数据的标准化 数据标准化就是将不同取值范围的数据,在保留各自数据相对大小顺序不变的情况下,整体映射到一个固定的区间中.根据具体的实现方法不同,有的时候会映射到 [ 0 ,1 ],有时映射到 0 附近的一个较小区间内. 这样做的目的是消除数据不同取值范围带来的干扰. 数据标准化的方法,我在这里介绍两种 min-max标准化 min-man 标准化会把结果映射到 0 与 1 之间,下面是映射的公式. min 是整个样本的最小值,max是整个样本的最大值 Z-score标准化 Z-score会把结果映…

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…

本文转载自:https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython2.html 需要学习的地方: (1)read_html的用法 作用:快速获取在html中页面中table格式的数据 (2)to_sql的用法 将获得的DataFrame数据写入数据表中 (3)使用urlencode构造所需的url参数 摘要: 我们平常在浏览网页中会遇到一些表格型的数据信息,除了表格本身体现的内容以外,你可能想透过表格再更进一步地进行汇总.筛选.处理分析等操作从而得到更多有…

一.简介 HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式,文件后缀名为h5,存储读取速度非常快,且可在文件内部按照明确的层次存储数据,同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹,其内部可存放不同类型的数据.在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向HDF5格式的保存,本…

在自学到接口自动化测试时, 发现要从excel中读取测试用例的数据, 假如我的数据是这样的: 最好是每行数据对应着一条测试用例, 为方便取值, 我选择使用pandas库, 先安装 pip install pandas. 然后导入: import pandas as pd df=pd.read_excel('../test_data/test_data.xlsx',sheet_name='hehe') 默认第一行数据是表头,先来简单了解一下pandas的用法: 输入: print(df.head(…

利用 pandas库读取excel表格数据 初入IT行业,愿与大家一起学习,共同进步,有问题请指出!! 还在为数据读取而头疼呢,请看下方简洁介绍: 数据来源为国家统计局网站下载: 具体方法 代码: import pandas as pd​df = pd.read_excel('quanguojingji10nian.xls')#现在Excel表格与py代码放在一个文件夹里​x=df['指标']#读取第一列数据print(x);#把'指标换成其他列地列名,就能读其他列' 结果: 读出x列的结果可以…

2.利用Pandas处理数据2.1 汇总计算当我们知道如何加载数据后,接下来就是如何处理数据,虽然之前的赋值计算也是一种计算,但是如果Pandas的作用就停留在此,那我们也许只是看到了它的冰山一角,它首先比较吸引人的作用是汇总计算 (1)基本的数学统计计算这里的基本计算指的是sum.mean等操作,主要是基于Series(也可能是来自DataFrame)进行统计计算.举例如下: #统计计算 sum mean等 import numpy as np import pandas as pd df=p…

Amazon评论数据的预处理代码,用于情感分析,代码改自 https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/tree/develop/demo/quick_start/data Amazon商品评论数据网址: http://jmcauley.ucsd.edu/data/amazon/ Bash脚本文件 get_data.sh: #!/bin/bash # 1. size of pos : neg = 1:1. # 2. size of testing set = mi…

利用pandas读取Excel表格,用matplotlib.pyplot绘制直方图.折线图.饼图 数据: 折线图代码: import  pandas  as pdimport  matplotlib.pyplot as plt​plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号​df = pd.read_excel('qua…

数据框和序列结构中都有轴标签,轴标签的信息存储在Index对象中,轴标签的最重要的作用是: 唯一标识数据,用于定位数据 用于数据对齐 获取和设置数据集的子集. 本文重点关注如何对序列(Series)和数据框(DataFrame)进行切片(slice),切块(dice).如何获取和设置子集. 下表列出数据框最基本的操作及其语法: 一,最基本的选择操作 最基本的选择都是使用中括号[]来实现,但是只能实现单个维度的选择.序列(Series)最基本的选择是使用行标签来选择一个标量值,数据框(DataFr…

一.JSON 数据准备 首先准备一份 JSON 数据,这份数据共有 3560 条内容,每条内容结构如下: 本示例主要是以 tz(timezone 时区) 这一字段的值,分析这份数据里时区的分布情况. 二.将 JSON 数据转换成 Python 字典 代码如下: 三.统计 tz 值分布情况,以“时区:总数”的形式生成统计结果 要想达到这一目的,需要先将 records 转换成 DataFrame,DataFrame 是 Pandas 里最重要的数据结构,它可以将数据以表格的形式表示:然后用 val…

