其它课程中的python---5.Pandas处理数据和读取数据 一.总结 一句话总结: 记常用和特例:慢慢慢慢的就熟了,不用太着急,慢慢来 库的使用都很简单:就是库的常用函数就这几个,后面用的时候学都来得及. 面试的时候看什么:产品.资质.潜力.热情 这几个最重要 python怎么学习:先学大纲,学主干,枝叶等用的时候再去学,这样很快 1.Pandas数据结构有哪些? Series:数组与标签 Dataframe:表格型数据结构 ◆Series -数组与标签 -可以通过标签选取数据 -定长的有…

从 CSV 文件中读取数据(CSV) import sys import csv # python 内置该模块 支持各种CSV文件 file_name = r"..\ch02_data\ch02-data.csv" # r 指明字符串不用转义 data = [] try: with open(file_name) as f: # 打开文件 reader = csv.reader(f) # 获取 reader 对象,通过对该对象的遍历获取文件的所有内容,默认分隔符为“,” 可以通过 di…

本示例特点: 1.读取CSV,写入Excel 2.读取CSV里具体行.具体列,具体行列的值 一.系统环境 1. OS:Win10 64位英文版 2. Python 3.7 3. 使用第三方库:csv.xlwt 二.准备 一个CSV文件,Book1.csv 三.代码 import csv from xlwt import * import time #读取csv文件 sCsvFileName='Book1.csv' #避免读取CSV文件出现中文显示乱码,加encoding='utf-8' work…

#coding=utf-8 # pip install xlrd import xlrd def read_from_xls(filepath,index_col_list): #filepath:读取文件路径,例如:filepath = r'D:/Python_workspace/test.xlsx' #index_col_list:读取列的索引列表,例如第一.二.三.四列为:[1,2,3,4] # 设置GBK编码 xlrd.Book.encoding = "gbk" rb = xl…

python中一般使用 xlwt (excel write)来生成Excel文件(可以控制单元格格式),用 xlrd 来读取Excel文件,用xlrd读取excel是不能对其进行操作的. 1.xlrd.open_workbook()方法返回xlrd.Book类型,是只读的,不能对其进行操作. 2.xlwt.Workbook()返回的xlwt.Workbook类型的save(filepath)方法可以保存excel文件. 下面展示一下在flask项目中生成excel文件 代码Demo: from…

xml文件作为外部信息存储文件使用简单,方便,其结构和表格略有相似,下面简单的说一下xml文件内容的读取 …… using System.Xml;using System.IO;namespace WriteXml{    class Program    {        static void Main(string[] args)        {            createXml(); readXml():        } private static void createX…

int CHUNKED_SIZE = 8000; public void recognizeText(byte[] data) throws InterruptedException, IOException { init(); byte[] buffer = new byte[CHUNKED_SIZE]; ByteArrayInputStream stream = new ByteArrayInputStream(data); while (stream.read(buffer) != -1)…

更新记录(2014.7.24): 1.为了使本文更通俗易懂,更新了部分内容,将例子改为从内存中打开. 2.增加了将数据输出到内存的方法. 从内存中读取数据 ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体URL的字符串传递给该函数就可以了. 但其是否支持从内存中读取数据呢?这个问…

更新记录(2014.7.24): 1.为了使本文更通俗易懂,更新了部分内容,将例子改为从内存中打开. 2.增加了将数据输出到内存的方法. 从内存中读取数据 ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体URL的字符串传递给该函数就可以了. 但其是否支持从内存中读取数据呢?这个问…

练习8.1:编写函数.接受一个istream&参数,返回值类型也是istream&.此函数必须从给定流中读取数据,直至遇到文件结束标识时停止. #include <iostream> #include <stdexcept> using std::istream; using std::cin; using std::cout; using std::cerr; using std::endl; using std::runtime_error; istream &…

