一、数据容器简介 Python 中的 数据容器 数据类型 可以 存放多个数据 , 每个数据都称为 元素 , 容器 的 元素 类型可以是任意类型 ; Python 数据容器 根据 如下不同的特点 : 是否允许元素重复...列表定义语法 : 列表标识 : 使用 中括号 [] 作为 列表 的标识 ; 列表元素 : 列表的元素之间 , 使用逗号隔开 ; 定义 列表 字面量 : 将元素直接写在中括号中 , 多个元素之间使用逗号隔开...或者 list() 表示空列表 ; # 空列表定义 变量 = [] 变量 = list() 上述定义 列表 的语句中 , 列表中的元素类型是可以不同的 , 在同一个列表中 , 可以同时存在 字符串 和...数字类型 ; 2、代码示例 - 列表中存储类型相同的元素 代码示例 : """ 列表 List 代码示例 """ # 定义列表类 names = ["Tom", "Jerry", "Jack"] #...print(names) # 打印列表类型 print(type(names)) 执行结果 : ['Tom', 'Jerry', 'Jack'] 3、代码示例 - 列表中存储类型不同的元素
我们需要 requests 库来从网站获取 HTML 数据。需要 BeautifulSoup 来处理这些数据。最后，需要 Python（re）的正则表达式库来更改在处理数据时将出现的某些字符串。...这是一个更具技术性的解释，详细说明如何使用 Python 代码来获取 HTML 表格。 你可以将上面的代码复制粘贴到你自己的 Anaconda 中，如果你用一些 Python 代码运行，可以迭代它！...重命名列 有一件你在 Python 中很快意识到的事是，具有某些特殊字符（例如$）的名称处理可能变得非常麻烦。...用计算机来处理数据 没有可以帮助计算不同的结果的方法，那么 Excel 会变成什么？ 在这种情况下，Pandas 大量依赖于 numpy 库和通用 Python 语法将计算放在一起。...我们不会检查每一个数据可视化选项，只要说使用 Python，可以比任何 SQL 提供的功能具有更强大的可视化功能，必须权衡使用 Python 获得更多的灵活性，以及在 Excel 中通过模板生成图表的简易性
使用这个方法所能导入完整的文件格式清单是在 Pandas 文档中。你可以导入从 CSV 和 Excel 文件到 HTML 文件中的所有内容！...在 Python 中,不需要知道很多关于正则表达式的知识，但它们是一个强大的工具，可用于匹配和替换某些字符串或子字符串。如果你想了解更多，请参考以下内容。 ?...02 信任这个网站的一些代码 这是一个更具技术性的解释，详细说明如何使用 Python 代码来获取 HTML 表格。...04 重命名列 有一件你在 Python 中很快意识到的事是，具有某些特殊字符（例如$）的名称处理可能变得非常麻烦。...我们不会检查每一个数据可视化选项，只要说使用 Python，可以比任何 SQL 提供的功能具有更强大的可视化功能，必须权衡使用 Python 获得更多的灵活性，以及在 Excel 中通过模板生成图表的简易性
pandas 是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具，它是建立在 Python 编程语言之上的。...pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...缺失值处理：如果某些字典缺少某些键，则相应地，在结果 DataFrame 中该位置将被填充为 NaN（Not a Number），表示缺失值。...df = pd.DataFrame(data, dtype=np.float64) # 输出结果查看 df 这段代码的主要目的是创建一个 DataFrame，其中包含一些具有不同键顺序和缺失键的字典...在个别字典中缺少某些键对应的值，在生成的 DataFrame 中该位置被填补为 NaN。
构建一个 DataFrame 对象的基本语法如下： 举个例子，我们可以创建一个 5 行 4 列的 DataFrame，并填上随机数据： 看，上面表中的每一列基本上就是一个 Series ，它们都用了同一个...交叉选择行和列中的数据 我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引中某些特定级别的数据。比如，我们需要找到所有 Levels 中，Num = 22 的行： ?...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。 ?...在上面的例子中，数据透视表的某些位置是 NaN 空值，因为在原数据里没有对应的条件下的数据。...读取 HTML 文件中的数据 为了读取 HTML 文件，你需要安装 htmllib5，lxml 以及 BeautifulSoup4 库，在终端或者命令提示符运行以下命令来安装： ?
