要处理文本数据，需要比数字类型的数据更多的清理步骤。为了从文本数据中提取有用和信息，通常需要执行几个预处理和过滤步骤。
CSV 代表“逗号分隔值”，CSV 文件是存储为纯文本文件的简化电子表格。Python 的csv模块使得解析 CSV 文件变得很容易。
CSV（comma-separated value，逗号分隔值）文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本，表格（或电子表格）中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比，CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件；相比之下，能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件，但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具，但是当你使用 Excel 文件时，还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由，使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具，那就使用 Python 自己开发一个！
这篇万字长文，是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习，否则，可能会找不到操作的数据源。
本篇主要介绍文件和数据格式化，以自动轨迹绘制为例，介绍自动化的程序设计方法。以政府工作报告词云为例，介绍wordcloud库的使用。
很多新手在开始学一门新的语言的时候，往往会忽视一些不应该忽视的细节，比如变量命名和函数命名以及注释等一些内容的规范性，久而久之养成了一种习惯。对此呢，我特意收集了一些适合所有学习 Python 的人，代码整洁之道。
原文：https://opensource.com/article/19/10/advanced-awk
对于许多数据科学家来说，数据操作起始于Pandas或Tidyverse。从理论上看，这个概念没有错。毕竟，这是为什么这些工具首先存在的原因。然而，对于分隔符转换等简单任务来说，这些选项通常可能是过于重量级了。 有意掌握命令行应该在每个开发人员的技能链上，特别是数据科学家。学习shell中的来龙去脉无可否认地会让你更高效。除此之外，命令行还在计算方面有一次伟大的历史记录。例如，awk - 一种数据驱动的脚本语言。Awk首次出现于1977年，它是在传奇的K&R一书中的K，Brian Kernighan的帮助下出现的。在今天，大约50年之后，awk仍然与每年出现的新书保持相关联！ 因此，可以肯定的是，对命令行技术的投入不会很快贬值的。
上面的cumsum函数是逐列进行累加的，如果需要总累加，那么便可以使用apply函数。
在学编程的过程中，我们可能听过正则表达式，但是不知道它是什么，我一开始听到正则表达式时，我在想正则表达式是啥？它用来干嘛的？学起来难不难的？可能很多人和我想的一样。学完之后，我很认真负责地告诉你们，正则表达式不难！！！
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。
来源：www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
普遍认为Python语言诞生于1991年Python语言中的缩进在程序中长度统一且强制使用，只要统一即可，不一定是4个空格（尽管这是惯例）IPO模型指：Input Process Output字符串的正向递增和反向递减序号体系：正向是从左到右，0到n-1，反向是从右到左，-1到-n，举例
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。
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。
1.__Random：产生0-10之间的随机数【__RadomString：随机生成字符函数同__Random】
https://github.com/SeafyLiang/Python_study
一个向量是一排有序排列的元素。使用时，一般都会直接给变量定义，也就是“赋值”即赋予变量一个数值 <-
1、Python语言基本语法元素 考点1.1 程序的基本语法元素：程序的框架、缩进、注释、变量、命名、保留字、数据类型、赋值语句、库引用 33个保留字 6种数据类型 4种引用方法：import 库、from 库 import 函数、from 库 impor *、import 库 as 别名 考点1.2 基本输入输出函数：input()、eval()、print() 考点1.3 源程序的书写风格-Python之禅 运行import this 即可出现 考点1.4 Python语言的特点 通用、简洁、高产
据说Python之父-Guido Van Rossum打算让CPython更快，速度直接翻五倍，这是实实在在的好消息。
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
