前言 本文整理自慕课网《Python开发简单爬虫》，将会记录爬取百度百科“python”词条相关页面的整个过程。 抓取策略 确定目标：确定抓取哪个网站的哪些页面的哪部分数据。...执行爬虫：进行数据抓取。 分析目标 1、url格式 进入百度百科python词条页面，页面中相关词条的链接比较统一，大都是/view/xxx.htm。...将网络数据流写入文件时，我们会遇到几个编码： 1、#encoding=’XXX’ 这里(也就是python文件第一行的内容)的编码是指该python脚本文件本身的编码，无关紧要。...2、网络数据流的编码 比如获取网页，那么网络数据流的编码就是网页的编码。需要使用decode解码成unicode编码。...，python解释器会用gbk编码去解析我们的网络数据流str，然而str是decode过的unicode编码，这样的话就会导致解析不了，出现上述问题。
Python数据分析模块 前言 在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。...Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。 Python数据分析模块的核心库主要包括NumPy、Pandas和Matplotlib。...NumPy是Python中用于科学计算的基础包，提供了高性能的多维数组对象及工具。Pandas则是一个开源的、提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的Python库。...无论是数据科学家、工程师还是其他领域的专业人士，都可以通过学习和掌握Python数据分析模块来提高工作效率、提升数据分析能力。随着大数据时代的到来，Python数据分析模块的应用前景将更加广阔。...二、Pandas模块 Pandas是Python环境下非常重要的数据分析库。当使用Python进行数据分析时,通常都指的是使用Pandas库作为分析工具对数据进行处理和分析。
之前学习了 matplotlib.pyplot函数的使用方法，今天研究一下新工具pylab：
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
一、对于数据存储的思考 为什么使用计算机？ 为了存储、处理数据 数据存在哪里？ 数据存储在内存中 内存是怎么存储数据的？...内存(Memory)也被称为内存储器，其作用是用于暂时存放CPU中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器交换的数据。...数据存储过程 a、计算机存储数据，先开辟空间，再存储数据，计算机开辟内存空间最小单位是字节 b、在存储数据时，用最高位表示符号位，用0表示正数1表示负数，其他的表示数据 原码 概念：规定了字节数...验证： 说明：高位溢出 结论：计算机以补码的形式存储数据 知道补码求取真实数据 原理：看成原码，求其补码，得到的补码就是数据的原码 a、内存数据：1111 1111 1111 1111...：1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011 f、真实数据：-3
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 ?
五种数据容器 1.list（列表） 2.tuple（元组） 3.str（字符串） 4.set（集合） 5.dict（字典） 一.list（列表） 定义空列表可以使用[] 列表中的元素的是有上限的,只是比较大基本上都可以满足日常使用...统计元组中的元素数量 tuple = [1,2,3,1,2,3] msg = len(tuple) print(f"当前的tuple元素数量为 - {msg}") str（字符串） 字符串其实也是一个个元素组成的一个数据容器...1,2,3,1,2,3] msg = len(str) print(f"字符串str元素数量为 - {msg}") # 9.isdigit() - 判断字符转是否为纯数字 msg.isdigit() 数据容器的切片...[key]}") # 9.len(dict) - 取出字典的元素数量 dict = {1:"a",2:"b",3:"c"} print(f"dict中的元素数量为 - {len(dict)}") 数据容器的通用操作...max() – 取出数据容器中的最大元素 min() – 取出数据容器中的最小元素 sorted() – 对容器进行排序默认从小到大,排序的结果为列表,如果需要从大到小则改为sorted(,reverse
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
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
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
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
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
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。
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。...02|缩放数据： 缩放数据集的目的是为了防止“大数吃小数”的现象发生，大数吃小数就类似于生活中同样一个环境下声音大的盖过声音小的，最后导致只能听见声音大的发声，导致了最后的结果只考虑了声音较大的那一部分...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）。
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。
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
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
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 ? 。
Python语言基础——数据结构基础 前言 数据结构是计算机科学中一种基本概念，其目的是确定数据元素之间的关系，实现数据的组织、存储和管理。...了解和掌握常见的数据结构可以让我们更好地处理和管理数据 数据结构基础 数据结构就是用来存放数据的容器。数据应该按着某种规则放进这个容器，并且按照某种规则从容器中取出数据。...当往列表中放入数据的时候，python用”索引“来标记要放入的位置。可以这样理解索引，就是给每一个存放数据的位置写了一个数字，而且是从0开始。...python如此流行，就是因为在python社区中有各种各样的包可以下载并直接使用，这些包可以用于完成数据处理、网络爬虫、网站建设、嵌入式编程、多媒体处理、人工智能等多种任务。...调用本地模块和包的基本格式为： 下面介绍一个使用random模块产生一组随机数，并存入列表的例子来展示模块的使用方法 总结 Python数据结构基础对于程序员来说非常重要，熟练掌握它们的用法可以提高开发效率
因为最近需要用到股市的各种指数数据，刚开始想的是从同花顺等交易软件直接导出，结果发现要用滚轮滚到最开始的日期，这过于繁琐了，我对于这种重复性的劳动一向不耐烦，而且这种方法在以后每日更新的时候也很不方便。...新浪的api很方便，速度也很快，不过就网上的资料而言，似乎只能提取当天的数据。...雅虎的api功能更齐全，但是连接速度比较慢，有时候一个连接请求都要10多秒甚至20秒（原谅我的渣网速-，-）这对于需要大量股票数据的我来说显然不可接受。后来发现从网易财经可以下载股票和指数的历史数据。...如果直接用urllib.request来打开的话，会得到一长串字符串，里面包含了所有的数据，如下所示。...import urllib,time, def get_page(url): #获取页面数据 req=urllib.request.Request(url,headers={
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