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Python -- Json 数据

可以像这样访问 JavaScript 对象数组中的第一项(索引从 0 开始): sites[0].name; 返回的内容是: runoob 可以像这样修改数据: sites[0].name="菜鸟教程" python 原始类型向 json 类型的转化对照表: ? json.loads 语法 ? json 类型转换到 python 的类型对照表: ?   使用第三方库:Demjson  Demjson 是 python 的第三方模块库,可用于编码和解码 JSON 数据,包含了 JSONLint 的格式化及校验功能。 JSON 函数 encode Python encode() 函数用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。 语法 ? decode Python 可以使用 demjson.decode() 函数解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。 语法 ?

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Python数据内容

Python字符串教程 字符串作为python中最为常见的一种结构,它最典型的特征就是有引号,无论是单引号,或是双引号,还是三引号,它们都是字符串。 """ a = "abcdef" print(a[2]) print(a[-2]) """ 字符串的基本操作, python中的字符串是不可变的,会拷贝一份进行修改,原string不变 切割 那在python里面也差不多这个意思。一个索引词对应一个值 A: aaaaa,字典的特征有两个,第一个就是一个索引对应一个值,用冒号进行对应,第二个特征就是大括号{}。 """ 字典数据类型dictionary表示方法: 花括号{} """ a_dict = {"name": "张三", "age": 20, "id": "007"} print(a_dict) 第二个参数默认是一个空格:xxx yyy print(str1, "--->", str2) # xxx ---> yyy """ enumerate(list / tuple等带有索引的数据结构

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    python数据清洗

    数据的质量直接关乎最后数据分析出来的结果,如果数据有错误,在计算和统计后,结果也会有误。 所以在进行数据分析前,我们必须对数据进行清洗。 需要考虑数据是否需要修改、如何修改调整才能适用于之后的计算和分析等。 数据清洗也是一个迭代的过程,实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作。 如果数据不存在或不符合数值规则 用nan填充 delimiter 以什么符号进行分割 skiprows=12 跳过开头12行 数据是从第13行开始的 usecols 就是获取下标为6,7列 的内容 =',', usecols=(6,7), unpack=True) # 读取后的数据类型:numpy.ndarray 缺省数据处理 01 直接填充 适合格式 DataFrame, numpy.ndarray ,没有头标签的要加上header, header=None 否则数据显示有问题 数据被会names(列标签)占用,可以先读取,获取 行和列,如果没有头标签,再设置names标签 其他参数: 文件读取部分数据

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    python入门——python数据类型

    一、数据类型 1、核心数据类型: 数字:int, long(python3.5已经没有), float, complex, bool 字符:str, unicode 列表:list 字典:dict 元组 , *, /, //, **, %, -x, +x 三、列表 列表是一系列按照特定顺序排列的元素组成可以是字母、数字等; 在python中,列表用方括号[ ],来表示列表。 列表的数据项不需要具有相同的类型。 值可以取任何数据类型,但键必须是不可变的,如字符串,数字或元组。 要获取字典中的值,可依次指定字典名和放在方括号内的键;如print(dict[‘key]’) 要添加键-值对,可依次指定字典名、用方括号括起来的键和对应的值; 使用字典存储大量数据或者编写能自动生成大量键

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    Python学习笔记一(Python数据

    Python数据类型主要包括数字,字符串,列表,元组和字典。 1.数字 Python支持五种基本数字类型,其中有三种是整数类型。 True False float(浮点值) 3.1415 4.2E-10 complex(复数) 0+1j -1.2-9j 查看python数据类型 >>> num1 = 100 中的映射数据类型,工作原理类似Perl中的关联数组或者哈希表,由键-值(key-value)对构成。 print key,Dict[key] ... gender male age 28 tel 18616895900 name sfzhang 上面是我总结的python数据类型学习笔记,希望对想学习

