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数据分析从零开始实战 | 基础篇(四)

本系列学习笔记参考书籍:《数据分析实战》托马兹·卓巴斯 一 基本知识概要 1.利用Pandas检索HTML页面(read_html函数) 2.实战训练使用read_html函数直接获取页面数据 3....我的理解 字符串或编译的正则表达式,可选 包含与此正则表达式或字符串匹配的文本的一组表将返回。 除非HTML非常简单,否则您可能需要在此处传递一个非空字符串。....+”(匹配任何非空字符串)。默认值将返回页面上包含的所有标签包含的表格。 该值将转换为正则表达式,以便Beautiful Soup和LXML之间一致。...2.数据基本处理 (1)处理列名 # 处理列名 import re # 匹配字符串中任意空白字符的正则表达式 space = re.compile(r"\s+") def fix_string_spaces...我的理解 其实很简单,就是按列搜索空值,然后limit的值表示最大的连续填充空值个数。 比如:limit=2,表示一列中从上到下搜索,只替换前两个空值,后面都不替换。

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Kaggle word2vec NLP 教程 第一部分:写给入门者的词袋

与之相似,在本教程中我们将删除数字,但还有其他方法可以处理它们,这些方法同样有意义。例如,我们可以将它们视为单词,或者使用占位符字符串(例如"NUM")替换它们。...这样的词被称为“停止词”;在英语中,它们包括诸如“a”,“and”,“is”和“the”之类的单词。方便的是,Python 包中内置了停止词列表。...")] print words 这会查看words列表中的每个单词,并丢弃在停止词列表中找到的任何内容。...定义上述函数后,如果你为单个评论调用该函数: clean_review = review_to_words( train["review"][0] ) print clean_review 它应该为你提供与前面教程部分中所做的所有单独步骤完全相同的输出...现在词袋模型已经训练好了,让我们来看看词汇表: # 看看词汇表中的单词 vocab = vectorizer.get_feature_names() print vocab 如果你有兴趣,还可以打印词汇表中每个单词的计数

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    python数据科学系列:pandas入门详细教程

    、数据分析和数据可视化全套流程操作 pandas主要面向数据处理与分析,主要具有以下功能特色: 按索引匹配的广播机制,这里的广播机制与numpy广播机制还有很大不同 便捷的数据读写操作,相比于numpy...或字典(用于重命名行标签和列标签) reindex,接收一个新的序列与已有标签列匹配,当原标签列中不存在相应信息时,填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index,互为逆操作,...切片形式访问时按行进行查询,又区分数字切片和标签切片两种情况:当输入数字索引切片时,类似于普通列表切片;当输入标签切片时,执行范围查询(即无需切片首末值存在于标签列中),包含两端标签结果,无匹配行时返回为空...尤为强大的是,除了常用的字符串操作方法,str属性接口中还集成了正则表达式的大部分功能,这使得pandas在处理字符串列时,兼具高效和强力。例如如下代码可用于统计每个句子中单词的个数 ?...需注意的是,这里的字符串接口与python中普通字符串的接口形式上很是相近,但二者是不一样的。

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    最全面的Pandas的教程!没有之一!

    下面这个例子里,将创建一个 Series 对象,并用字符串对数字列表进行索引: ? 注意:请记住, index 参数是可省略的,你可以选择不输入这个参数。...获取 DataFrame 中的列 要获取一列的数据,还是用中括号 [] 的方式,跟 Series 类似。比如尝试获取上面这个表中的 name 列数据: ?...增加数据列有两种办法:可以从头开始定义一个 pd.Series,再把它放到表中,也可以利用现有的列来产生需要的新列。比如下面两种操作: 定义一个 Series ,并放入 'Year' 列中: ?...上面的结果中,Sales 列就变成每个公司的分组平均数了。 计数 用 .count() 方法,能对 DataFrame 中的某个元素出现的次数进行计数。 ?...比如,我们可以用这样的 lambda 表达式代替上面 In[47] 里的函数定义: ? 获取 DataFrame 的属性 DataFrame 的属性包括列和索引的名字。