导入Excel的操作是非常常见的操作,可以使用Aspose.Cell.APOI.MyXls.OLEDB.Excel VBA等操作Excel文件,从而实现数据的导入,在导入数据的时候,如果是强类型的数据,那么这几种方式好像都表现差不多,正常操作能够导入数据.如果是非强类型的数据,那么就需要特别注意了,一般情况下,导入的DataTable数据列的类型是以第一行内容作为确定列类型的,本文介绍利用Aspose.Cell控件导入Excel非强类型的数据的操作. 什么是强类型的数据呢,就是在Excel表格中…

利用php的序列化和反序列化来做简单的数据本地存储 如下程序可以做为一个工具类 /** * 利用php的序列化和反序列化来做简单的数据本地存储 */ class objectdb { private static $db; //成功返回 objectdb 对象,不需要在外面使用new //目录需要写文件的权限 public function defaultdb($dbname='./default.db') { self::$db = $dbname; if(file_exists($dbnam…

在很多情况下,应用程序都需要实现excel数据导入功能,数据如果只有几十条,或上百条,甚至上千条,速度还好. 但是不仅如此,如果客户提供给你的excel本身存在着重复数据,或是excel中的某些数据已经在数据库存在,那这时,在向数据库插入数据前你还得判重,如果不存在才进行导入 通常,我们第一步就会通过上传的方式把excel中的数据读到内存,然后通过循环的方式得出一条一条数据,接着对于每条数据用关键字段去往数据库中进行一次查重,若存在则不做事情,若 不存在则向数据库中插入一条数据.这样一来,我们每…

利用泛型和反射,管理配置文件,把Model转换成数据行,并把数据行转换成Model   使用场景:网站配置项目,为了便于管理,网站有几个Model类来管理配置文件, 比如ConfigWebsiteModel 用来管理基本信息 ConfigSeoModel 用来管理SEO信息 ConfigCacheModel 用来管理网站缓存信息 不用Model之间不能有重名属性字段 现在需要把他们储存到数据库中,并从数据库中读取出来转换成Model以便修改.不使用 List<T>和Dictionary<…

0x00 介绍 InGuardians作为一家从事信息安全研究和咨询的公司,自创立以来不但关注着web应用的渗透测试,网络取证,嵌入式设备等领域也致力于无线网络的评估方法上面的研究.在期间无线网络评估也从起初单一的企业无线网络部署慢慢地发展到开始涉及一些通用或自定义的蓝牙,zigbee等网络的分析. InGuardians和其它一些企业,安全机构一样会一直通过参考其它人发表的一些研究结果来扩充自己的知识.在利用別人发表的内容来提高自我水平的同时,他们也从来没有在分享自己的一些经验和研究结果上有过…

最近遇到利用pandas选取指定行的需求,经常忘记,在此做下记录 选取某个属性等于特定值的所有行记录 df[(df[‘column_name’] == target_value)] 注:等于用 '==',不等于用 '!=', 同理,大于用 '>', 小于用 '<' 多个条件用 '&' 连接 df[(df[‘column_name’] < target_value) & (df[‘column_name’] > target_value)] 选取某个属性在指定列表中的…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc.loc以及逻辑索引等等.今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算. 数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number). 首先我…

上面一篇文章有记录pandas构造数据框的方式有二维数组,字典,嵌套的列表和元组等,本篇用于介绍通过外部数据读取的方式来构造数据框. python读取外部数据集的时候,这些数据集可能包含在文本文件(csv,txt),电子表格Excel和数据库中(Mysql,SQL server)等,那么如何来用pandas来实现这些 文件,表格和数据库的读取呢? 1.文本文件的读取 read_table函数介绍 函数原型: pd.read_table(filepath_or_buffer,sep='t',hea…

在v$session视图中有四个字段,如下: Wait information in v$session view ROW_WAIT_OBJ# NUMBER Object ID for the table containing the row specified in ROW_WAIT_ROW# ROW_WAIT_FILE# NUMBER Identifier for the datafile containing the row specified in ROW_WAIT_ROW#.This…

​        气象数据一直是一个价值较高的数据,它被广泛用于各个领域的研究当中.气象数据包括有气温.气压.相对湿度.降水.蒸发.风向风速.日照等多种指标,但是包含了这些全部指标的气象数据却较难获取,即使获取到了也不能随意分享. 数据已经打包分享,这里是数据百度云下载链接: 1级目录 文件名 PRS SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-PRS-10004-YYYYMM.TXT(本站气压) TEM SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-TEM-12001-YYYYMM.TXT(气温)…

