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Python中的数据处理利器

功能极其强大的数据分析库 可以高效地操作各种数据集 csv格式的文件 Excel文件 HTML文件 XML格式的文件 JSON格式的文件 数据库操作 2.经典面试题 通过面试题引出主题,读者可以思考,如果你遇到这题 # df["title"] 返回一个Series对象,记录title这的数据print(df["title"]) # Series对象能转化为任何序列类型和dict字典类型print(list(df[ [0]["l_data"]) # 指定行索引和列名print(df.iloc[0][2]) # 指定行索引和索引 # 3.读取多行数据print(df.iloc[0:3]) 4.iloc和loc 0:3]) # 读取多行print(df.iloc[2:4, 1:4])print(df.iloc[[1, 3], [2, 4]]) # 2.loc方法# loc方法,基于标签名或者索引名来选择print (df.loc[1:2, "title"]) # 多行print(df.loc[1:2, "title":"r_data"]) # 多多行 # 基于布尔类型来选择print

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python读取json文件转化为list_利用Python解析json文件

本文将介绍一种简单的、可复用性高的基于pandas的方法,可以快速地将json数据转化为结构化数据,以供分析和建模使用。 =load_dict.keys()) data_raw = data_raw.append(load_dict,ignore_index=True) 接下来,我们要做的就是把每一中,格式为dict和list (col_name,axis=1,inplace=True) # 删除原始 return df ### 遍历整个dataframe,处理所有值类型为dict def json_parse(df): ={}: df=json_to_columns(df,i) #调用上面的函数 return df ### 处理值类型为list的,转换为dict def list_parse(df): for i in 总结一下,解析json的整体思路就是 ①将json读入python转化为dict格式 ②遍历dict中的每一个key,将key作为列名,对应的value作为值 ③完成②以后,删除原始,只保留拆开后的

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    创建DataFrame:10种方式任你选!

    本文介绍的是如何创建DataFrame型数据,也是pandas中最常用的数据类型,必须掌握的,后续的所有连载文章几乎都是基于DataFrame数据的操作。 pandas可以通过读取本地的Excel、CSV、JSON等文件来创建DataFrame数据 1、读取CSV文件 比如曾经爬到的一份成都美食的数据,是CSV格式的: df2 = pd.read_csv 文件 比如本地当前目录下有一份json格式的数据: [008i3skNgy1gqfhixqzllj30jm0x2act.jpg] 通过pandas读取进来: df4 = pd.read_json("information.json 元组创建的方式和列表比较类似:可以是单层元组,也可以进行嵌套。 DataFrame 是将数个 Series 按合并而成的二维数据结构,每一单独取出来是一个 Series ,所以我们可以直接通过Series数据进行创建

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    Pandas 数据结构

    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 (1)创建一个 DataFrame 1)传入一个列表list: 只传入一个单一表时,该列表的值会显示成一,且行和都是从0开始的默认索引。 import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(['a','b','c']) df1 2)传入一个嵌套列表list: 当传入一个嵌套列表时,会根据嵌套列表数显示成多行数据 ,嵌套列表中元素个数显示成多数据。 行','3行']) df5 4)传入一个字典dict: 直接以字典传入DataFrame时,字典的key值就相当于索引,若未设置行索引,默认从0开始索引。

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    python excel多行合并

    二、多行转换一行 新建test1.py,内容如下: # ! /usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- import xlrd # 打开excel文件,创建一个workbook对象 rbook = xlrd.open_workbook 将多行合并为一行,并且将faq记录写入到一个字典里面了。接下来就可以写入到新表格了。 三、写入新表格 完整代码如下: # ! '] = faq_like_all     faq_formal_list.append(tmp_dict) print(faq_formal_list) import xlwt import json 文件 # with open("tj.json", 'r') as load_f: #     load_dict = json.load(load_f)  # 反序列化文件 # num = 0  #