原题 | 10 Python Pandas tricks that make your work more efficient
将数据输入或加载到R工作空间中，是使用R进行数据分析的第一步。R语言支持读取众多格式的数据文件，excel文件，csv文件，txt文件和数据库（MYSQL数据库）等；其中，excel和csv是我们最常遇到的数据文件格式。
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
链接：https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
温馨提示 点击函数名称，可查看对应函数使用方法！按快捷键 Ctrl+f 即可进行搜索(需浏览器支持) 字符串相关操作函数 去除空格或其他字符 trim 删除字符串两端空格或其他预定义字符 rtrim 删除字符串右边空格或其他预定义字符 chop rtrim() 的别名 chop() 与 Perl 的 chop() 函数有所不同，它会删除字符串的最后一个字符。 ltrim 删除字符串左边空格或其他预定义字符 字符串生成与转换 str_pad 使用另一个字符串填充字符
首先，打开 data.csv 文件，然后指定打开的模式为 w （即写入），获得文件句柄，随后调用 csv 库的 writer() 方法初始化写入对象，传入该句柄，然后调用 writerow() 方法传入每行的数据即可完成写入。
对于DataFrame，对齐会同时发生在行和列上，两个DataFrame对象相加后，其索引和列会取并集，缺省值用NaN。
Python简单易学，现今非常流行。Python被用于各种场景，如数据科学、机器学习、web开发、脚本编制、自动化等等。
JMeter配置元件可以用来初始化默认值和变量，读取文件数据，设置公共请求参数，赋予变量值等，以便后续采样器使用。将在其作用域的初始化阶段处理。配置元件（Config Element）提供对静态数据配置的支持，可以为取样器设置默认值和变量。
文本文件一般由单一特定编码的字符组成，如utf-8编码，内容容易统一展示和阅读，大部分文本文件都可以通过文本编辑软件和文字处理软件创建、修改和阅读，最常见的是txt格式的文本文件。
写在前面：公众号又被我搁置好久，闲来无事，写写近期学的R语言吧，主要分为两个部分写，一主要为数据处理，二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了，作为R语言入门是够用的，但是学海无涯，以此只是作为一个引子，想要进步还是要自己多学多练，举一反三才行。
Q：如下图1所示，一个名为“InputFile.csv”文件，每行有6个数字，每个数字使用空格分隔开。
usleep() 函数延迟代码执行若干微秒。 unpack() 函数从二进制字符串对数据进行解包。 uniqid() 函数基于以微秒计的当前时间，生成一个唯一的 ID。 time_sleep_until() 函数延迟代码执行直到指定的时间。 time_nanosleep() 函数延迟代码执行若干秒和纳秒。 sleep() 函数延迟代码执行若干秒。 show_source() 函数对文件进行语法高亮显示。 strip_whitespace() 函数返回已删除 PHP 注释以及空白字符的源代码文件。 pack() 函数把数据装入一个二进制字符串。 ignore_user_abort() 函数设置与客户机断开是否会终止脚本的执行。 highlight_string() 函数对字符串进行语法高亮显示。 highlight_file() 函数对文件进行语法高亮显示。 get_browser() 函数返回用户浏览器的性能。 exit() 函数输出一条消息，并退出当前脚本。 eval() 函数把字符串按照 PHP 代码来计算。 die() 函数输出一条消息，并退出当前脚本。 defined() 函数检查某常量是否存在。 define() 函数定义一个常量。 constant() 函数返回常量的值。 connection_status() 函数返回当前的连接状态。 connection_aborted() 函数检查是否断开客户机。 zip_read() 函数读取打开的 zip 档案中的下一个文件。 zip_open() 函数打开 ZIP 文件以供读取。 zip_entry_read() 函数从打开的 zip 档案项目中获取内容。 zip_entry_open() 函数打开一个 ZIP 档案项目以供读取。 zip_entry_name() 函数返回 zip 档案项目的名称。 zip_entry_filesize() 函数返回 zip 档案项目的原始大小（在压缩之前）。 zip_entry_compressionmethod() 函数返回 zip 档案项目的压缩方法。 zip_entry_compressedsize() 函数返回 zip 档案项目的压缩文件尺寸。 zip_entry_close() 函数关闭由 zip_entry_open() 函数打开的 zip 档案文件。 zip_close() 函数关闭由 zip_open() 函数打开的 zip 档案文件。 