上面的代码中用 for 循环去遍历 contents 这样我们就可以一个一个处理每封邮件。我们创建一个字典， emails_dict,这将保存每个电子邮件的所有细节，如发件人的地址和姓名。事实上，这些是我们要寻找的第一项信息。
当你发现不停的用For循环来处理数据速度慢的受不了了，你肯定会想怎么才能提高一些效率。比如前面我们说到的对比2个表数据，我们是使用For循环去逐个的对比判断，如果能有1个东西让我们可以快速的在一组数据里找到需要的、或者是找不到的时候返回false的话，那我们就不需要用For循环了，那有没有这种东西呢？
Pandas是Python的数据分析利器，DataFrame是Pandas进行数据分析的基本结构，可以把DataFrame视为一个二维数据表，每一行都表示一个数据记录。本文将介绍创建Pandas DataFrame的6种方法。
Excel 是一个流行且功能强大的 Windows 电子表格应用。openpyxl模块允许您的 Python 程序读取和修改 Excel 电子表格文件。例如，您可能有从一个电子表格中复制某些数据并粘贴到另一个电子表格中的枯燥任务。或者，您可能必须遍历数千行，然后只挑选出其中的一小部分，根据某些标准进行小的编辑。或者你可能不得不查看数百份部门预算的电子表格，寻找任何赤字。这些正是 Python 可以为您完成的那种枯燥、无需动脑的电子表格任务。
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
上一节我们讨论了 Python 在数据处理上的优势，前后台大概收到的有用评论如下：
数据处理过程中，经常会遇到数据有缺失值的情况，本文介绍如何用Pandas处理数据中的缺失值。
在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。实际上，groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序，然后深入了解其后台的实际情况，即所谓的“拆分-应用-合并”过程。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
可能大家经常在技术讨论群众聊天，就会发现一个现象。就是只要有人提起python的一些数据怎么处理的时候，保准会有人说用pandas。
pandas中的read_html()函数是将HTML的表格转换为DataFrame的一种快速方便的方法，这个函数对于快速合并来自不同网页上的表格非常有用。在合并时，不需要用爬虫获取站点的HTML。但是，在分析数据之前，数据的清理和格式化可能会遇到一些问题。在本文中，我将讨论如何使用pandas的read_html()来读取和清理来自维基百科的多个HTML表格，以便对它们做进一步的数值分析。
对于OLAP查询来说，存在多种不同类型的查询，存储结构的不同会影响到不同查询的数据表现。所以CarbonData的定位是作为一种通用的查询存储数据，通过Spark SQL来解决海量查询的问题，并且能够与Hadoop生态圈进行无缝对接。CarbonData最初的应用是与Spark SQL和Spark DataFrame深度结合，后续由携程团队将CarbonData引入了Presto，滴滴团队将CarbonData引入Hive。
“字典这个数据结构活跃在所有Python程序的背后，即便你的源码里并没有直接用到它”，摘抄自《代码之美》第18章Python的字典类：如何打造全能战士。字典是Python语言的基石！在函数的关键字参数、实例的属性和模块的命名空间都能够看到它的身影，我们自己写代码时也经常会用到。
数据科学是关于数据的。网络上有各种来源可以为您的数据分析或机器学习项目获取数据。最受欢迎的来源之一是 Kaggle，我相信我们每个人都必须在我们的数据旅程中使用它。
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 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。此外，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。 相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理
> 最近有许多小伙伴问我要入门 Python 的资料，还有小伙伴完全没有入门 Python 就直接购买了我的 pandas 专栏。因此我决定写几篇 Python 数据处理分析必备的入门知识系列文章，以帮助有需要的小伙伴们更好入门。
根据不同的条件进行不同的计算或操作，是很常见的需求。Python 有 if 语句可以实现。但是一旦分支很多，多个 if 就是使你眼花缭乱。
还记得 2011 年 CSDN 的“脱库”事件吗？当时，CSDN 网站被黑客攻击，超过 600 万用户的注册邮箱和密码明文被泄露，很多网友对 CSDN 明文保存用户密码行为产生了不满。如果你是 CSDN 的一名工程师，你会如何存储用户密码这么重要的数据吗？仅仅 MD5 加密一下存储就够了吗？ 要想搞清楚这个问题，就要先弄明白哈希算法。
数据以多种格式出现，并且在分析的实用性方面差别很大。尽管我们希望，我们所有的数据都以表格的形式出现，并且每个数值的记录都一致和准确，但实际上，我们必须仔细检查数据，找出最终可能导致错误结论的潜在问题。
用python中的字典存储特征是一种常用的做法，其优点是容易理解。但是sklearn的输入特征必须是numpy或scipy数组。可以用DictVectorizer从字典中加载特征转换成numpy数组，并且对分类特征会采用独热编码(one-hot)。