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    Python3操作YAML文件格式方法解析

    数据及配置文件之争 数据及文件通常有三种类型: 配置文件型:如ini,conf,properties文件,适合存储简单变量和配置项,最多支持两层,不适合存储多层嵌套数据 表格矩阵型:如csv,excel 等,适合于存储大量同类数据,不适合存储层级结构的数据 多层嵌套型:如XML,HTMl,JSON、YAML,TOML等,适合存储单条或少数多层嵌套数据,不适合存储大量数据 YAML兼容JSON格式,简洁 相比于JSON格式,YAML免除了双引号,逗号,大括号,中括号等,(当然也支持原始的JSON格式),并且支持注释,类型转换,跨行,锚点,引用及插入等等。 str true 对应JSON格式 [ 3.0, "4", "true" ] 多行文本及拼接 | 保留多行文本(保留换行符) 将多行拼接为一行 示例: a: | 我 喜欢你 b: 我 ', 5]], 'has_blog': True, 'gf': None} print(yaml.dump(dict_var,)) # 转为字符串,使用默认flow流格式 with open('demo5

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    一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

    理解这一点很重要,因为如果把DataFrame看做是一个集合类型的话,那么这个集合的元素泛型即为Series; DataFrame可看做是一个二维嵌套dict,其中第一层dict的key是各个列名; 而每个dict内部则是一个以各行索引为key的子dict。 通常情况下,[]常用于在DataFrame中获取单列、多多行信息。具体而言: 当在[]中提供单值或多值(多个列名组成的列表)访问时按进行查询,单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" . 由于DataFrame可看做是嵌套dict结构,所以也提供了类似字典中的get()方法,主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时,与字典的get方法非常类似: ? 9. lookup。 最后,pandas中提供了非常灵活多样的数据访问形式,可以说是兼顾了嵌套Series和嵌套dict的双重特性,但最为常用的其实还是[]、loc和iloc这几种方法,而对于where、query、isin

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    Django ValuesQuerySet转json方式

    查询内容直接转为字典形式,方便后续使用; 可以指定查询哪一;例如Apple.objects.all().values(‘id’),只会查询表中的id这一; 补充知识:Python对象转json【包括嵌套对象转 dict是用来存储对象属性的一个字典,其键为属性名,值为属性的值。dict可直接json化。 2嵌套对象转json: 刚才的People类可看做是嵌套类,即有一个属性是另一个类的实例,此时,若用上面的方法来json化Person对象,会有问题,如下【错误】: def simple_person( 只能针对JSON serializable对象直接进行json化,而一般只有内置的类型,比如string,int,list和dict等才能直接序列化,代码中p._ dict _是个dict类型,但是其pet __dict__) json_data = json.dumps(p.

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    五大主流数据库模型有哪些_五大主流品牌

    表中的每个都有名称和类型,表中的所有记录都要符合表的定义。SQL是专门的查询语言,提供相应的语法查找符合条件的记录,如表联接(Join)。表联接可以基于表之间的关系在多表之间查询记录。 2.键值存储 键值存储提供了基于键对值的访问方式。 键值对可以被创建或删除,与键相关联的值可以被更新。 键值存储一般不提供事务处理机制。 对不同的编程语言而言,键值存储类似于哈希表。 对此,不同的编程语言有不同的名字(如,Java称之为“HashMap”,Perl称之为“hash”,Python称之为“dict”,PHP称之为“associative array”),C++则称之为“ 与关系模型不同的是,文档存储模型支持嵌套结构。例如,文档存储模型支持XML和JSON文档,字段的“值”又可以嵌套存储其它文档。文档存储模型也支持数组和值键。 支持文档嵌套存储的能力,使得查询语言具有搜索嵌套对象的能力,XQuery就是一个例子。MongoDB通过支持在查询中指定JSON字段路径实现类似的功能。