炼数成金数据分析课程---10.python中如何画图 一.总结 一句话总结: 主要matplotlib库,pandas中也可以画一些基础图 大纲+实例快速学习法 1.matplotlib的最简单画图操作是什么? 1.import matplotlib.pyplot as plt 2.plt.plot([1,2,3,2,3,2,2,6]) #这是y数据,自动生成x轴数据 3.plt.show() import matplotlib.pyplot as plt #####matplotlib创建图…

其它课程中的python---6.python读取数据 一.总结 一句话总结: 记常用和特例:慢慢慢慢的就熟了,不用太着急,慢慢来 库的使用都很简单:就是库的常用函数就这几个,后面用的时候学都来得及. 面试的时候看什么:产品.资质.潜力.热情 这几个最重要 python怎么学习:先学大纲,学主干,枝叶等用的时候再去学,这样很快 1.python读取excel的基本库有哪些? xlrd:读.xls以及.xlsx文件 xlwt:写.xls文件 xlrdxlrd是一个从Excel文件读取数据和格式化信…

其它课程中的python---1.python基础 一.总结 一句话总结: 可以先把视频平台搭起来,这样学习效率会高很多,而且有额外收益 1.python的优势有哪些? 一个广泛的标准库 扩展性:比如c语言,c++ 可嵌入:可以将python嵌入到c或c++的脚本中去 ◆1.易于学习◆2.易于阅读◆3.易于维护◆4.一个广泛的标准库◆5.互动模式◆6.可移植◆7.可扩展◆8.数据库◆9.GUI编程◆10.可嵌入 2.python做数据分析的重要的库有哪些? NumPy:python的[科学计算]…

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&…

本课程中所有作业将使用Python来完成.Python本身就是一种很棒的通用编程语言,现在在一些流行的库(numpy,scipy,matplotlib)的帮助下,它为科学计算提供强大的环境. 我们希望课程中的大部分人都有一些Python和numpy的经验:对于其他人来说,本教程将作为Python用于科学计算的速成课程. 基本数据类型 与大多数语言一样,Python有许多基本类型,包括整数,浮点数,布尔值和字符串.这些数据类型的行为方式与其他编程语言相似. 数字: 整数和浮点数的工作方式与其他语言…

Python之Pandas中Series.DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成. 1.2 Series的字符串表现形式为:索引在左边,值在右边. 2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值.字符串.布尔值的). dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的(…

Python之Pandas中Series.DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成. 1.2 Series的字符串表现形式为:索引在左边,值在右边. 2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值.字符串.布尔值的). dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的(…

用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程 本文的目的,是向您展示如何使用pandas 来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些模糊字符串匹配,以此来展示一些小花样,以及展示pandas是如何利用完整的Python模块系统去做一些在Python中是简单,但在Excel中却很复杂的事情的. 有道理吧?让我们开始吧. 为某行添加求和项 我要介绍的第一项任务是把某几列相加…

一.读取Excel文件   使用pandas的read_excel()方法,可通过文件路径直接读取.注意到,在一个excel文件中有多个sheet,因此,对excel文件的读取实际上是读取指定文件.并同时指定sheet下的数据.可以一次读取一个sheet,也可以一次读取多个sheet,同时读取多个sheet时后续操作可能不够方便,因此建议一次性只读取一个sheet.   当只读取一个sheet时,返回的是DataFrame类型,这是一种表格数据类型,它清晰地展示出了数据的表格型结构.具体写法为:…

pandas中的DataFrame中的空数据处理方法: 方法一:直接删除 1.查看行或列是否有空格(以下的df为DataFrame类型,axis=0,代表列,axis=1代表行,以下的返回值都是行或列索引加上布尔值)• isnull方法 • 查看行:df.isnull().any(axis=1)  • 查看列:df.isnull().any(axis=0)• notnull方法:• 查看行:df.notnull().all(axis=1)• 查看列:df.notnull().all(axis=0…