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    python学习】python连接数据

    python连接MySQL、MongoDB、Redis、memcache等数据库的方法 一,python 操作 MySQL:详情见: 【apt-get install python-mysqldb】   /bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- import MySQLdb import os #建立和数据库系统的连接,格式 #conn   = MySQLdb.connect absolute') result3 = cursor.fetchall() for i in result3:    for ii in i:        print ii #以下2种方法都可以把数据插入数据库 cursor.executemany(query2,rows) #提交 conn.commit() #选择数据库 query3 = 'select id from dba_hospital' #重新选择数据库 /bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- import pymongo import os #建立和数据库系统的连接,创建Connection时,指定host

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    Python之路(三)Python数据

    在指定的序列种找到值,返回True,否则返回False x在y序列中 返回True 2 not in 在指定的序列种找不到值,返回True,否则返回False x不在y序列中 返回True 整数 Python a = '123' int_a = int(a) // 将字符串转换成整数 print(type(int_a)) 布尔值 布尔值只有True,False两种值,要么是True,要么是False,在Python ' print(a + b) 格式化 a = '我叫%s,我今年%d岁,体重%f公斤,我正再学习%s课程' %('林斌',18,55.2,'Python') print(a) %s:打印字符串 %d: ') // 追加到列表最后面 print(a) 插入 a = ['林斌',123,'linbin'] a.insert(1,'Python') // 插入到指定元素后面 print(a) /usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- # 用户信息存放于DB文件 """ linbin|axbc1kof|3 LinBin|axbc1kof|2 liuwenqian

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    python数据分析——详解python读取数据相关操作

    本文继续讲一点python读取数据相关的操作为数据分析作准备。 x3" 8.nrows : int, default None 需要读取的行数(从文件头开始算起) 9.encoding: 乱码的时候用这个就是了,官网文档看看用哪个: https://docs.python.org 使用python I/O 读取CSV文件 使用python I/O方法进行读取时即是新建一个List 列表然后按照先行后列的顺序(类似C语言中的二维数组)将数据存进空的List对象中,如果需要将其转化为 ","r") #设置文件对象 data = f.readlines() #直接将文件中按行读到list里,效果与方法2一样 f.close() #关闭文件 好了,以上就是python 中读取数据的一些常用方法,在遇到的时候肯定是首先选择pandas,读出来的就是dataframe十分方便数据切片、筛选、合并等操作。

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    Python数据分析—数据建立

    从今天开始,本公众号会出一系列数据分析和建模的免费教程。帮助大家快速入门数据分析,领悟python的魅力。 本文是数据分析的第一课,教大家如何在python中手动建立数据框,这个是数据分析的基础,也是数据测试常用的一个工具。 本文目录 导入包 要建立的数据框 建立以上数据框的python代码 输出打印结果 1 导入包 对于没有安装python的同学,请自行按照网上的教程安装好python,建议安装一个anaconda 2 要建立的数据框 我们要在python中手动建立的数据格式如下: ? 3 建立以上数据框的python代码 把以上表格用python中的字典表示出来,并用pd.DataFrame函数把该字典转成数据框。

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    Python数据分析—数据选择

    本文是数据分析的第二课,教大家如何在python中进行数据选择。 本文目录 选择数据框中的某一列 选择数据框中的多列 选择数据框中的某一行 选择数据框中的多行 选择子数据框 选择带条件的数据框 注意:本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框 如果我需要选择date_frame数据框中第一行(对应行下标为0),可在python中输入如下代码: date_frame[0:1] #第一种方法 date_frame.loc[1,:] 如果我需要选择date_frame数据框中第一行到第二行的数据(对应行下标为0:1),可在python中输入如下代码: date_frame[0:2] #第一种方法 date_frame.iloc 至此,在python中进行数据选择的基本操作已经完成啦,大家可以动手练习一下,思考一下还有没有别的数据选择的更好方法