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    一看就会的Pandas文本数据处理

    在pandas 1.0版本之前,object是唯一的文本类型,在一列数据中如果包含数值和文本等混合类型则一般也会默认为object。...计数与编码 文本计数与内容编码 >>> s.str.count("a") # 字符串中指定字母的数量 0 0 1 0 2 2 3 2 4 ...文本高级操作 文本高级操作包含文本拆分、文本替换、文本拼接、文本匹配与文本提取等,学会这些操作技巧,我们基本上就可以完成常见的复杂文本信息处理与分析了。 3.1....方法split()返回的是一个列表 我们可以使用get 或 []符号访问拆分列表中的元素 我们还可以将拆分后的列表展开,需要使用参数expand 同样,我们可以限制分隔的次数,默认是从左开始(rsplit...文本提取 我们在日常中经常遇到需要提取某序列文本中特定的字符串,这个时候采用str.extract()方法就可以很好的进行处理,它是用正则表达式将文本中满足要求的数据提取出来形成单独的列。

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    盘点66个Pandas函数,轻松搞定“数据清洗”!

    df["gender"].unique() df["gender"].nunique() 输出: 在数值数据操作中,apply()函数的功能是将一个自定义函数作用于DataFrame的行或者列;applymap...函数方法 用法释义 cat 字符串的拼接 contains 判断某个字符串是否包含给定字符 startswith/endswith 判断某个字符串是否以...开头/结尾 get 获取指定位置的字符串 len...split 分割字符串,将一列扩展为多列 strip、rstrip、lstrip 去除空白符、换行符 findall 利用正则表达式,去字符串中匹配,返回查找结果的列表 extract、extractall...如果想直接筛选包含特定字符的字符串,可以使用contains()这个方法。 例如,筛选户籍地址列中包含“黑龙江”这个字符的所有行。...df.select_dtypes("int64") 输出: isin()接受一个列表,判断该列中元素是否在列表中。

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    嘀~正则表达式快速上手指南(下篇)

    以循环方式获取每个名称和地址 接下来我们在电子邮件的 contents 列表中工作。 ? 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。...获取邮件的日期 现在让我们来获取邮件的发送日期。 ? 我们获取的Date:字段的代码与From:及To:字段的代码相同。...这个代码与之前的类似,为获得标题,我们可以用一个空的字符串来代替"Subject: " 。 获取邮件的内容 最后要添加到字典里的一项就是邮件的内容了。 ?...如果你在家应用时打印email,你将会看到实际的email内容。 使用 pandas 处理数据 如果使用 pandas 库处理列表中的字典 那将非常简单。每个键会变成列名, 而键值变成行的内容。...emails_df['sender_email'] 选择了标记为 sender_email的列,接下来,如果在该列中匹配到 子字符串 "maktoob" 或 "spinfinder" ,则str.contains

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    pandas处理字符串方法汇总

    Pandas中字符串处理 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。...# 5、字符串切割 y.split(" ") # 返回的是列表形式;里面就是切割后的每个元素 ['hello', 'python!', 'hello', 'pandas!']...Python内置的字符串处理方法只能处理一个字符串,如果想要同时处理,可以使用: for循环,通过遍历列表来实现 python列表推导式来实现 a = ["python","java","c"] a [...2 None 3 Mckinney Name: Language, dtype: object 将分割后的数据进行展开,列属性名是0,1,2…等自然数 # 使用expand参数,将返回的列表进行展开...str.index:查找指定字符在字符串中第一次出现的位置(索引号) str.rindex:查找指定字符在字符串中最后一次出现的位置(索引号) str.capitalize:将字符串中的单词的第一个字母变成大写

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    单列文本拆分为多列,Python可以自动化

    标签:Python与Excel,pandas 在Excel中,我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列,可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。...一旦我们将Excel表加载到pandas中,整个表将成为pandas数据框架,“出生日期”列将成为pandas系列。因为我们不能循环,所以需要一种方法来访问该系列中的字符串元素。...我们可以使用Python字符串切片来获取年、月和日。字符串本质上类似于元组,我们可以对字符串使用相同的列表切片技术。看看下面的例子。...看一个例子: 图6 上面的示例使用逗号作为分隔符,将字符串拆分为两个单词。从技术上讲,我们可以使用字符作为分隔符。注意:返回结果是两个单词(字符串)的列表。 那么,如何将其应用于数据框架列?...让我们在“姓名”列中尝试一下,以获得名字和姓氏。 图7 拆分是成功的,但是当我们检查数据类型时,它似乎是一个pandas系列,每行是包含两个单词的列表。