Python利用pandas处理Excel数据的应用   最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理E…

我用了两天左右的时间完成了这一门课<Introduction to Python for Data Science>的学习,之前对Python有一些基础,所以在语言层面还是比较顺利的,这门课程的最大收获是让我看到了在数据科学中Python的真正威力(也理解了为什么Python这么流行),同时本次课程的交互式练习体验(Datacamp)非常棒.     这门课程主要包括了6个单元的内容,一开始介绍了Python的基本概念(常见数据类型和变量),从第二节开始讲解列表在Python中的使用,并且逐步…

基于 Python 和 Pandas 的数据分析(1) Pandas 是 Python 的一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来的数据分析的学习. Pandas 模块是一个高性能,高效率和高水平的数据分析库. 从本质上讲,它非常像操作电子表格的无头版本,如Excel. 我们所使用的大部分的数据集都可以被转换成 dataframes(数据框架). 你可能对这个术语比较熟悉了, 它被广泛地用于很多语言. 但是如果你不熟悉, 可以看下我的解释: 一个 dataframe 就很像…

其它课程中的python---3.numpy总结(非常全) 一.总结 一句话总结: 学习方式应该是:听课+总结:-->找总结博客+再总结 需要始终记住:凭借,继承,复用 1.numpy的主要功能有哪些? 数组的转置,拼接,计算,切片,索引,组合 线性代数的各种操作:线代本身就是对数组(矩阵)的各种操作 2.numpy数组对象主要的属性? .shape :各维度的尺度 (2,5) .size :元素的个数 10 .dtype :元素的类型 dtype(‘int32’) .itemsize :每个元…

本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由 Apache Flink PMC,阿里巴巴高级技术专家 孙金城 分享.重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展:Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建:Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用. 一.Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展 1.…

[吴恩达课程使用]安装pandas失败-从新开始搭建环境 在第五课第二周的任务2中,虚拟环境缺少pandas,sklearn依赖,因为用pip比较顺手,就直接使用pip安装,结果各种anaconda环境不支持,在自己的再三调试后,整个anaconda环境完全乱掉了!!!遂有下文: 注意:配好之前的环境后使用conda install pandas ,conda install scikit-learn安装相关依赖!不要用pip install !!! 配置不规范,调试两行泪...T-T 一.重装…

Numpy Numpy是python的一个库.支持维度数组与矩阵计算并提供大量的数学函数库. arr = np.array([[1.2,1.3,1.4],[1.5,1.6,1.7]])#创建ndarray时候也可以指定dtype arr.astype(dtype = np.int) #浮点数转int #对数组批量运算,作用在每个元素上 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print arr**5 #索引和切片 arr = np.array([1,2,3,4,5,6…

本系列分为两篇: 1.[转]windows和linux中搭建python集成开发环境IDE 2.[转]linux和windows下安装python集成开发环境及其python包 3.windows和linux中搭建python集成开发环境IDE——如何设置多个python环境 Install Python packages on Ubuntu 14.04 from chris' sandbox In this post I will document my setup of Python 2.7…

本文首发于微信公众号“Python数据之道”(ID:PyDataRoad) 前言 写这篇文章的起由是有一天微信上一位朋友问到一个问题,问题大体意思概述如下: 现在有一个pandas的Series和一个python的list,想让Series按指定的list进行排序,如何实现? 这个问题的需求用流程图描述如下: 我思考了一下,这个问题解决的核心是引入pandas的数据类型“category”,从而进行排序. 在具体的分析过程中,先将pandas的Series转换成为DataFrame,然后设置数据…

pandas:数据分析 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包.pandas是基于NumPy构建的. pandas的主要功能具备对其功能的数据结构DataFrame.Series集成时间序列功能提供丰富的数学运算和操作灵活处理缺失数据 安装方法:pip install pandas引用方法:import pandas as pd pandas:Series Series是一种类似于一位数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成. 创建方式: pd.Series([4…