（微信公众号由于改版，导致留言功能不能使用，本期采用 留言小程序 进行留言功能测试，如果不行或者效果较差，大家有什么问题可选择点击公众号，找到 “找我” ，添加本人微信号进行问题咨询和数据获取。等人数到达一定数量后，我会构建学习交流群，大家共同进步
帮助 这篇文章的目的是简单介绍“如何用Python来分析数字加密货币”。我们将用简单的Python代码来检索、分析和可视化不同的数字货币数据。在这个过程中，我们将揭示一个有趣的趋势：这些不稳定的市场是
这是在知乎上看到的一个问题，我试着用VBA来解决。欢迎大家就自已使用Excel中遇到的问题或想要的解决方案提问，我将尽力解答。
分割原始图像为若干个\sqrt{n} \times \sqrt{n}的块. 这些图像块就是样本集合中的单个样本y = \mathbb{R}^n. 在固定的字典上稀疏分解y后，得到一个稀疏向量. 将所有的样本进行表征一户，可得原始图像的稀疏矩阵. 重建样本y = \mathbb{R}^n时，通过原子集合即字典\mathrm{D} = \{d_i\}^k_{i=1} \in \mathbb{R}^{n \times m} (n < m)中少量元素进行线性组合即可：
本系列参考自「Python Data Science Handbook」第三章，旨在对 Pandas 库的使用方法进行归纳与总结。
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
字典（Dictionary）是一种通过键（key）和项（item）（注：键和项是字典中的术语）存储唯一项的方法。它是一种基于唯一键存储数据的极好工具，它的强大之处在于可以使用键来存储和合并数据。
近期，线上有个重要Mysql客户的表在从5.6升级到5.7后，master上插入过程中出现"Duplicate key"的错误，而且是在主备及RO实例上都出现。
前面两篇文章基础篇（一）和基础篇（二）讲了数据分析虚拟环境创建和pandas读写csv、tsv、json格式的数据，今天我们继续探索pandas读取数据。 本系列学习笔记参考书籍：《数据分析实战》托马兹·卓巴斯
上一篇我们一篇搞定了字典，这篇呢我们学习一个与字典非常相似的数据结构 —— 散列表。散列表与字典基本一致，区别是字典存储的 key 是字符串，而散列表是一个数值（哈希值）。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 问题描述 近期，线上有个重要Mysql客户的表在从5.6升级到5.7后master上插入过程中出现"Duplicate key"的错误，而且是在主备及RO实例上都出现。以其中一个表为例，迁移前通过“show create table” 命令查看的auto increment id为1758609， 迁移后变成了1758598,实际对迁移生成的新表的自增列用max求最大值为1758609。用户采用的是Innodb引擎，而且据运维同学介绍，之前碰到过类似问题，重启即
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame Series创建 基本知识 类似于一维数组的对象 由一组数据（各种Numpy数据类型）和数据标签（索引）组成 左边索引，右边数值； 不指定索引的话，自动从0开始； 索引也可以自定义：index=[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’] 通过Python的字典类型创建 obj = pd.Series([4, 7, 8, -1]) obj 0 4 1
在HBASE中，数据存储在具有行和列的表中。这是看起来关系数据库(RDBMS)一样，但将HBASE表看成是多个维 度的Map结构更容易理解
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 问题描述 近期，线上有个重要Mysql客户的表在从5.6升级到5.7后master上插入过程中出现"Duplicate key"的错误，而且是在主备及RO实例上都出现。以其中一个表为例，迁移前通过“show create table” 命令查看的auto increment id为1758609， 迁移后变成了1758598,实际对迁移生成的新表的自增列用max求最大值为1758609。用户采用的是Innodb引擎，而且据运维同学介绍，之前碰到过类似问题，重启
列表 列表是 Python 的主力数据类型。当提到 “ 列表 ” 时，您脑海中可 能会闪现“ 必须进一步声明大小的数组，只能包含同一类对象 “ 等想法。千万别这么想。列表比那要酷得多。 ☞ Python 中的列表类似 Perl 5 中的数组。在 Perl 5 中，存储数组的变量总是以字符 @ 开头；在 Python 中，变量可随意命名，Python 仅在内部对数据类型 进行跟踪。 ☞ Python 中的列表更像 Java 中的数组（尽管可以
