python实现word转成自定义格式的excel文档(解决思路和代码)支持按照文件夹去批量处理,也可以单独一个文件进行处理,并且可以自定义标识符。
字符串是一种常见的数据类型,我们遇到的文本、json数据等都是属于字符串的范畴。Python内置了很多处理字符串的方法,这些方法为我们处理和清洗数据提供了很大的便利。
导读:本文要介绍的这些技法,会用Python读入各种格式的数据,并存入关系数据库或NoSQL数据库。
笔者早先学习Python以及数据分析相关知识时,对Pandas投入了很多精力,自认掌握的还算扎实,期间也总结分享了很多Pandas相关技巧和心得(点击上方“Pandas”标签可以查看系列文章)。近日,在github中查看一些他人提交的代码时,发现了Pandas中这三个函数,在特定场景中着实好用,遂成此文以作分享。
https://www.worldometers.info/coronavirus/
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度!」,本篇分享一个更常用的加速骚操作。
操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:pandas 前端展示:highcharts
如果你使用Python和Pandas进行数据分析,循环是不可避免要使用的。然而,即使对于较小的DataFrame来说,使用标准循环也是非常耗时的,对于较大的DataFrame来说,你懂的
merge()方法是Pandas中的合并操作,在数据处理过程中很常用,本文介绍merge()方法的具体用法。
上海此轮疫情到现在已经2周多了,周边的许多同事所在的小区都出现了确诊或者密接,然后小区就封闭了,被迫享受带薪休假14(或者2+12)天。只有我,小区一天没封过,上班一天没落下。
在数据分析与机器学习中,经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时,pandas库和numpy库是常用的工具。其中,pandas库提供了DataFrame数据结构,numpy库提供了ndarray数据结构。然而,有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。
一开始就有一个问题摆在面前,疫情数据哪里获取。虽然国内很多网站都提供了疫情的跟踪报道,但是并没有找到提供完整历史数据的网站,所以想直接从网站爬数据的思路就暂时断掉。不过没关系,我们去GitHub上搜搜
使用 for 循环可以遍历 DataFrame 中的每一行或每一列。需要使用 iterrows() 方法遍历每一行,或者使用 iteritems() 方法遍历每一列。
pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式:https://www.zalou.cn/article/172623.htm
本案例适合作为大数据专业数据采集课程的配套教学案例。通过本案例,能够达到以下教学效果:
Pandas对象之间的底本迭代的行为取决于类型,当迭代一个Series时,它被视为数组,基本迭代产生值。DataFrame和Panel迭代对象的键。 基本迭代(对于i对象)产生:
选自Dataquest 作者:Alex Yang 机器之心编译 参与:Panda 正则表达式对数据处理而言非常重要。近日,Dataquest 博客发布了一篇针对入门级数据科学家的正则表达式介绍文章,通过实际操作详细阐述了正则表达式的使用方法和一些技巧。 数据科学家的一部分使命是操作大量数据。有时候,这些数据中会包含大量文本语料。比如,假如我们需要搞清楚「巴拿马文件 [注意,可能是敏感词]」丑闻中谁给谁发送过邮件,那么我们就要筛查 1150 万份文档!我们可以采用人工方式,亲自阅读每一封电子邮件,但我们也可以
Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包, 实现了类似Excel表的功能,可以对二维数据表进行很方便的操作。
想入门人工智能或者数据分析,要重视可以快速上手的学习技能:掌握一些基本概念,建立一个知识框架,然后就去实战,在实战中学习新知识,来填充这个框架。
前面介绍了Pandas最重要的两个类:Series和DataFrame,讲述了这两种数据结构常用的属性和操作,比如values,index, columns,索引,Series的增删改查,DataFrame的增删改查,Series实例填充到Pandas中,请参考:
爬取新闻评论数据并进行情绪识别的目的是为了从网页中抓取用户对新闻事件或话题的评价内容,并从中识别和提取用户的情绪或态度,如积极、消极、中立等。爬取新闻评论数据并进行情绪识别有以下几个优势:
tuple01 = (‘joe’,’susan’,’black’,’monika’)
