https://legacy.python.org/dev/peps/pep-0008/
【译】Python中的数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas(一)
最近,我突然想到一个问题:相比其它语言,有哪些概念或习惯叫法是 Python 特有的?
python中的数据清洗 | Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas[1]
翻译 | 刘朋 Noddleslee 程思婕 余杭 整理 | 凡江
作为一名数据专家,日常工作很可能都是在使用数据之前对其进行导入、操作和转换。可悲的是,许多人都没有机会接触到拥有精心策划过的数据的大数据库。相反,被不断地喂食 “TXT” 或 “CSV” 文件,并且在开始分析之前,必须经历将它们导入到 Excel 或 Power BI 解决方案的过程。对用户来说,重要的商业信息往往是以以下格式存储或发送给用户的。
这里有一些技巧来处理日志文件提取。假设我们正在查看一些Enterprise Splunk提取。我们可以用Splunk来探索数据。或者我们可以得到一个简单的提取并在Python中摆弄这些数据。 在Py
OpenRefine是一款免费开源、清理数据的强大工具,它可以帮助用户在使用数据之前完成清理工作,并通过浏览器运行的界面直观地展现对数据的相关操作,对于编程能力薄弱的用户而言是一个不错选择。
这段话被称作“Python 之禅”(The Zen of Python),它列举了一些 Python 所推崇的理念,比如:
pythonic是开发者们在写python代码过程中总结的编程习惯,崇尚优雅、明确、简单。就好比中文笔画,有先后顺序,最符合文字书写的习惯。
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ (本文框架) 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据(CSV)的方法: 方法一:使用pd.read_csv(),默认打开csv文件。 9、
你是一名Python程序员。在知道其他语言后,通过Python入门,或通过阅读Python教程或类,直到您对基础知识足够自信为止,您已经获得了这一称号。那现在,是时候真正展开你的翅膀,并开始以Pythonic的方式开始思考。这里有十个我最喜欢的资源,包括有趣的挑战,必读的书籍,参考工具和项目。
具体在 Python 中,数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
学Python最简单的方法是什么?推荐阅读:Python开发工程师成长魔法 译序 如果说优雅也有缺点的话,那就是你需要艰巨的工作才能得到它,需要良好的教育才能欣赏它。 —— Edsger Wybe Dijkstra 在Python社区文化的浇灌下,演化出了一种独特的代码风格,去指导如何正确地使用Python,这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码,就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计,处处契合着pythonic的思想。而且Pyth
简单来说,Numpy 是 Python 的一个科学计算包,包含了多维数组以及多维数组的操作。
需求:将一个具有多个标题行的数据集转换成表格格式(如下图所示)。这个数据集中不仅有两个标题行,而且还需要将April和May分配给下一行中的3列。
拿网络上关于Python的面试题汇总了,给出了自认为合理的答案,有些题目不错,可以从中学到点什么,答案如不妥,请指正...... +++++++++++++++++++++++++++++++++++
我会先给出我对精通Python的理解,然后给出一些Python中有难度的知识点。如果大家在看完我这篇回答之前,已经充分理解了我列出的各个知识点,那么,我相信你已经算是精通Python了。如果不能,我希望这篇回答能让你意识到自己Python知识还存在哪些不足,在之后的学习中,从哪些方面去改进。 精通是个伪命题 怎样才算精通Python,这是一个非常有趣的问题。很少有人会说自己精通Python,因为,这年头敢说精通的人都会被人摁在地上摩擦。其次,我们真的不应该纠结于编程语言,而应该专注于领域知识。
两章前,在 OSEMN 数据科学模型的第一步,我们看到了从各种来源获取数据。这一章讲的都是第二步:清理数据。你看,你很少能立即继续探索甚至建模数据。您的数据首先需要清理或清理的原因有很多。
在现代商业时代,企业电子邮件成为专业人士必须使用的交流工具之一。即使在今天,当WeChat和QQ等即时通讯工具流行时,企业电子邮件仍然具有不可或缺的功能。
1. 介绍 在之前介绍过Linux的系统日志secure,btmp,wtmp这三个指令。https://zinyan.com/?p=456 而本篇内容,主要介绍如何清理Linux中缓存的各种登录日志。
这本书是关于如何利用命令行做数据科学的。我的目标是通过教你使用命令行的力量,让自己成为一名更高效和多产的数据科学家。
在Python中,数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
etlpy是python编写的网页数据抓取和清洗工具,核心文件etl.py不超过500行,具备如下特点 爬虫和清洗逻辑基于xml定义,不需手工编写 基于python生成器,流式处理,对内存无要求 内置线程池,支持串行和并行处理 内置正则解析,html转义,json转换等数据清洗功能,直接输出可用文件 插件式设计,能够非常方便地增加其他文件和数据库格式 能够支持几乎一切网站,能自动填入cookie github地址: https://github.com/ferventdesert/etlpy 运行需要pyt
Excel催化剂一直留空没开发工作薄功能,并非因其太复杂或无需求。正是因为需求很大,而现有的插件都有提供。
