text是响应的unicode表示，response.content响应的字节数组。因为图片是二进制的，所以此处要用response.content。这种方法除了可以下载图片，还可以下载音视频文件，以及文档
通过hadoop hive或spark等数据计算框架完成数据清洗后的数据在HDFS上
概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库，使用它可以进行数据科学计算和数据分。他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用，比如，SciPy，NumPy 和 Matplotlib，建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题。 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情，但是我
视频汇总首页：http://edu.51cto.com/lecturer/index/user_id-4626073.html
JSON是JavaScript Object Notation的缩写，它是一种数据交换格式。在web网络传输数据的时候，我们经常会遇到JSON数据。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44136297
在我们进行前端开发时，针对项目优化，常会提到一条：针对较小图片，合理使用Base64字符串替换内嵌，可以减少页面http请求。 并且还会特别强调下，必须是小图片，大小不要超过多少KB，等等。 那么，Base64又到底是什么呢？
字符串是 UTF-8 字符的一个序列（当字符为 ASCII 码时则占用 1 个字节，其它字符根据需要占用 2-4 个字节）。UTF-8 是被广泛使用的编码格式，是文本文件的标准编码，其它包括 XML 和 JSON 在内，也都使用该编码。由于该编码对占用字节长度的不定性，Go 中的字符串也可能根据需要占用 1 至 4 个字节，这与其它语言如 C++、Java 或者 Python 不同（Java 始终使用 2 个字节）。Go 这样做的好处是不仅减少了内存和硬盘空间占用，同时也不用像其它语言那样需要对使用 UTF-8 字符集的文本进行编码和解码。 字符串是一种值类型，且值不可变，即创建某个文本后你无法再次修改这个文本的内容；更深入地讲，字符串是字节的定长数组。 Go 支持以下 2 种形式的字面值：
逻辑运算在代码中基本是必不可少的，Pandas的逻辑运算与Python基础语法中的逻辑运算存在一些差异，所以本文介绍Pandas中的逻辑运算符和逻辑运算。
作为数据科学家，快速处理海量数据是他们的必备技能。有时候，这包括大量的文本语料库。例如，假设要找出在 Panama Papers（https://en.wikipedia.org/wiki/Panama_Papers） 泄密事件中邮件的发送方和接收方，我们需要详细筛查1150万封文档！我们可以手工完成上述任务，人工阅读每一封邮件，读取每一份最后发给我们的邮件，或者我们可以借助Python的力量。毕竟，代码存在的一个至关重要的理由就是自动处理任务。
导读：本文主要介绍使用Python进行数据分析时必备的编程基础知识，主要涉及Python的基本数据类型、数据结构、程序控制、读写数据等内容。
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。
继上一次友友问了如何处理 Excel 中的数据之后，这次他又遇到了新问题，让我们一起来看看；
JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它主要提供了四个方法： dumps、dump、loads、load。
在数据处理和分析中，JSON是一种常见的数据格式，而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中，我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame，并介绍相关的步骤和案例。
1991年，Guido van Rossum发布了Python编程语言的第一个版本，自此，世界迎来了巨变。互联网的发展，要求支持不同的自然语言，这促使了Unicode的发展。Unicode定义了一个通
python2.x版本的字符编码有时让人很头疼，遇到问题，网上方法可以解决错误，但对原理还是一知半解，本文主要介绍 python 中字符串处理的原理，附带解决 json 文件输出时，显示中文而非 unicode 问题。首先简要介绍字符串编码的历史，其次，讲解 python 对于字符串的处理，及编码的检测与转换，最后，介绍 python 爬虫采取的 json 数据存入文件时中文输出的问题。 参考书籍：Python网络爬虫从入门到实践 by唐松
执行此操作的最快方法是计算每个字符的出现次数,然后取计数数组中的最大值.如果您的字符串很长,那么在循环字符串中的字符时,不会跟踪当前最大值,您将获得不错的加速.
Pandas中有很多数据类型，其中有一种是datetime，即日期时间，如Timestamp(‘2020-09-22 20:43:00’)，表示其是一个时间戳类型，很多时候需要将其转化为字符串，以便获取到其中的日期或时间，此时可以对其调用strftime()方法，如strftime('%Y-%m-%d')就可以获取到字符串2020-09-22。 在pandas中的DataFrame中，一般是整列替换，此时需要用到lambda表达式和apply方法，如下：
文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作，基本的API都在上述网址，接下来本文核心带你理解部分常用的命令
字符串在JavaScript中几乎无处不在，在你处理用户的输入数据的时候，在读取或设置DOM对象的属性时，在操作cookie时，当然还有更 多…。@雪斌在JavaScript中的字符串操作一文中讲的很详细，但是对于涉及Js字符串的比较，还是有必要再学习和探究下的。 字符串和其他对象比较大小 字符串和其他对象进行比较，大体要遵循下面的这些考量： 两个操作数都是数值，则进行数值比较 两个操作数都是字符串，则比较两个字符串对应的字符编码值 两个操作数有一个是数值，则将另一个转换为数值，再进行数值比较 两个操作数有
文章来源：towardsdatascience 作者：B.Chen 翻译\编辑：Python大数据分析
字符串是任意的字符序列。字符串用于储存由字母、数字、标点符号或其他符号组成的文本数据。
“数据科学家们80%的精力消耗在查找、数据清理、数据组织上，只剩于20%时间用于数据分析等。”——IBM数据分析
记录中的字段通常由逗号分隔，但其他分隔符也是比较常见的，例如制表符（制表符分隔值，TSV）、冒号、分号和竖直条等。建议在自己创建的文件中坚持使用逗号作为分隔符，同时保证编写的处理程序能正确处理使用其他分隔符的CSV文件。
json.load()用来将读取json文件，json.dump()用来将数据写入json文件
前言 目前，Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7，不过，这种情况很快即将结束。 去年 11 月，Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对于 Python 2.7 的支持，全面转向 Python 3。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具，pandas 与 Jupyter notebook 等很多产品也在即将放弃支持的名单之中。对于数据科学开发者而言，如何将已有项目从 Python 2 转
江湖上流传着这么一句话——分析不识潘大师（PANDAS），纵是老手也枉然。 Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具，可以灵活高效的处理各种数据集，也是我们后期分析案例的神器。它提供了两种类型的数据结构，分别是DataFrame和Series，我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表，而Series就是表中的某一列，后面学习和用到的所有Pandas骚操作，都是基于这些表和列进行的操作（关于Pandas和Excel的形象关系，这里推荐我的好朋友张俊红写的《对比EXCEL，轻松学习Python数据分析》)。 这里有一点需要强调，Pandas和Excel、SQL相比，只是调用和处理数据的方式变了，核心都是对源数据进行一系列的处理，在正式处理之前，更重要的是谋定而后动，明确分析的意义，理清分析思路之后再处理和分析数据，往往事半功倍。
在 Windows 下，可以使用 DX 提供的强大能力，调用 DX 读取 TTF 字体文件，获取字体文件的信息以及额外的渲染信息。特别是基于 DX 的 WPF 更是加了一层封装，使用 FontFamily 类型提供的友好方法获取到字体的信息。出于学习的目的，本文将不使用任何平台封装好的方法，自己读取二进制的 TTF 文件，解析 TTF 的内容，获取到字体文件里面的字体名
Python是一种非常流行的脚本语言，而且功能非常强大，几乎可以做任何事情，比如爬虫、网络工具、科学计算、树莓派、Web开发、游戏等各方面都可以派上用场。同时无论在哪种平台上，都可以用 Python 进行系统编程。
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