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不写爬虫,也能读取网页的表格数据

现在,我们可以用pd.to_numeric()和apply()替换所有的%值,并将其转换为数字。...df_GDP['GDP growth(real)'].replace({'%': ''}, regex=True).astype('float') 很遗憾,报错了: ValueError: could...我认为问题的症结在于:我无法预测这些数据的清理顺序,所以不得不分两个阶段来执行替换。 如果读者有更好的方法,请不吝赐教。 完整的代码 最后,把上面的过程,集中用下面的代码实现。...HTML网页上的表格获取数据,并把这些数据转化为DataFrame对象。...HTML页面直接获得的数据,通常不会像你所需要的那样干净,并且清理各种Unicode字符可能会非常耗时。本文展示的几种技术可以用于清理数据、并将其转换为正确的数字格式。

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tf.Variable

参数:initial_value:张量,或可转换为张量的Python对象,它是变量的初值。初始值必须指定一个形状,除非validate_shape被设置为False。...可能产生的异常:ValueError: If both variable_def and initial_value are specified.ValueError: If the initial value...注意(mrry):如果我们将getitem注册为一个重载操作符,Python将勇敢地尝试迭代变量的张量,0到无穷。声明此方法可防止此意外行为。...adjoint_a:如果是真的,a是共轭和置之前的乘法。adjoint_b:如果为真,b是共轭和置之前的乘法。a_is_疏:如果为真,则将a视为一个稀疏矩阵。...adjoint_a:如果是真的,a是共轭和置之前的乘法。adjoint_b:如果为真,b是共轭和置之前的乘法。a_is_疏:如果为真,则将a视为一个稀疏矩阵。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(二十四)

转换 要将数据稀疏转换为密集,使用 .sparse 访问器。...这些提升总结在这个表中: 类型 用于存储 NA 的提升 dtype floating 无变化 object 无变化 integer 转换为float64 boolean 转换为object 支持整数NA...这些提升总结在这个表中: 类型类 用于存储 NA 的提升 dtype floating 无变化 object 无变化 integer 转换为 float64 boolean 转换为 object 对整数...这些提升总结在这个表中: 类型类 用于存储 NA 的提升数据类型 浮点数 无变化 对象 无变化 整数 转换为 float64 布尔值 转换为 对象 整数 NA 支持 在 NumPy 中没有从头开始构建高性能...NA支持的情况下,主要的牺牲品是无法在整数数组中表示 NA。

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【文件读取】文件太大怎么办?

data = reader.get_chunk(size) 修改列的类型 改变每一列的类型,从而减少存储量 对于label或者类型不多的列(如性别,0,1,2),默认是int64的,可以将列的类型转换为...int8 对于浮点数,默认是float64,可以转换为float32 对于类别型的列,比如商品ID,可以将其编码为category import pandas as pd reader = pd.read_csv...(filename, iterator=True) data = reader.get_chunk(size) # downcast用于修改类型, # errors为当无法转换或遇到错误是采用什么操作,...downcast='unsigned', errors='coerce') # 计算转变后的数据大小GB print(data.memory_usage().sum()/(1024**3)) # 将float64...后:1.8263GB,float32后:0.9323GB,category后:0.9037GB 可以发现修改类型后,内存的消耗大幅缩减了 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/

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一文了解 Go 标准库 strconv

ParseInt(s string, base int, bitSize int) (i int64, err error)第一个参数 s 为待解析的字符串第二个参数 base 为基数,也就是进制数,...string 与 float 之间的转换ParseFloat:字符串类型浮点型类型ParseFloat(s string, bitSize int) (float64, error)第一个参数 s 为带转换的字符串...第二个参数为 bitSize 为转换后的位数,32 代表 float32,64 代表 float64。第一个返回值为转换后的浮点型数字。...FormatFloat:根据格式 fmt 和精度 prec 将浮点数 f 转换为字符串FormatFloat(f float64, fmt byte, prec, bitSize int) string...,但是第二个字符串 golang 布尔值失败了,因为 bool 类型的可选值只有 true 和 false,其他值无法转成布尔值。

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【数据分析入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Numpy中的ndarray

以一个列表的转换为例: In [19]: data1 = [6, 7.5, 8, 0, 1] ​ In [20]: arr1 = np.array(data1) ​ In [21]: arr1 Out[...21]: array([ 6. , 7.5, 8. , 0. , 1. ]) 嵌套序列(比如由一组等长列表组成的列表)将会被转换为一个多维数组: In [22]: data2 = [[1, 2,...24]: arr2 Out[24]: array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) 因为data2是列表的列表,NumPy数组arr2的两个维度的shape是data2...由于NumPy关注的是数值计算,因此,如果没有特别指定,数据类型基本都是float64(浮点数)。 ?...如果转换过程因为某种原因而失败了(比如某个不能被转换为float64的字符串),就会引发一个ValueError

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