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    python数据科学-数据预处理

    总第88篇 数据预处理是我们在做机器学习之前必经的一个过程,在机器学习中常见的数据预处理包括缺失值处理,缩放数据以及对数据进行标准化处理这三个过程。 01|缺失值处理: 缺失值处理是我们在做数据分析/机器学习过程中经常会遇到的问题,我们需要一种处理不完整数据的策略/方法。 我们先看如何在没有类别标签的情形下修补数据。比较简单粗暴的方法就是直接忽略,也就是删除缺失值,这种策略适用于数据集中缺失值占比很小,去掉其以后对整体影响不大的情况。 制造缺失值以后的数据 ? 我们把这个过程称为数据的缩放(当然了,刚刚举得那个例子是缩的方面)。

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    Python数据分析—数据更新

    在对海量数据进行分析的过程中,可能需要增加行和列,也可能会删除一些行和列。 今天介绍数据分析的第五课,教大家如何在python中对数据框进行一些更新操作。 本文目录 在数据框最后追加一行 在数据框中插入一列 删除数据框中的行 删除数据框中的列 删除满足某种条件的行 注意:本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框date_frame 比如我想在数据框的第一列插入新的列,可以在python中运行如下语句: date_frame.insert(0, 'calss', ['class1','class1','class1','class1 5 删除满足某种条件的行 假设要删除所有年龄大于18岁的记录,可以在python中输入如下语句: date_frame.drop(index = (date_frame.loc[(date_frame.age 至此,在python中对数据框进行更改操作已介绍完毕,大家可以动手练习一下,思考一下还可不可以对数据框进行别的操作

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    Python数据分析—数据排序

    在对海量数据进行分析的过程中,可能需要对数据进行排序操作。 本节教大家如何在python中对数据框进行一些排序操作。 本文目录 总结sort_values函数的用法 按年龄对行进行升序排列 按年龄对行进行降序排列 按年龄升序身高降序排列数据框 对列进行排序 注意:本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立 1 总结sort_values函数的用法 python中默认按行索引号进行排序,如果要自定义数据框的排序,可以用sort_values函数进行重定义排序。 4 按年龄升序身高降序排列数据框 若想按年龄升序身高降序排列数据框,可在python中输入如下语句: date_frame.sort_values(by = ['age','height'], ascending 至此,在python中对数据框进行排序操作已介绍完毕,大家可以动手练习一下,思考一下还可不可以对数据框进行别的操作 ? 。

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    Python | 搭建Python数据分析平台

    相比之下,Linux或Mac还算方便,但是在Windows下那简直就是噩梦一般的存在——因为除了纯python包以外,所有包含了非python依赖的包在Windows下安装都是各种麻烦——毕竟Windows 所以这里说的是简便方法:Anaconda Anaconda是个好东西,搞python的人——特别是不爱折腾的人——必备的大杀器。 它相当于打包了python的基本环境和常用的包,甚至还包括包管理器,有了Anaconda,在所有平台上都可以很方便地使用python了。 安装非常简单,直接从官网下载安装程序运行即可。 注意,强烈推荐安装python3的版本,毕竟python2已经out了。 推荐阅读: 万字谏言,给那些想学Python的人,建议收藏后细看!

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    PythonPython基本数据类型

    Python基本数据类型 字符串介绍 字符串类型 str 是常用的数据类型之一,开发者可以使用引号(单引号或双引号)来创建字符串。创建python字符串的方法非常简单,只需为变量分配一个值即可。 var1 = "Hello Python" var2 = 'Python Hello' 访问字符串中的值 可以通过索引序号(序号从 0 开始)来读取字符串中的某个字符,“abcdef.[1]”取得的值是 var01 = 'Python!' \'")           #显示单引号 print(r"\t\r")                          #显示原始数据 执行结果: image.png 格式化字符串 在Python Python 字符串格式化符号 image.png #%s是格式化字符串 #%d是格式化整数 print("我的名字是%s,今年已经%d岁了!"