xml_set_unparsed_entity_decl_handler() 函数规定在遇到无法解析的实体名称（NDATA）声明时被调用的函数。 xml_set_processing_instruction_handler() 函数规定当解析器在 xml 文档中找到处理指令时所调用的函数。 xml_set_object() 函数允许在对象中使用 xml 解析器。 xml_set_notation_decl_handler() 函数规定当解析器在 xml 文档中找到符号声明时被调用的函数。 xml_set_external_entity_ref_handler() 函数规定当解析器在 xml 文档中找到外部实体时被调用的函数。 xml_set_element_handler() 函数建立起始和终止元素处理器。 xml_set_default_handler() 函数为 xml 解析器建立默认的数据处理器。 xml_set_character_data_handler() 函数建立字符数据处理器。 xml_parser_set_option() 函数为 xml 解析器进行选项设置。 xml_parser_get_option() 函数从 xml 解析器获取选项设置信息。 xml_parser_free() 函数释放 xml 解析器。 xml_parser_create() 函数创建 xml 解析器。 xml_parser_create_ns() 函数创建带有命名空间支持的 xml 解析器。 xml_parse_into_struct() 函数把 xml 数据解析到数组中。 xml_parse() 函数解析 xml 文档。 xml_get_error_code() 函数获取 xml 解析器错误代码。 xml_get_current_line_number() 函数获取 xml 解析器的当前行号。 xml_get_current_column_number() 函数获取 xml 解析器的当前列号。 xml_get_current_byte_index() 函数获取 xml 解析器的当前字节索引。 xml_error_string() 函数获取 xml 解析器的错误描述。 utf8_enc
导读：pandas.read_csv接口用于读取CSV格式的数据文件，由于CSV文件使用非常频繁，功能强大，参数众多，因此在这里专门做详细介绍。
逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。通常都是纯文本文件。建议使用WORDPAD或是记事本来开启，再则先另存新档后用EXCEL开启，也是方法之一。
strip_whitespace() 函数返回已删除 PHP 注释以及空白字符的源代码文件。
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)
在性能测试中为了真实模拟用户请求，往往我们需要让提交的表单内容每次都发生变化，这个过程叫做参数化。JMeter配置元件与前置处理器都能帮助我们进行参数化，但是都有局限性，为了帮助我们能够更好地进行参数化，JMeter提供了一组函数来帮助我们参数化生成需要的数据，这些函数可以函数助手面板来进行编辑。当然函数助手的功能不仅仅是做参数化，还能帮助我们运算、字符编码格式转换、获取运行时参数等功能。下面宏哥介绍和分享一下函数助手中的函数。
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：
有时我们需要把数据永久存储起来，随时使用随时读取。例如，我们通过程序建立的列表、字典等数据，当程序结束时，需要把这些数据存储到文件中，当程序再次启动时，可以把这些数据读入到程序中，避免这些数据的重新录入。
没有 No Starch Press 团队的出色工作，这本书就不可能问世。感谢我的出版商 Bill Pollock；感谢我的编辑 Laurel Chun、Jan Cash 和 Tyler Ortman，在整个过程中给予我的难以置信的帮助；感谢我的技术编辑 Ari Lacenski 进行了彻底的审查；感谢 Josh Ellingson 再次为我设计了出色的封面。
好的代码风格，给人舒服的感觉，今天介绍一下谷歌的Python风格规范，由于规范比较多，将分为两次介绍。
JMeter内置了36个函数，这些函数可以通过函数助手进行编辑和测试。了解这些函数，不仅能提高JMeter的使用熟练度，也有助于知晓测试工具或测试框架通用的函数有哪些，在自主设计时，作为参考借鉴。
[ 导读 ]无论数据分析的目的是什么，将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。utils包是R语言的基础包之一。这个包最重要的任务其实并不是进行数据导入，而是为编程和开发R包提供非常实用的工具函数。使用utils包来进行数据导入和初步的数据探索也许仅仅只是利用了utils包不到1%的功能，但这1%却足以让你在学习R语言时事半功倍。
Grep是用于快速搜索匹配模式的简单工具，但是awk更像是一种编程语言，用于处理文件并根据输入值生成输出。
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