段落 write 段落就是 HTML 里的 元素，在 streamlit 里使用 st.write('内容') 的方式去书写。...静态表格 table 静态表格使用 st.table() 渲染，出来的效果就是 HTML 的 。 st.table() 支持传入字典、pandas.DataFrame 等数据。..."年龄": [18, 22], } ) st.write('DataFrame') st.dataframe(df) 分隔线 divider 分隔线就是 HTML 里的 。...python 的语法。...在 streamlit 中可以使用 st.file_uploader() 创建一个文件上传元素。
虽然这个方法可能是短期阻力比较小的一个，但是这最终会伤害你的成长、效率和回想语法的能力。 目标 最近我在 Udemy 通过了一个名为「数据科学和机器学习中的 Python」的在线课程。...通过这一系列的课程，我整理了一些我在 Python 数据分析中所忽视的语法和概念。...具体的说，map 函数通过对列表中的每一个元素进行操作，将列表转换成一个新的列表。在下面的这个例子中，map 函数将每一个元素乘以 2，变成一个新的元素。...Join 函数合并两个 dataframe 的方法与 merge 函数类似。但是，它根据索引合并 dataframe，而不是某些指定列。 ?...Apply 函数会对你指定的列或行中每个元素作用一个函数。你可以想象到这是多么有用，尤其式当你对整个 DataFrame 列进行归一化和元素值操作，而不必进行循环。
带有其它元素的块引用 块引用可以包含其他 Markdown 格式的元素。并非所有元素都可以使用，你需要进行实验以查看哪些元素有效。 The quarterly results look great!... （8）分割线语法 要创建分隔线，请在单独一行上使用三个或多个星号 (***)、破折号 (---) 或下划线 (___) ，并且不能包含其他内容...当你需要更改元素的属性时（例如为文本指定颜色或更改图像的宽度），使用 HTML 标签更方便些。 HTML 行级內联标签和区块标签不同，在內联标签的范围内， Markdown 的语法是可以解析的。...请注意，Markdown 语法在 HTML 区块标签中将不会被进行处理。例如，你无法在 HTML 区块内使用 Markdown 形式的强调。...某些应用程序只支持 HTML 标签的子集。 对于 HTML 的块级元素 、、 和 ，请在其前后使用空行（blank lines）与其它内容进行分隔。
毫无疑问，他们都是用于数据分析的两个最常用的强大的开源 Python 数据可视化库。...但是，有一种替代 Seaborn 的方法。这个库被称为Altair，这是一个为统计数据可视化而构建的开源 Python 库。...为了进行比较，我们将使用这两个库创建相同的可视化集，并得出结论，在易用性、语法、可视化外观和样式以及自定义可视化的能力方面，一个库是否比另一个具有明显优势。...为了在 Altair 中设置交互式图表，我们定义了一个具有"interval"类型选择的选择，即在图表上的两个值之间。然后我们使用之前定义的选择定义列的活动点。...高级绘图 此外，还有其他高级绘图，如棒棒糖或破折号和点图、热图、树状图，可以使用这两个库进行绘制（Seaborn 可能为此需要一些额外的包），但在此比较中这些已被排除在外以保持它简单的。
绘图基础知识：图表的组成元素包括: 图构成元素的可视化标记： 一，Matplotlib 基于Python的绘图库，提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持。...因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似。Seaborn主要基于Matplotlib进行抽象层封装，提供了更加直观的语法和开箱即用的特性。...五，Bokeh Bokeh 是一个用于创建交互式和可视化图表的 Python 库，特别适合在浏览器中展示。它能够处理大型数据集或实时数据集，支持快速绘制，并且可以轻松地嵌入到HTML 页面中。...六，Plotly Plotly则是一个功能强大且多功能的Python库，提供了广泛的工具来创建交互式且具有视觉吸引力的绘图(借助浏览器渲染图片)。...十，holoviews (html渲染) HoloViews是一个开源Python库，旨在使数据分析和可视化变得简单无缝。
，我们可以访问和修改数组中的元素。...而Pandas作为Python中最受欢迎的数据处理库之一，提供了丰富的工具和灵活的语法，使得数据清洗、转换和探索变得简单高效。...它类似于Python中的列表或数组，但提供了更多的功能和灵活性。我们可以使用Series来存储和操作单个列的数据。...DataFrame是pandas中的二维表格数据结构，类似于Excel中的工作表或数据库中的表。它由行和列组成，每列可以有不同的数据类型。...字典的键表示列名，对应的值是列表类型，表示该列的数据。我们可以看到DataFrame具有清晰的表格结构，并且每个列都有相应的标签，方便阅读访问和筛选数据我们可以使用索引、标签或条件来访问和筛选数据。
Pandas是一个受众广泛的python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍，是因为它的功能强大、灵活简单。...从第一个元素到第二个元素增加了50%，从第二个元素到第三个元素增加了100%。Pct_change函数用于比较元素时间序列中的变化百分比。 df.value_1.pct_change() ? 9....Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...inner:仅在on参数指定的列中具有相同值的行（如果未指定其它方式，则默认为 inner 方式） outer:全部列数据 left:左一dataframe的所有列数据 right:右一dataframe...Applymap Applymap用于将一个函数应用于dataframe中的所有元素。请注意，如果操作的矢量化版本可用，那么它应该优先于applymap。