理解 pandas 的函数,要对函数式编程有一定的概念和理解。函数式编程,包括函数式编程思维,当然是一个很复杂的话题,但对今天介绍的 apply() 函数,只需要理解:函数作为一个对象,能作为参数传递给其它函数,也能作为函数的返回值。
我们在利用pandas进行数据处理的时候,经常会对数据框中的单行、多行(列也适用)甚至是整个数据进行某种相同方式的处理,比如将数据中的sex字段中男替换成1,女替换成0。自己最近处理数据的时候就遇到不少类似的需求。
工欲善其事必先利其器,用pymongo库之前,大家需首先对MongoDB数据库的增删改查操作有一些基础方法的了解。
pandas的操作上千种,但对于数据分析的使用掌握常用的操作就可以应付了,更多的操作可以参考pandas官网。
抓取网页入门其实挺简单的。在之前的文章中我们介绍了怎么用C#和JAVA两种方法来抓取网页,这一期给大家介绍一种更容易,也是使用最广泛的一种抓取方法,那就是Python。
类似于一位数组的对象,第一个参数为数据,第二个参数为索引(索引可以不指定,就默认用隐式索引)
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解,相信书中不懂的地方,你都可以在这里找打答案,建议配合书阅读本文
pandas 是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具,它是建立在 Python 编程语言之上的。
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数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量)
在当今的快节奏工作环境中,自动化不再是一种奢侈,而是提高效率和精确性的必需手段。Python,以其易于学习和强大的功能而闻名,成为实现各种自动化任务的理想选择。无论是数据处理、报告生成,还是日常的文件管理,一个简单但有效的Python脚本就能大幅减轻您的工作负担。在本文中,我们将探索如何使用Python来创建多个自动化脚本,它不仅能够节省您的时间,还可以提高工作的准确率和效率。我们先来看第一个自动化脚本
在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据,不代表0而是说没有赋值数据,类似于python中的None值。数据的缺失有很多原因,缺失不是错误、无效,需要对缺失的数据进行必要的技术处理,以便后续的计算、统计。
Beautiful Soup是python的一个库,最主要的功能是从网页抓取数据。官方解释如下:
Selenium是一个自动化测试工具,可以模拟浏览器的行为,如打开网页,点击链接,输入文本等。Selenium也可以用于爬取网页中的数据,特别是那些动态生成的数据,如表格,图表,下拉菜单等。本文将介绍如何使用Selenium Python爬取动态表格中的复杂元素和交互操作。
在本章的每一节中,我们将使用第一章中的婴儿名称数据集。我们将提出一个问题,将问题分解为大体步骤,然后使用pandas DataFrame将每个步骤转换为 Python 代码。 我们从导入pandas开始:
df.isnull() df的空值为True df.notnull() df的非空值为True
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 💥
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:
# 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
大家好,我是大鹏,城市数据团联合发起人,致力于Python数据分析、数据可视化的应用与教学。
寄语:本文对Pandas基础内容进行了梳理,从文件读取与写入、Series及DataFrame基本数据结构、常用基本函数及排序四个模块快速入门。同时,文末给出了问题及练习,以便更好地实践。
里面的元素都可以是不同数据类型的 都可以被索引和切片 查看一个变量的数据类型使用type(obj)方法 如type(tup1)
不管是参加Kaggle比赛,还是开发一个深度学习应用,第一步总是数据分析,这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
作为一个初学者,我发现自己学了很多,却没有好好总结一下。正好看到一位大佬 Yong Cui 总结的文章,我就按照他的方法,给大家分享用于Pandas中合并数据的 5 个最常用的函数。这样大家以后就可以了解它们的差异,并正确使用它们了。
今天给大家分享一篇内容,介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
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