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    正则与python的re模块

    =pattern) 正向预查,在任何匹配 pattern 的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配,也就是说,该匹配不需要获取供以后使用。例如, 'Windows (?...返回None则该字符串中与模式不匹配;请注意这是不同于零长度匹配。    请注意,即使在多行模式下, re.match()将只匹配字符串的开头,而不是在每个行的开头。    ...如果你想要在字符串中的任意位置定位一个匹配,改用search () (请参见search () 与 match ())。...如果在模式中使用捕获括号,则然后也作为结果列表的一部分返回的文本模式中的所有组。如果maxsplit不为零,顶多maxsplit分裂发生,并且该字符串的其余部分将作为列表的最后一个元素返回。...该字符串是从左到右扫描的,匹配按照发现的顺序返回。如果一个或多个组是本模式中,返回一个列表的群体 ;如果该模式具有多个组,这将是元组的列表。空匹配包含在结果中,除非他们接触到另一场匹配的开头。

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    统计师的Python日记【第九天:正则表达式】

    (2)函数 在SAS中,PRXPARSE()是获取一个正则表达式的pattern,在Python中对应的就是 compile() 。...(text) \w表示单词字符,*表示匹配前面的表达式0次或无限次,\w*也就是匹配一个单词0次或无限次,'Sh\w*'这个元字符的意思就是:匹配以Sh开头,后面跟着N个单词字符的文本(N取0到无穷)...Sh开头的两个单词都被匹配出来了。 search() 跟findall类似,findall返回的是字符串中所有的匹配项,search则只返回第一个匹配项,的起始位置和结束位置!...所以search()只记录了第一个匹配项的开头和结束位置。 还有一个函数 match(),与search()不同之处在于,它只匹配字符串的开头部分: ?...(delIndex) #将匹配行的索引放进delIndex pd.DataFrame(production,index=delIndexSet) #获取原数据中的匹配行 也可以成功匹配出来。

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    Panda处理文本和时序数据?首选向量化

    Pandas中的向量化,就像6个Pandas一样 说起Pandas中的属性接口,首先要从数据类型谈起。...01 字符串接口——str 在Pandas中,当一列数据类型均为字符串类型时,则可对该列执行属性接口操作,即通过调用.str属性可调用一系列的字符串方法函数,其中这里的字符串方法不仅涵盖了Python中内置的字符串通用方法...,其中lower是Python字符串内置的通用方法,replace虽然是Pandas中的全局方法,但嵌套了一层str属性接口后即执行正则匹配的替换,这里即用到了正则表达式的匹配原则,即对a-z字母以外的其他字符替换为空字符...针对这一需求,也可轻松实现两种解决方案,其中之一是进行拆分然后获取拆分后列表的长度、第二种是直接对字符串中空格进行计数,而后+1即为总的部下人数。两种方案结果是一致的: ?...以上,举了几个简单的例子对pandas中的字符串属性接口str进行了牛刀小试,其中包括python内置的字符串函数split、count、len等,也包括findallreplace中嵌套正则表达式等用法

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    Panda处理文本和时序数据?首选向量化

    Pandas中的向量化,就像6个Pandas一样 说起Pandas中的属性接口,首先要从数据类型谈起。...01 字符串接口——str 在Pandas中,当一列数据类型均为字符串类型时,则可对该列执行属性接口操作,即通过调用.str属性可调用一系列的字符串方法函数,其中这里的字符串方法不仅涵盖了Python中内置的字符串通用方法...,其中lower是Python字符串内置的通用方法,replace虽然是Pandas中的全局方法,但嵌套了一层str属性接口后即执行正则匹配的替换,这里即用到了正则表达式的匹配原则,即对a-z字母以外的其他字符替换为空字符...针对这一需求,也可轻松实现两种解决方案,其中之一是进行拆分然后获取拆分后列表的长度、第二种是直接对字符串中空格进行计数,而后+1即为总的部下人数。两种方案结果是一致的: ?...以上,举了几个简单的例子对pandas中的字符串属性接口str进行了牛刀小试,其中包括python内置的字符串函数split、count、len等,也包括findallreplace中嵌套正则表达式等用法

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    一场pandas与SQL的巅峰大战(二)

    上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中,我们对比了pandas与SQL常见的一些操作,我们的例子虽然是以MySQL为基础的,但换作其他的数据库软件,也一样适用。...例如我们想求出每一条订单对应的日期。需要从订单时间ts或者orderid中截取。在pandas中,我们可以将列转换为字符串,截取其子串,添加为新的列。...四、窗口函数 row_number hive中的row_number函数通常用来分组计数,每组内的序号从1开始增加,且没有重复值。比如我们对每个uid的订单按照订单时间倒序排列,获取其排序的序号。...在pandas中,我们采用的做法是先把原来orderid列转为字符串形式,并在每一个id末尾添加一个逗号作为分割符,然后采用字符串相加的方式,将每个uid对应的字符串类型的订单id拼接到一起。...我定义了一个解析函数,将arr列应用该函数多次,解析出的结果作为新的列,代码如下: ?

