Python 数据处理之对 list 数据进行数据重排(为连续的数字序号) # user ID 序号重新排,即,原来是 1,3,4,6 ,排为 1,2,3,4 # item ID 序号重新排,too 使用 方法: df3['userid_reset'] = df3['userid'].rank(ascending=1, method='dense') df3['itemid_reset'] = df3['itemid'].rank(ascending=1, method='dense') 参数意…

Pandas模块的核心操作对象就是对序列(Series)和数据框(Dataframe).序列可以理解为数据集中的一个字段,数据框是值包含至少两个字段(或序列) 的数据集. 构造序列 1.通过同质的列表或元组构建 2.通过字典构建 3.通过numpy中的一维数组构建 4.通过数据框Dataframe中的某一列构建 例如: import pandas as pdimport numpy as npgdp1 = pd.Series([2.8,3.01,8.99,8.59,5.18])gdp2 = pd…

1.前言 1.1.不要擅自假定要讲的故事和数据是一致的,要先研究数据,然后讲述数据研究所得 1.2.讲故事是成为领域专家的重要部分. 1.3.将故事方法: a. 确定想要讲的故事 b.无论选择什么方式,确保讲故事的方式增强了你的发现 c.理解所有将故事的选择 d.确定更新数据周期 1.4 了解听众 a.确定识别目标听众,可以确定他们关于某个话题已经知道什么,他们兴趣点,以及效果最好的学习方式 b.寻找目标听众 接触对该主题有明显有不同兴趣的不同的人 讲某个话题时候,注意听众的问题,同时观察他们的…

这里所说的pandas并不是大熊猫,而是Python的第三方库.这个库能干嘛呢?它在Python数据分析领域可是无人不知.无人不晓的.可以说是Python世界中的Excel. pandas库处理数据相比于Excel,有一个极大的优点:数据和处理逻辑是分离的.基于这一点,便可以实现Excel数据处理的自动化,对于重复繁琐的数据分析,pandas一次编写脚本便"终身受益".反观Excel,遇到重复的任务还得一遍一遍地输入公式.拖动填充柄. pandas处理Excel数据的基本流程 pand…

前言 嗨喽,大佬们好鸭!这里是小熊猫~ 今天我们采集国内知名的shipin弹幕网站! 这里有及时的动漫新番,活跃的ACG氛围,有创意的Up主. 大家可以在这里找到许多欢乐. 目录(可根据个人情况点击你想看的地方) 前言 python方向 环境使用: 需要私我领取 模块使用: 需要安装模块 内置模块 你安装好python环境就可以了 秘籍 <适用于任何网站, 采集任何数据> 一. 数据来源分析 [点击此处领取免费资料](https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=2OpB…

笔者最近迷上了数据挖掘和机器学习,要做数据分析首先得有数据才行.对于我等平民来说,最廉价的获取数据的方法,应该是用爬虫在网络上爬取数据了.本文记录一下笔者爬取天猫某商品的全过程,淘宝上面的店铺也是类似的做法,不赘述.主要是分析页面以及用Python实现简单方便的抓取. 笔者使用的工具如下 Python 3--极其方便的编程语言.选择3.x的版本是因为3.x对中文处理更加友好. Pandas--Python的一个附加库,用于数据整理. IE 11--分析页面请求过程(其他类似的流量监控工具亦可).…

本篇将开始介绍Python原理,更多内容请参考:Python学习指南 为什么要做爬虫 著名的革命家.思想家.政治家.战略家.社会改革的主要领导人物马云曾经在2015年提到由IT转到DT,何谓DT,DT即数据技术,由数据在推倒人们的衣食住行,当今时代是一个大数据时代,数据从何而来? 企业产生的用户数据:百度指数.阿里指数.TBI腾讯浏览指数.新浪微博指数 数据平台购买数据:数据堂.国云数据市场.贵阳大数据交易所 政府机构公开的数据:中华人民共和国国家统计局数据.世界银行公开数据.联合国数据.纳斯达…

from urllib.parse import urljoin import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import os import datetime import re import errno def mkdir_p(path):#递归创建多级目录 try: os.makedirs(path) except OSError as exc: # Python >2.5 (except OSError, exc: for Py…

用python批量向数据库(MySQL)中导入数据 现有数十万条数据,如下的经过打乱处理过的数据进行导入 数据库内部的表格的数据格式如下与下面的表格结构相同 Current database: python_test_1 +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+----…

本篇针对的数据是已经存在在页面上的数据,不包括动态生成的数据,今天是对HTML中提取对我们有用的数据,去除无用的数据 Python爬虫教程-18-页面解析和数据提取 结构化数据:先有的结构,再谈数据 json数据 1.处理此类数据,通常使用JSON Path 2.转换成python类型的数据,再进行操作(json类) XML文件 转换成python类型(xmltodict) XPath CSS选择器 正则表达式 非结构化数据:先有的数据,再谈结构 文本 电话号码 邮箱地址 处理此类数据,通常使用…