这个并不是书籍里的章节,因为书籍中的 pandas 节奏太快了,基本都是涉及很多中高级的操作,好容易把小伙伴给劝退。我这里先出几期入门的教程,然后再回到书籍里的教程。这几章节作为入门,书籍作为进阶。
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中,还是分布在多个文件中,问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
在Python社区文化的浇灌下,演化出了一种独特的代码风格,去指导如何正确地使用Python,这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码,就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计,处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性,他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练,明确,优雅,
本文转载自简书,作者为菜鸟,感谢作者的辛苦付出。 这不是我第一次学Python入门课,去年、前年我都学过Python入门。所以文章的标题一点都没有标题党的意思。但是整个入门篇还有一个最难的东西没有讲,这个知识点好多书里面对这块要么不讲,要么就是讲的太深奥,这个知识点卡在那里很难受。 这块到底是什么的,猜对了就是传说中的装饰器,我记得我好几年前刚学Python的时候,看装饰器就觉得看九阴真经里面的怪文字,完全看不懂,确实装饰器是一个非常难以理解的概念。 1.什么是装饰器 ---- 网上有人是这么评价装饰器
译序 如果说优雅也有缺点的话,那就是你需要艰巨的工作才能得到它,需要良好的教育才能欣赏它。 —— Edsger Wybe Dijkstra 在Python社区文化的浇灌下,演化出了一种独特的代码风格,去指导如何正确地使用Python,这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码,就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计,处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性,他们极力推行和处处实践着pythonic。所
如果说优雅也有缺点的话,那就是你需要艰巨的工作才能得到它,需要良好的教育才能欣赏它。
在Python社区文化的浇灌下,演化出了一种独特的代码风格,去指导如何正确地使用Python,这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码,就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计,处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性,他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练,明确,优雅,绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的,只是顺便让机器能运行”畅快。
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
在这篇文章里,你将学会什么是函数范式以及如何使用Python进行函数式编程。你也将了解列表推导和其它形式的推导。
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:
仓库:https://github.com/apachecn/invent-with-python-zh
要精确建模,数据是重中之重,但是模型的输入是受限的,如果数据有缺陷没做清洗,那模型就不可能精准,当你得到不准确结果的时候,第一要怀疑的不是用错模型,而是用错了数据。那么本文就从7个关键性的清理步骤入手,给大家阐明如何做数据清洗。
Python由于语言的简洁性,让我们以人类思考的方式来写代码,新手更容易上手,老鸟更爱不释手。
CDA专题线上活动“Python Week”即将上线,一大波Python技能马上来袭,敬请期待! 本文是对知乎问题“怎么样才算是精通 Python?”的回答,作者的答案如下: ---- 这个回答可能有点长,我会先给出我对精通Python的理解,然后给出一些Python中有难度的知识点。如果大家在看完我这篇回答之前,已经充分理解了我列出的各个知识点,那么,我相信你已经算是精通Python了。如果不能,我希望这篇回答能让你意识到自己Python知识还存在哪些不足,在之后的学习中,从哪些方面去改进。 精通是个伪
导语:在做多表数据汇总时,经常存在表头行重复的情况,处理这个问题往往需要根据实际情况选择不同的方法。
Python 不必多说,它是众多编程语言中最容易学习的动态类型语言。它的跨平台、易读、易写、丰富的 Packages 等众多特性,也是众多DevOps/测试/开发工程师是最常用的语言之一。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
什么是pythonic呢?简而言之,这是一种写代码时遵守的规范,主打简洁、清晰、可读性高,符合PEP 8(Python代码样式指南)约定的模式。
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。
在我的一篇文章中(我的第一份数据科学实习),我曾讨论过数据清理有多么重要,并且这项工作经常在整个数据科学的工作流中占到40%-70%。这个世界并不完美,数据也是如此。
当你从教育实践中学习数据科学时,你将看到大多数数据都是从多个来源、多个查询中获得的,这可能会导致一些不干净的数据。
学了一年多的Python,去年做了一段时间的爬虫项目,近来在做数据分析和机器学习的东西,抽空整理一下以前学的Python基础知识点,有借鉴与总结。具体知识点后续会分段展开深入。
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