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    通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

    按值排序 Excel电子表格中的排序,是通过排序对话框完成的。 pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法,它需要一个列列表来排序。...查找字符串长度 在电子表格中,可以使用 LEN 函数找到文本中的字符数。这可以与 TRIM 函数一起使用以删除额外的空格。...在 Pandas 中提取单词最简单的方法是用空格分割字符串,然后按索引引用单词。请注意,如果您需要,还有更强大的方法。...VLOOKUP 相比,merge 有许多优点: 查找值不需要是查找表的第一列; 如果匹配多行,则每个匹配都会有一行,而不仅仅是第一行; 它将包括查找表中的所有列,而不仅仅是单个指定的列; 它支持更复杂的连接操作...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中,这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。

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    教程:使用 Chroma 和 OpenAI 构建自定义问答机器人

    由于我们最感兴趣的是与 2023 年相关的奖项,因此让我们对其进行过滤,并创建一个新的 Pandas data frame 。同时,我们也将类别转换为小写,删除电影值为空的行。...,让我们在 dataframe 中添加一个包含整个提名句子的新列。...这将成为吸收数据时生成嵌入的默认机制。 让我们将 Pandas dataframe 中的文本列转换为可以传递给 Chroma 的 Python 列表。...由于 Chroma 中存储的每个文档还需要字符串格式的 ID ,所以我们将 dataframe 的索引列转换为字符串列表。...collection.add( documents=docs, ids=ids ) 步骤3 - 执行相似性搜索以增强提示 首先,为获取音乐类别所有提名的字符串生成单词嵌入。

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    ChatGPT如何彻底改变数据科学、技术和Python

    Python编程营地》(课程) DataCamp的《数据处理与清洗入门》(课程) 由 Wes McKinney 编写的《Python for Data Analysis》(书籍) 《DataCamp 上的...》(书籍章节) 《Udacity 上的 Data Manipulation with Pandas》(课程) 数据分析 DataFrame只包含两个DataFrames中'key'列值匹配的行 数据科学...编写能够分析数据或自动化处理数据收集、格式化和清洗等流程的代码和应用程序 定义数据结构,例如数据库记录中应包含哪些字段,或者电子表格所需的行列标题 构建图表、图形、图示或信息图 制定培训材料 生成各种应用虚拟或合成数据...我们还将使用一个预训练的词嵌入,比如GloVe嵌入,来帮助模型更好地理解输入提示中单词的含义。 数据进行预处理。这包括将文本数据转换为机器学习模型可以理解的格式。...我们将对文本数据进行分词处理,将其分割为单个单词,然后使用预训练的词嵌入将每个单词转换为数值表示。我们还将对单词序列进行填充,以确保它们具有相同的长度。 构建RNN模型本身。

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    Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

    2、DataFrame (1)概念: DataFrame是一个表格型的数据结构,含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。...(2)创建DataFrame: 最常用的一种方法是直接传入一个等长列表或numpy数组组成的字典: 结果DataFrame会自动加上索引(添加方法与Series一样),且全部列会被有序排列。...(3)获取DataFrame的值(行或列) 通过查找columns值获取对应的列。(下面两种方法) 通过索引字段ix查找相应的行。 (4)对列进行赋值处理。 对某一列可以赋一个标量值也可以是一组值。...也可以给某一列赋值一个列表或数组,其长度必须跟DataFrame长度相匹配。如果赋值的是一个Series,则对应的索引位置将被赋值,其他位置的值被赋予空值。...8、值计数 用于计算一个Series中各值出现的次数。 9、层次化索引 层次化索引是pandas的一个重要功能,它的作用是使你在一个轴上拥有两个或多个索引级别。

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    python学习笔记(1)

    定位符用来描述字符串或单词的边界 ^ 和 分别指字符串的开始与结束,如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性,^ 、还会与 \n 或 \r 之后的位置匹配。...| \b 描述单词的前或后边界,即字与空格间的位置。 \B 表示非单词边界。 注意:不能将限定符与定位符一起使用。...pattern) 正向否定预查(negative assert),在任何不匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配,也就是说,该匹配不需要获取供以后使用。...pattern) 反向否定预查,与正向否定预查类似,只是方向相反。例如"(?"能匹配"3.1Windows"中的"Windows",但不能匹配"2000Windows"中的"Windows`"。...如果可选参数计数为给定,只替换出现的第一个计数。 print(t.replace('a','era',1)) # 12、split() 返回以S表示的单词列表,使用sep作为分隔符的字符串。

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