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    python 基础语法笔记

    记录python的一些基础语法,用于查阅 列表和元组 列表和元组都是有序的,可以存储任意数据类型的集合 列表是动态的,长度可变,存储空间和性能略逊与元组 元组是静态的,长度大小固定,不能增加修改 创建一个列表使用 初始化 s1 = {1, 2, 3} s2 = set([1, 2, 3]) s1 == s2 True # 基操 s.add(4) s.remove(1) sorted(s) 字符串 三个引号用于多行 操作 # 序列化对象为json字符串 json.dumps(params) # 反序列化json字符串 json.loads(params_str) 条件 使用elif 后面要有冒号 条件内为空的均为 MyInputError 这个异常 except MyInputError as err: print('error: {}'.format(err)) 函数 要先定义在上面 使用的时候才会创建 内部变量作用域只在函数内部 不能在函数内部随意改变全局变量的值 对于嵌套函数来说,内部函数可以访问外部函数定义的变量,但是无法修改,若要修改,必须加上 nonlocal 这个关键字 # 不需要申明类型

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    Python 数据分析(三):初识 Pandas

    简介 Pandas 基于 NumPy 开发,它提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理数据。 3.1 创建 我们先来看一下如何创建 DataFrame。 print(df[1:2]) # 获取多行 print(df[1:4]) # 多行的某一数据 print(df[1:4][['name']]) # 某一行某一数据 print(df.loc[1, ' name']) # 某一行指定数据 print(df.loc[1, ['name', 'age']]) # 某一行所有数据 print(df.loc[1, :]) # 连续多行和间隔的多 print df.iloc[1]) # 取连续多行 print(df.iloc[0:3]) # 取间断的多行 print(df.iloc[[1, 3]]) # 取某一 print(df.iloc[:, 0]) #

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    一文搞定JSON

    加入indent参数,会显示成多行数据: with open("information_2_to_json.json", "w", encoding='utf-8') as f: json.dump (information, f, indent=2, # 空格缩进符,写入多行 sort_keys=True, f: json_to_dict = json.load(f) # json转成字典 print(json_to_dict) ? 2、如果加入max_level参数则会显示不同的效果: 若max_level=0,则嵌套的字典会当做整体,显示在数据框中 ? 若max_level=1,则嵌套的字典会被拆解,里面的键会被单独出来: ? 3、读取层级嵌套中的部分内容: ? 4、读取全部内容 ?

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    python导入excel数据画散点图_excel折线图怎么做一条线

    print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data)) 得到的结果如下所示: 2:读取指定的多行,数据会存在嵌套的列表里面: df=pd.read_excel('lemon.xlsx ') data=df.ix[[1,2]].values#读取指定多行的话,就要在ix[]里面嵌套列表指定行数 print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data)) 3:读取指定的行列 )) 4:读取指定的多行值: df=pd.read_excel('lemon.xlsx') data=df.ix[[1,2],['title','data']].values#读取第一行第二行的title 以及data的值,这里需要嵌套列表 print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data)) 5:获取所有行的指定 df=pd.read_excel('lemon.xlsx') data =df.ix[:,['title','data']].values#读所有行的title以及data的值,这里需要嵌套列表 print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data)) 6

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    数据太多太凌乱?教你打造一个能看懂表格图片的数据助手

    目前Text2SQL 主要是基于关系型数据库, 对于某些问题甚至可能需要复杂的SQL语句,不仅跨领域而且还有复杂嵌套关系。 本项目主要对单条问题和单层SQL语句的简单情形进行探索实践。 Schema Encoding顾名思义就是对表结构(表名、列名、类型、主键、外键等等)进行编码,以便后续模型训练使用。 bash download_trained_model.sh #下载预训练模型 在使用PaddleNLP里提供的shell脚本命令前,需要先基于OCR识别的结构化文本信息生成表结构文件db_schema.json f: json.dump([schema_dict], f, ensure_ascii=False, indent=4) create_content 生成db_content.json ",'r') as load_f: load_dict = json.load(load_f) for i in (range(len(load_dict))): test_sql

