在pandas中,通过DataFrame来存储文件中的内容,其中最常见的数据类型就是字符串了。针对字符串,pandas提供了一系列的函数,来提高操作效率。
在 pandas 1.0 之前,object dtype 是唯一的选项。这在很多方面都是不幸的:
【练习二】 现有一份半虚拟的数据集,第一列包含了新型冠状病毒的一些新闻标题,请解决以下问题:
前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Python正则表达式数据处理的问题。问题如下所示:大佬们好,如何使用正则表达式提取这个列中括号内的目标内容,比方说我要得到:安徽芜湖第十三批、安徽芜湖第十二批等等。我写了一个df["合同名称"] = df["合同名称"].str.extract(r"\(.*?\)"),但是没有输出结果,求指导。
日常工作中我们经常接触到一些文本类信息,需要从文本中解析出数据信息,然后再进行数据分析操作。
前几天在Python黄金交流群有个叫【安啦!】的粉丝问了一个Python正则表达式提取数字的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习下。
最近有财迷朋友们看了《Python爬取贝壳找房8万+二手房源,看看普通人在北京买房是有多难!》之后,想爬取自己所在城市的成交房源数据做做分析之类的。
今天让我们来聊一聊北京的二手房市场现状。公众号后台,回复关键字“二手房”获取完整数据。
Pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建的。它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
以上就是本期为大家整理的全部内容了,赶快练习起来吧,喜欢的朋友可以!点赞、点在看可以分享让更多人知道
前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Pandas数据处理的问题。问题如下所示:大佬们,利用pandas我想提取这个列中的楼层的数据,应该怎么操作?其他【暂无数据】这些数据需要删除,其他的有数字的就正常提取出来就行。
说起湖南这个地方,大家想到的肯定是各种吃的,最常听到的就是臭豆腐,外焦里嫩,闻起来臭吃起来香,一口下去让人回味无穷。
前几天在Python最强王者群【wen】问了一个pandas数据合并处理的问题,一起来看看吧。他的原始数据如下所示:
作为一个数据分析师来说,数据清洗是必不可少的环节。有时候由于数据太乱,往往需要花费我们很多时间去处理它。因此掌握更多的数据清洗方法,会让你的能力调高100倍。
python字符串应该是python里面最重要的数据类型了,因此学会怎么处理各种各样的字符串,显得尤为重要。
在1.0之前,只有一种形式来存储text数据,那就是object。在1.0之后,添加了一个新的数据类型叫做StringDtype 。今天将会给大家讲解Pandas中text中的那些事。
过几天就中秋了,小刀还没收到公司送的月饼 ,只能用羡慕的眼神看着女朋友她们公司早在半个月前就送的广州酒家月饼,所以为了不羡慕,今天用python+ppt带大家看看淘宝的月饼怎么样,呃呃,只看不买...顺便想想怎么提醒公司送!
https://github.com/SeafyLiang/Python_study
本篇将继续上一篇数据分析之后进行数据挖掘建模预测,这两部分构成了一个简单的完整项目。结合两篇文章通过数据分析和挖掘的方法可以达到二手房屋价格预测的效果。
有一个朋友,提出了这样的疑问,类似长表变宽表的题,看了下大致需要用到透视和多层索引的处理。
前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个Pandas处理的问题,提问截图如下:
之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数,主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍,全文较长,建议先收藏。
Pandas中的axis参数=0时,永远表示的是处理方向而不是聚合方向,当axis='index'或=0时,对列迭代对行聚合,行即为跨列,axis=1同理 💥
之前也更过爬虫方面的内容 如何从某一网站获取数据,今天再更一次。后面会陆续更一些爬虫方面的内容(HTML, requests, bs4, re ...),中间可能会插播一些 numpy 和 pandas 方面的内容。在时间允许的情况下会更一些WRF模式方面的内容。也算是立了个更新内容的 flag,但是更新时间就不立了==
今天就以最近频繁看到的一个大家都在讨论的数据处理需求为例,简单介绍一下我的解决方案吧!
上次我们爬了拉钩网的数据,现在我们来分析下,看看哪些公司的招聘信息具体需求都是哪些,让我们用可视化图表展示
工作中最近常用到pandas做数据处理和分析,特意总结了以下常用内容。 pandas常用速查 引入依赖 # 导入模块 import pymysql import pandas as pd import numpy as np import time # 数据库 from sqlalchemy import create_engine # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt # 如果你的设备是配备Retina屏幕的mac,可以在jupyter notebook中,使用下
headers :HTTP响应的头部, 类字典类型, 可以调用get或者getlist方法对其进行访问
好的,以下是使用pymupdf包从pdf中提取标题,并保存标题名称和页数的代码示例:
最近,“打工梗”在朋友圈持续爆火,没有人能避开来自工友的贴心问候——“早安,打工人”,与此同时“打工人”的表情包也席卷全网,铺天盖地,到处吟唱着积极向上的打工人语录。
文本的主要两个类型是string和object。如果不特殊指定类型为string,文本类型一般为object。
注意:这里的时间转换后的格式可以根据需要设定,eg:dt.strftime('%Y/%m/%d')
Python在数据分析领域有三个必须需要熟悉的库,分别是pandas,numpy和matplotlib,如果排个优先级的话,我推荐先学pandas。
# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串,Pandas 为 Series 提供了 str 属性,通过它可以方便的对每个元素进行操作。 index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") data = { "age": [18, 30, np.nan, 40, np.nan, 3
4 月 1 日,Infinity宣布端到端 RAG 解决方案 RAGFlow 开源,仅一天收获上千颗星,到底有何魅力? 我们来安装体验并从代码层面来分析看看。
此图由作者使用本文分享的项目生成。几个月前,基于知识的问答(KBQA)还只是新奇事物。如今,对于任何人工智能爱好者来说,使用检索增强生成(RAG)实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展,令人着迷,而且每天都在变得更好。在我的最后一篇文章中,我分享了一种递归的RAG方法,用于根据大量文本语料库回答复杂查询的多跳推理式问答实现。
本文从图的概念以及历史讲起,并介绍了一些必备的术语,随后引入了networkx库,并以一个航班信息数据集为例,带领读者完成了一些基本分析。
https://cloud.tencent.com/developer/article/2353514
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中,我们对比了pandas与SQL常见的一些操作,我们的例子虽然是以MySQL为基础的,但换作其他的数据库软件,也一样适用。工作中除了MySQL,也经常会使用Hive SQL,相比之下,后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路,继续对比Pandas与SQL,一方面是对上文的补充,另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见,本文采用hive环境运行SQL,使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置,我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过,不过仅限于mac版本,供参考,如果你觉得比较困难,可以考虑使用postgreSQL,它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同,界面相似,完全可以用notebook代替,我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别,感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过,可以参考常用Hive函数的学习和总结。
翻译校对:丁雪 吴怡雯 程序验证修改:李小帅 “我相信马塞勒斯·华莱士,我的丈夫,你的老板吩咐你带我出门做我想做的任何事。现在,我想跳舞,我要赢,我想得到那个奖杯,把舞跳好来!” 《黑色追缉令》
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
使用Python提取表格数据需要使用pdfplumber模块,打开CMD,安装代码如下:
前几天在Python交流白银群【空翼】问了一道Pandas数据处理的问题,如下图所示。
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