数据导入 数据存储的两个地方: 文件 CSV.Excel.TXT(学习层面) 数据库(公司实战层面) Mysql.Access.SQL Server 导入CSV文件 CSV文件第一行是列名,第二行到最后一行是数据,列与列之间用逗号分隔的数据文件 使用read_csv函数导入CVS文件 read_csv函数用法 常用参数,路径:read_csv(file) read_csv(file,encoding)如果使用中文,还要使用encoding 参数utf-8- -.但是,最好不要用中文,容易出现不可…

第二章 实体数据建模基础 很有可能,你才开始探索实体框架,你可能会问“我们怎么开始?”,如果你真是这样的话,那么本章就是一个很好的开始.如果不是,你已经建模,并在实体分裂和继承方面感觉良好,那么你可以跳过本章. 本章将带你漫游使用实体框架建模的基本实例,建模是实体框架的核心特性,同时也是区别实体框架和微软早期的数据访问平台的特性.一旦建好模,你就可以面向模型编写代码,而不用面向关系数据库中的行和列. 本章以创建一个简单概念模型的实例开始,然后让实体框架创建底层的数据库,剩下的实例,将向你展示,如…

2016/1/27学习内容 第二章 Python序列-tuple tuple创建的tips a_tuple=('a',),要这样创建,而不是a_tuple=('a'),后者是一个创建了一个字符 tuple常用操作 类似list,但是不能进行修改.能作为字典的key值 当然如果tuple中的元素有list,要另当别论 序列解包 > - 可以用序列解包对多个变量同时进行赋值 - 序列解包也可以用于列表和字典.字典默认是对key操作,如果需要key-value操作,需要items()方法,如果仅对va…

2016/1/27学习内容 第二章 Python序列-复杂的数据结构 堆 import heapq #添加元素进堆 heapq.heappush(heap,n) #小根堆堆顶 heapq.heappop(heap) #列表转换为堆 heapq.heapify(myheap) #替换堆顶元素 heapq.heapreplace(myheap,6) #返回前三个最大最小的元素 heapq.nlargest(3,myheap) heapq.nsmallest(3,myheap) #更多请查阅资料 队列…

2016/1/27学习内容 第二章 Python序列-list list常用操作 list.append(x) list.extend(L) list.insert(index,x) list.remove(x) 删除在列表中首次出现的指定元素x list.pop([index]) 删除并返回列表对象指定位置的元素,默认为最后一个元素 list.clear() list.index(x) 返回第一个值为x的元素的下标,若不存在值为x的元素则抛出异常 list.count(x) 返回指定元素x在列…

第二章 Python入门 2.1.简介 Python是著名的"龟叔"(Guido van Rossum)在1989年圣诞节期间,为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言 Python的哲学就是简单优雅,尽量写容易看明白的代码,尽量写少的代码.为我们提供了非常完善的基础代码库,覆盖了网络.文件.GUI.数据库.文本等大量内容, 2.1.1.Python适合开发哪些类型的应用呢? 云计算 机器学习 科学运算 自动化运维 自动化测试 爬虫 数据分析 GUI图形化 Web开发等 2.1.2.P…

第一节 Python文件类型 源代码 Python源代码的文件以“py”为扩展名,由Python程序解释,不需要编译 字节代码 Python源文件经编译后生成的扩展名为“pyc”的文件 编译方法 import py_compile py_compile.compile("hello.py") 优化代码 经过优化的源文件,扩展名为“.pyo” python -O -m py_compile hello.py 以上三种均可直接运行 第二节 Python变量 变量的定义 变量是计算机内存中的…

算法导论 第一章 算法     输入--(算法)-->输出   解决的问题     识别DNA(排序,最长公共子序列,) # 确定一部分用法     互联网快速访问索引     电子商务(数值算法and数论)     交通图...(图论,旅行社问题)     拓扑排序 #     第二章  2.1插入排序           #p11 伪代码预定留意一下  #(算法导论 第3版 中文)       循环不变式?         循环 j++         不变 A[1..j-1] 一直有序  …

1.csv格式数据导入 import pandas as pd w=pd.read.csv("数据地址") w.describe() w.sort_values(by="列名") 2.excel格式数据导入 import pandas as pd pd.read_excel("数据地址") 3.MySQL数据导入 import pandas as pd import pymysql dbconn=pymsql.connect(host="…

一.概述 数据是对我们所研究现象的属性和特征的具体描述,在分析数据前必须要做的工作就是收集数据.按照存储形式可以将数据划分为结构化数据.非结构化数据和半结构化数据. 1.结构化数据 能够用数据或统一的格式加以表示,简单来说就是数据库. 2.非结构化数据 无法用数据或统一的结构加以表示,如视频.音频.图片.文档等形式. 3.半结构化数据 包括邮件.HTML.报表.资源库等. 二.SQL语言和MySQL 数据库,顾名思义,是存放数据的仓库.严格地讲,数据库是长期存储在计算机内.有组织的.可共享的大量…