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    使用Python爬取COVID-19疫情数据

    import json data_json = json.loads(r.text) data_json.keys() dict_keys(['reqId', 'code', 'msg', 'data' 不能直接生成DataFrame是因为数据中嵌套着字典,例如湖北省数据如下:标红线表示带有嵌套字典,篮筐内没有嵌套字典。 ) # 获取json数据 data_json.keys() dict_keys(['reqId', 'code', 'msg', 'data', 'timestamp']) 在list中存放着数据。 ,因此id这一就是各省的行政代码。 r.text) # 导出json数据 italy_json.keys() dict_keys(['reqId', 'code', 'msg', 'data', 'timestamp']) italy_json

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    你必须知道的Pandas 解析json数据的函数-json_normalize()

    |未解析的Json对象,也可以是Json列表对象 |record_path|列表或字符串,如果Json对象中的嵌套列表未在此设置,则完成解析后会直接将其整个列表存储到一中展示 |meta|Json对象中的键 from pandas import json_normalize import pandas as pd 1. 解析一个最基本的Json a. 解析一般Json对象 a_dict = {<! (a_dict) 输出结果为: b. 使用sep参数为嵌套Json的Key设置分隔符 在2.a的案例中,可以注意到输出结果的具有多层key的数据标题是采用.对多层key进行分隔的,可以为sep赋值以更改分隔符。 为嵌套列表数据和元数据添加前缀 在3例的输出结果中,各列名均无前缀,例如name这一不知是元数据解析得到的数据,还是通过student嵌套列表的的出的数据,因此为record_prefix和meta_prefix

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    你必须知道的Pandas 解析json数据的函数

    from pandas import json_normalize import pandas as pd 1. 解析一个最基本的Json a. 解析一般Json对象 a_dict = {<! (a_dict) 输出结果为: b. 如果设置max_level=1,则输出结果为下图所示,contacts部分的数据汇集成了一 如果设置max_level=2,则输出结果为下图所示,contacts 下的email部分的数据汇集成了一 使用sep参数为嵌套Json的Key设置分隔符 在2.a的案例中,可以注意到输出结果的具有多层key的数据标题是采用.对多层key进行分隔的,可以为sep赋值以更改分隔符。 为嵌套列表数据和元数据添加前缀 在3例的输出结果中,各列名均无前缀,例如name这一不知是元数据解析得到的数据,还是通过student嵌套列表的的出的数据,因此为record_prefix和meta_prefix

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    利用Python搞定json数据

    json.dumps 和dump相关的两个函数是将Python数据类型转成json类型,转化对照表如下: Python JSON dict object ensure_ascii=False) # 显示中文 看看实际的保存效果: [008eGmZEgy1go0sm4qrxej31jq05w75g.jpg] 加入indent参数,会显示成多行数据 f, indent=2, # 空格缩进符,写入多行 sort_keys=True, ensure_ascii=False with open("information_to_json.json",encoding="utf-8") as f: json_to_dict = json.load(f) # json .jpg] 3、读取层级嵌套中的部分内容: [008eGmZEgy1go1wzacn3xj312a0ratds.jpg] 4、读取全部内容 [008eGmZEgy1go1x0nzctbj310s0putdy.jpg

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    详解python django面向关系数据库的ORM对象映射系统(1)

    为了方便快速开发复杂的SQL操作,QuerySet的SQL操作方法返回的还是QuerySet对象,这样就可以嵌套叠加着、由多个QuerySet方法组合完成一个SQL操作。 当我们想通过类、对象这套OO系统映射关系数据库时,用类映射表、类成员映射、实例映射行、实例成员映射行中的,这是很自然的做法。 作为中间件的实现者,最自然的基于OO的想法是实现一个强大的Model基类,其含有操作表的所有方法,由应用开发者继承基类后,自己定义以及行中的变量。 __name__) class_dict = { ‘_queryset_class’: queryset_class, } class_dict.update(cls. 这里要插一句:python使用meta元类的规则是首先在当前类中查找是否使用元类,如果没有,再依次去父类中查看是否使用元类,若查找到显式指定的元类,则直接使用该元类创建类,若未找到,则使用默认的type

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