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”。
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”。
不知大家在工作中有没有过提取pdf表格数据的经历,按照普通人的思维,提取pdf的表格数据的方法可能会选择复制粘贴,但这是一个相当繁杂且重复的工作。而今天我们会讲解如何用python和excel来提取pdf的表格数据,看二者哪个更为方便!
传统Python语言的主要控制结构是for循环。然而,需要注意的是for循环在Pandas中不常用,因此Python中for循环的有效执行并不适用于Pandas模式。一些常见控制结构如下。
厌倦了定义用不了几次的函数? Lambda表达式是你的救星! Lambda表达式用于在Python中创建小型,一次性和匿名函数对象。 它能替你创建一个函数。
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去,编写Python for循环,然后希望在合理的时间内处理数据。
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件,将数据写入这些电子表格,并找到最好的软件包来做这些事。
很多同学抱怨自己很想学好Python,但学了好久,书也买不少,视频课程也看了不少,但是总是学了一段时间,感觉还是没什么收获,碰到问题没思路,有思路写不出多少行代码,遇到报错时也不知道怎么处理。
本文介绍了Python中的生成器和迭代器。在处理大量数据时,计算机内存可能不足,我们可以通过生成器和迭代器来解决该问题。
数据科学家是“比软件工程师更擅长统计学,比统计学家更擅长软件工程的人”。许多数据科学家都具有统计学背景,但是在软件工程方面的经验甚少。我是一名资深数据科学家,在Stackoverflow的python编程方面排名前1%,并与许多(初级)数据科学家共事。以下是我经常看到的10大常见错误,本文将为你相关解决方案:
PDF 文件是一种非常常用的文件格式,通常用于正式的电子版文件。它能够很好的将不同的排版格式固定下来,形成版面清晰且美观的展示效果。然而,对于想要从 PDF 中提取信息的人们来说,PDF 是个噩梦,尤其是表格。
生活中充满了例行公事。在程序中一样,也要做很多重复的工作。编程语言使用循环处理这些重复任务。Python编程语言提供以下两种循环:
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。
之前分享过python调用过ppt和word,作为一家人的excel当然要整整齐齐的安排上
虽然我们在StackOverflow或其他网站上查找答案是很正常的事情,但这样做确实比较花时间,也让人怀疑你是否完全理解了这门编程语言。
本文展示如何使用Python将多个Excel文件合并到一个主电子表格中。假设你有几十个具有相同数据字段的Excel文件,需要从这些文件中聚合工作表。我们知道,手工完成这项工作效率非常低,而使用Python自动化合并文件将为你节省大量时间。
想想现实生活中的情况。你是一位在森林里测量树木的野外生物学家。你选一棵树,测量它的直径和高度,把它们写在你的笔记本上,估计它的总体积。接下来,你再选一棵树,测量它的直径和高度,把它们写在你的笔记本上,估计它的总体积。然后,你再选一棵树,测量它的直径和高度,把它们写在你的笔记本上,估计它的总体积。
做数据分析和人工智能运算前常常需要大量的数据准备工作,也就是把各种数据源以及各种规格的数据整理成统一的格式。因为情况非常复杂多样,很难有某种可视化工具来完成此项工作,常常需要编程才能实现。
所谓推导式也就是Python中一种更有风格的Python代码的写法。什么样是有风格的呢?假如有个需求,它可能需要三行五行甚至是更多行代码完成,但是如果是同样的需求用推导式来书写的话很可能一行代码就完成了,所以推导式的作用就是化简代码用的。
如果您曾经发现自己在编程时一次又一次地查找相同的问题、概念或语法,那么您并不孤单。我发现自己经常这样做。我们生活在一个世界里,似乎有无限数量的可访问的。然而,这既是福也是祸。如果没有有效地管理,过度依赖这些资源会养成坏习惯,让你长期停滞不前。
Python中的文档字符串:可以当作一种特殊的注释,简单的说明可以使用单引号或双引号,较长的文字说明可以使用三引号
with语句在语句结束时自动关闭文件对象。 使用csv模块reader函数创建文件读取对象filereader,读取输入文件中的行。 使用csv模块的writer函数创建文件写入对象filewriter,将数据写入输出文件。 函数的第二个参数(delimiter=',')是默认分隔符,如果输入和输出文件都用逗号分隔,就不需要此参数。 使用filewriter对象的writerow函数来将每行中的列表值写入输出文件。
VLOOKUP函数大家应该都很熟悉吧,它可以帮我们根据指定的条件快速查找匹配出相应的结果,通常被用于核对、匹配多个表格之间的数据。与数据透视表,并称为数据er最常用的两大Excel功能。
当大家谈到数据分析时,提及最多的语言就是Python和SQL。Python之所以适合数据分析,是因为它有很多第三方强大的库来协助,pandas就是其中之一。pandas的文档中是这样描述的:
作者:xiaoyu 知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 介绍:一个半路转行的数据挖掘工程师
numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器,经过numba编译的python代码(仅限数组运算),其运行速度可以接近C或FORTRAN语言。