2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名，则比以后删除更好。...例如，thresh = 5表示一行必须具有至少5个不可丢失的非丢失值。缺失值小于或等于4的行将被删除。 DataFrame现在没有任何缺失值。...考虑从DataFrame中抽取样本的情况。该示例将保留原始DataFrame的索引，因此我们要重置它。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...在计算元素的时间序列或顺序数组中的变化百分比时很有用。 ? 从第一元素（4）到第二元素（5）的变化为％25，因此第二个值为0.25。
注意 建议从虚拟环境中安装和运行 pandas，例如，使用 Python 标准库的venv pandas 也可以安装带有可选依赖项集以启用某些功能。...注意 建议安装并从虚拟环境中运行 pandas，例如，使用 Python 标准库的venv。 pandas 也可以安装一组可选依赖项，以启用某些功能。...注意 建议在虚拟环境中安装和运行 pandas，例如，使用 Python 标准库的venv。 pandas 也可以安装带有可选依赖项集合以启用某些功能。...记住，DataFrame 是二维的，具有行和列两个维度。 转到用户指南 有关索引的基本信息，请参阅用户指南中关于索引和选择数据的部分。 如何从DataFrame中过滤特���行？...请记住，DataFrame是二维的，具有行和列两个维度。 转到用户指南 有关索引的基本信息，请参阅用户指南中关于索引和选择数据的部分。 如何从DataFrame中筛选特定行？
由于某些原因，Series没有一个漂亮的富文本外观，所以与DataFrame相比，看似比较低级： 这里对Series进行稍加修饰，使其看起来更好，如下图所示： 竖线意味着这是一个Series，而不是一个...3]，具有本文的这个和其他功能。...默认情况下，当创建一个没有索引参数的Series（或DataFrame）时，它初始化为一个类似于Python的range()的惰性对象。...不要对具有非唯一索引的系列使用算术运算。 比较 对有缺失值的数组进行比较可能很棘手。...，而不是对整个数据集，而是对其中的某些组。
一、浏览器处理 我们一般都使用标准的 HTML 元素。 Hello World 上面代码中，就是标准的 HTML 元素。 如果使用非标准的自定义元素，会有什么结果？... HTML imports 的更多用法可以参考教程（1，2）。目前只有 Chrome 浏览器支持这个语法。...“自定义元素的名字必须包含一个破折号（-）所以、和都是正确的名字，而和是不正确的。...这样的限制使得 HTML 解析器可以分辨那些是标准元素，哪些是自定义元素。” ? 注意，一旦名字之中使用了破折号，自定义元素就不是HTMLUnknownElement的实例了。...ES6 的class语法。
【例】使用Python对给定的数组元素进行求和运算。 关键技术：可以使用Python的sum()函数，程序代码如下所示： 【例】使用Python对给定的数组元素的求乘积运算。...： 四、数据运算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。...可以采用求和函数sum（），设置参数axis为0，则表示按纵轴元素求和，设置参数axis为1，则表示按横轴元素求和，程序代码如下所示： 均值运算 在Python中通过调用DataFrame对象的mean...在Python中通过调用DataFrame对象的mode()函数实现行/列数据均值计算,语法如下:语法如下: mode(axis=0, numeric_only=False, dropna=True)...在Python中通过调用DataFrame对象的quantile()函数实现行/列数据均值计算，语法如下： quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation
在该系列课程的早期课件中，我想起了用Python做数据分析时一直被我忽略的一些概念和语法。...具体来说，map函数接受一个列表并通过对每个元素执行某种操作来将其转换为新列表。在下面的示例中，它遍历每个元素并将其乘以2的结果映射到新列表。请注意，这里的list函数只是将输出转换为列表类型。...Join，就像merge一样，可以组合两个dataframe。但是，它根据它们的索引进行组合，而不是某些特定的主键。 ?...如果你不熟悉也没关系，Series在很大程度上与NumPy中的阵列（array）非常相似。 Apply会根据你指定的内容向列或行中的每个元素发送一个函数。...请注意，透视表中的维度存储在MultiIndex对象中，用来声明DataFrame的index和columns。 结语 我的这些Python编程小贴士就到此为止啦。
playbook使用带空格字符的缩进来表示数据结构。YAML对缩进使用了多少空格没有严格的要求，但是有两个基本规则： 1、层次机构中相同级别的数据元素（例如相同列表中的项）必须具有相同的缩进。...YAML列表中的item以一个破折号开始，后跟空格。...，列表中的每个任务本身都是键值对的集合。...playbook执行时显示name属性的值。对于具有多个play和tasks的palybook，使用name属性会给监控playbook的执行提供非常大的帮助。...输出中包含语法问题在playbook中的大致位置。下例演示了一个playbook语法验证失败，其中play的name属性后缺少了空格分隔符。
网络中每天都会产生大量数据,这些数据具有实时性、种类丰富的特点,因此对于数据分析而言是十分重要的一类数据来源。 关键技术:爬取网络表格类数据, pandas库read_html()方法。...具体方法为,鼠标右键单击网页中的表格,在弹出的菜单中选择"查看元素”,查看代码中是否含有表格标签 的字样,确定后才可以使用read_html方法。...read_html()函数是pandas库中的一个功能，它可以用于从HTML文件或URL中读取表格数据并将其转换为DataFrame对象。...返回值： 如果HTML文件中只有一个表格，则返回一个DataFrame对象。 如果HTML文件中有多个表格，则返回一个包含所有表格的列表，每个表格都以DataFrame对象的形式存储在列表中。...使用read_html()函数可以方便地将HTML中的表格数据读取为DataFrame对象，以便进行后续的数据处理和分析。 示例 【例】爬取A股公司营业收入排行榜。
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