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    Python环境】python数据科学资源

    python和R是数据科学家手中两种最常用的工具,R已经介绍的太多了,后续我们来玩玩python吧。 从出身来看,R是统计学家写的,python是计算机科学家写的,两者的出生背景不一样,随着数据爆发,python也慢慢发展,逐渐在数据科学中找到了一席之地。 包: python也有非常多的扩展包,不过用于数据分析的并不象R那么品种繁多。常用的: numpy:提供最基本的数值计算,使向量化计算成为可能。 statsmodel:提供包括回归、检验等多种统计分析函数,python也能干R的活。 sklearn:数据挖掘必备,各种函数非常丰富,文档齐全,看得出CS出品就是不一样啊。 书: python数据方面书还不算很多,不过很有CS的味道,就是用show me the code,公式不多,这点我很喜欢。

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    python 保存list数据

    a.tolist() ps: 如果读取的.txt文件是中文名,需要加以下内容: readme = pd.read_csv(‘读我.txt’,sep=’:’,encoding=“utf-8”, engine=‘python

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    python数据处理

    很久没有更新文章了, 在这里分享一下关于数据处理的 步骤,方法供大家参考。 数据处理的基本内容主要包括数据清洗,数据抽取,数据交换,和数据计算等。 一、数据清洗 在数据分析的时候,原始数据或多或少都会存在大量的不完整、不一致,等异常的数据,会严重影响到数据分析的工作。经常遇到的数据清洗大都是处理缺失数据,清除无意义的信息。 比如说删除原始数据集中的无关数据、重复数据,平滑噪声数据,筛选出与分析内容无关的数据,处理缺失值,异常值等。 1)重复值的处理 python中利用Pandas模块中去掉重复数据: a) 利用Dataframe中的duplicated方法返回一个布尔类型的Series,显示是否有重复行,没有显示为FALSE 2)缺失值处理 在做数据统计时,缺失的数据可能会产生有偏估计,使得样本数据不能很好的将总体数据表达出来,并且现实中的数据很多都是包含缺失值。

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    python 数据模型

    本文的代码例子: https://github.com/ccc013/CodesNotes/blob/master/FluentPython/1_Python%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6% A8%A1%E5%9E%8B.ipynb 前言 数据模型其实是对 Python 框架的描述,它规范了这门语言自身构建模块的接口,这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。 通常在不同框架下写程序,都需要花时间来实现那些会被框架调用的方法,python 当然也包含这些方法,当 python 解释器碰到特殊的句法的时候,会使用特殊方法来激活一些基本的对象操作,这种特殊方法,也叫做魔术方法 对于特殊方法的调用,这里还要补充说明几点: 特殊方法的存在是为了被 Python 解释器调用的。我们不需要调用它们,即不需要这么写 my_object. 自带的数据结构变得高效,前面也提到内置类型在使用 len 方法的时候,CPython 会直接从一个 C 结构体里读取对象的长度,完全不会调用任何方法,因此速度会非常快。

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    使用 Python 伪造数据

    0 前言 某些时刻,因为个人数据不想泄露出去,所以需要伪造一下数据;也有使用爬虫的时候需要换一下 user agent ,一个用到旧会被发现,最后就是被封结尾。 运行环境是 Python3, Win10,编译器是 Pycharm。 1 个人数据 使用的是 faker 这个包,安装的过程直接省去。下面这段代码是生成简单的个人信息。 1.1 自己选择需要的数据 from faker import Faker fake = Faker('zh_CN') # en_US,zh_CN,zh_TW for _ in range(4): 运行结果 1.2 生成简单的个人数据 如果不喜欢,或者闲麻烦,可以直接调用给出的方法生成简单的个人信息 from faker import Faker fake = Faker('zh_CN') 简单个人信息 1.3 生成复杂的个人数据 如果觉得不够详细,可以想下面这样做。

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      数据脱敏(Data Masking,DMask)是一款敏感数据脱敏与水印标记工具,可对数据系统中的敏感信息进行脱敏处理并在泄漏时提供追溯依据,为企业数据共享、迁移、分发提供安全保护措施。

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