目录 一.模型状态 - ModelState 二.数据注解 - Data Annotations 三.自定义数据注解 四.全局数据验证 五.单元测试   一.模型状态 - ModelState 我理解的ModelState是微软在ASP.NET MVC中提出的一种新机制,它主要实现以下几个功能: 1. 保存客户端传过来的数据,如果验证不通过,把数据返回到客户端,这样可以保存用户输入,不需要重新输入. 2. 验证数据,以及保存数据对应的错误信息. 3. 微软的一种DRY(Don't Repeat…

前言 一般来说,物理表的增.删.改.查都受到数据量的制约,进而影响了性能. 很多情况下,你所负责的业务关键表中,每日变动的数据库与不变动的数据量比较,相差非常大. 这里我们将变动的数据称为动态数据,不变动的数据称为静态数据. 举个例子,1张1000W的表,每日动态数据只有1W条,999W条的数据都为静态.往往select或者重复改变的数据都在动态数据中.比如订单表. 所以,如果将动态数据库从表中剥离出来,分割两张表,一张动态数据表,一张静态数据表,从数据量的角度来看,性能是不是就会自然提高了?…

ECharts 基于 Canvas 的纯 Javascript 图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力.兼容大多数浏览器,包括IE6/7/8/9+, Chrome, Firefox, Safari 以及 Opera. 在线演示      源码下载 特色功能 混搭 混搭的图表会更具表现力也更有趣味,ECharts提供的图表(共9类14种)支持任意混搭: 折线图(区域图).柱状图…

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop…

阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话:云计算和大数据,你们都理解错了.   实际上,对于大数据究竟是什么业界并无共识.大数据并不是什么新鲜事物.信息革命带来的除了信息的更高效地生产.流通和消费外,还带来数据的爆炸式增长.“引爆点”到来之后,人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费.移动互联网浪潮下,数据产生速度前所未有地加快.人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘.这是大数据的初心.数据积累的同时,数据挖掘需要的计算理论.实时的数据收集和流通通道.数据挖掘过程需要使用的软硬件环…

在网络上有不较多的方法,在此介绍我已经验证的方法. 方法一.利用EXCEL表本身的功能生成SQL代码 ①.先在“phpmyadmin”中建立数据库与表(数据库:excel,数据表:excel01,字段:id,name,sex,professional,address) [创建好的数据表:excel01] ②.把excel数据表中的数据,进行整理.(该表中的数据字段与数据库表中的字段是相对应的) [excel中的数据] ③.将excel中的数据与数据库表中的字段链接起来: 代码如下: =CONCA…

前言 上篇文章中讲到,在智能电网的控制与管理侧中,数据的分析和挖掘.可视化等工作属于核心环节.除此之外,二次侧中需要对数据进行采集,数据共享平台的搭建显然也涉及到数据的管理.那么在智能电网领域中,数据工程到底是如何实施的呢? 本文将以IBM的Itelligent Utility Network产品为例阐述智能电网中的数据工程,它是IBM声称传统电网向智能电网转变的整体方案(看过上篇文章的童鞋想必会清楚这样的说法是片面狭隘的,它只能算是智能电网中的数据工程). 另一方面,如今是一个数据爆炸的时代,…

原文:WCF技术剖析之十四:泛型数据契约和集合数据契约(下篇) [爱心链接:拯救一个25岁身患急性白血病的女孩[内有苏州电视台经济频道<天天山海经>为此录制的节目视频(苏州话)]]在.NET中,所有的集合都实现了IEnumerable接口,比如Array.Hashtable.ArrayList.Stack.Queue等.有的集合要求元素具有相同的类型,这种集合一般通过泛型的方式定义,它们实现另一个接口IEnumerable<T>(IEnumerable<T>本身继承自I…

paginate()出来的数据怎样循环插入数据? paginate()分页如何转数组操作数据之后再转回对象? thinkphp5 model里面用toarray后怎么分页? 以上类似问题的出现,是因为在model模型中使用了->paginate()分页,由于返回的是对象,所以要把数据转换到数组,才能在模板中循环输出(官网说可以直接使用,我还没搞懂) 一般情况代码过程为: <?php //model里面的分页函数 public function pageQuery(){ return $this…