Oracle数据库里的直方图使用了一种称为Bucket（桶）的方式来描述目标列的数据分布。Bucket（桶）是一个逻辑上的概念，相当于分组，每个Bucket就是一组，每个Bucket里会存储一个或多个目标列中的数据。Oracle会用两个维度来描述一个Bucket，这两个维度分别是ENDPOINT_NUMBER和ENDPOINT_VALUE，Oracle会将每个Bucket的这两个维度记录在数据字典基表SYS.HISTGRM$中。列的直方图的类型可以通过查询视图DBA_TAB_COL_STATISTICS的HISTOGRAM列来获取，一般情况下包含3类，NONE（没有直方图）、FREQUENCY（频率直方图，也叫等频直方图）、HEIGHT BALANCED（高度平衡直方图，也叫等高直方图）。在Oracle 12c中，又新增了两种类型的直方图，分别是顶级频率直方图（Top Frequency Histogram）和混合直方图（Hybrid Histogram），本书只讨论频率和高度平衡直方图。
连接（Join）是数据仓库工作负载的一个组成部分。 当连接的表存储在内存中时，IM列存储增强了连接的性能。
作者：Patrick Triest 编译：Katherine Hou、林海、Shan LIU、高宁、Yawei 比特币市场到底是如何运作的？数字加密货币（cryptocurrency）跌宕起伏的原因是什么？不同的山寨币（altcoins）市场之间是紧密联系还是各自为营？我们该如何预测接下来将发生什么？ 关于数字加密货币（如：比特币和以太坊）的文章铺天盖地，数百个自诩专家的作者各自发表着他们对比特币未来的猜想。而用来支持他们观点的这些分析中强有力的数据和统计学基础却乏善可陈。 这篇文章的目的是简单介绍“如
今年，这种情况，有时候不找好下家还真不敢跳，这不，前段时间刚跳到新东家，刚办入职那天，就遇上事了，真的是吓出一身冷汗（老大一直盯着我，说要快速解决这个问题），差点被（背）开（锅）了....
在MySQL 8之前的版本中，元数据分散地存储在多个地方，包括元数据文件、非事务性表和特定于存储引擎的数据字典中。这种分散的存储方式不仅增加了管理的复杂性，还可能导致数据的不一致性。为了解决这些问题，MySQL 8引入了事务数据字典，将元数据集中存储在具有事务功能的InnoDB表中，从而提供了一致性和可靠性的保证。
爬取过大众点评的朋友应该会遇到这样的问题，在网页中看起来正常的文字，在其源代码中变成了下面这样：
Python 中的字典是Python中一个键值映射的数据结构,下面介绍一下如何优雅的操作字典.
Pandas提供了多种将Series、DataFrame对象合并的功能，有concat(), merge(), append(), join()等。这些方法都可以将多个Series或DataFrame组合到一起，返回一个新的Series或DataFrame。每个方法在用法上各有特点，可以适用于不同的场景，本系列会逐一进行介绍。
国外 IT 教育学院 Educative.io 创始人 Fahim ul Haq 写过一篇过万赞的文章《The top data structures you should know for your next coding interview》,总结了程序员面试中需要掌握的 8 种数据结构知识。
在python中，列表用方括号[ ],来表示列表。作为一个方括号内的逗号分隔值出现。列表的数据项不需要具有相同的类型。
一、Series 数据结构 1.是什么？ Series 是一种类似于一维数组的对象，由一组数据及一组数据标签（即索引）组成。 第一列是 数据标签（索引）；第二列是 具体数据。 2.为什么？ 3.怎么做？ 导包： import pandas as pd （1）创建一个Series：使用 Series()方法 1）传入一个列表list： 只传入一个列表不指定数据标签，那么 Series会默认使用从0开始的数作为数据标签（索引）。 import pandas as pd s1 = pd.Serie
pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包，主要目的是为了数据分析。它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法。pandas 有两个主要的数据结构：Series 和 DataFrame。
在最基本的层面上，Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本，其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到，Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具，方法和功能，但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此，在我们继续之前，让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构：Series，DataFrame和Index。
密码是我们生活中最常见的进行身份验证的一个因素，一般我们在登录系统或者是其他应用程序的时候，最先需要利用用户名和密码来验证我们的身份，这称为单因素身份验证。除了密码之外，我们还可以再进一步利用数字令牌、利用生物特征，比如虹膜扫描，视网膜扫描等来对你进行身份验证，但密码永远是最常见的身份验证的第一个因素。密码作为最基本的一个身份验证的因素，如果没有被保护好，或者被别人猜测到，而网站又没有做到足够的防护，没有检测或者其他加固的安全性措施的话，那么你的系统就完全暴露在攻击者面前，再也没有任何秘密可言。
了解过 Apache Druid 或之前看过本系列前期文章的同学应该都知道 Druid 兼具数据仓库，全文检索和时间序列的能力。那么为什么其可以具有这些能力，Druid 在实现这些能力时做了怎样的设计和努力？
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