使用Pandas Dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去,编写Python for循环,然后希望在合理的时间内处理数据。公众号在此之前的一篇文章专门介绍了一些方法,请点击查看:
其中pandas和numpy中的数组格式 以及Series DataFrame都是基于此之上而得到的。其中比R要多:Tuple、Dictionary两种类型。
这一系列《数据分析工具篇》的开篇,也是数据分析流程中开始和结束的动作,数据导入之后,紧接着需要做的就是对数据的处理,我们会花费几篇的时间,来和大家聊一下常用的处理逻辑和常见的几个包,在数据处理过程中,常用的处理逻辑主要有:for循环优化、广播应用方案以及整体(集合)运算方法,特别是for循环,可以说百分之九十九的函数会出现for循环;常见的包主要有:pandas、pyspark、numpy,这三个包可谓是人尽皆知,特别是前两个,一个是小数据使用的包,一个是大数据使用的包,随着python的不断丰富,这两个包越来越完善,今天我们先了解一下for循环的优化方法:
Python,是龟叔在1989年为了打发无聊的圣诞节而编写的一门编程语言,特点是优雅、明确、简单,现今拥有丰富的标准库和第三方库。 Python适合开发Web网站和各种网络服务,系统工具和脚本,作为“胶水”语言把其他语言开发的模块包装起来使用,科学计算等等。
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。
Python 支持for循环,它的语法与其他语言(如JavaScript 或Java)稍有不同。下面的代码块演示如何在Python 中使用for循环来遍历列表中的元素:
数据科学家是“在统计方面比任何软件工程师都要出色,在软件工程方面比任何统计学家都出色的人”。许多数据科学家都有统计学背景,但很少有软件工程经验。我是一位高级数据科学家,在Python编码的Stackoverflow上排名第一,并与许多(初级)数据科学家合作。下面是我经常看到的10个常见错误。
题目 人类基因组外显子区域长度 学员:x2yline 具体题目详情请参考生信技能树论坛 题目数据来源为:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pub/CCDS/current_huma
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。
爬虫请求解析后的数据,需要保存下来,才能进行下一步的处理,一般保存数据的方式有如下几种:
作为一名搞数据的,写SQL是每天必不可少的工作。而我又是一个喜欢偷懒的人,就想着能不能使用Python快速生成SQL语句呢?
python 处理csv对比两个文件数据项的差异,输出文件 思路: 1.分别读取文件得到list,并组装出需要查询并且去重后的list 2.通过list组装成需要的dict 3.通过去重后的list进行for循环 循环的每一项进行dict.get操作 4.因为dict是用的链表,所以读取速度十分的快(描述错误请指正) 5.重点的步骤是123,去重判断根据你的需求调整即可 6.在后面会放上一份小demo供参考 首先由a.csv ,b.csv两个文件 a.csv使用csv模块读取文件 得到 alist b.cs
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一,因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上,我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
本文讲解的是一个Python的进阶知识点:**如何将一个嵌套的大列表展开形成一个大列表。
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:
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # 1.简述解释型语言和编译型语言的区别? """ 1.解释型语言:Python,PHP,Ruby. 特点是一行一行的解释,一行一行的传输给计算机,报错行前面可以执行. 2.编译型语言:C,C++,Java,C#,Go. 特点是一次性把语言编译成文件,报错则不能编译,编译好的文件一定可以运行. """ # 2.列举你了解的Python的数据类型? """ 1.int:整型,数字 2.str:字符串 3.bool:布
Python运行的慢是历来被诟病的,一方面和语言有关,另一方面可能就是你代码的问题。语言方面的问题我们解决不了,所以只能在编程技巧上来提高程序的运行效率。下面就给大家分享几个提高运行效率的编程方法。
阶乘:也是数学里的一种术语;阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数;在表达阶乘时,就使用“!”来表示。如h阶乘,就表示为h!;阶乘一般很难计算,因为积都很大。
布尔值只有True,False两种值,要么是True,要么是False,在Python中可以直接使用True,False来表示布尔值(需要注意大小写)。
本号之前已经分享过关于如何使用 Python 中的数据处理分析包 pandas 处理 Excel 的数据,本文继续分享一个小案例,此案例源于上周末帮朋友做的一个需求,并且是以 vba 编写解决,后来我用 Python 再解决一次,通过本文作简单分享。
一些小提示和小技巧可能是非常有用的,特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术,既可以节省时间,还可能挽救“生命”。
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