学习时间:2019/10/25 周五晚上22点半开始. 学习目标:Page188-Page217,共30页,目标6天学完,每天5页,预期1029学完. 实际反馈:集中学习1.5小时,学习6页:集中学习1.7小时(100分钟),学习5页: 实际20191103学完,因本周工作耽误未进行学习,耗时5天,10小时,平均每页20分钟. 数据准备工作:加载.清理.转换以及重塑,通常会占用分析师80%的时间或更多!!!学会高效的数据清洗和准备,将绝对提升生产力!本章将讨论处理缺失数据.重复数据.字符串操作和

Python 6 —— 异常 异常分类 AttributeError:调用不存在的方法 EOFError:遇到文件末尾引发异常 ImportError:导入模块引发异常 IndexError:列表越界引发的异常 IOError:IO引发的异常 KeyError:字典中不存在的关键字引发的异常 NameError:不存在的变量名引发的异常 ValueError:列表中不存在的值 ZeroDivisionError:除数为零异常 try: ... ... except err1: ... excep

Python 异常处理 python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误.你可以使用该功能来调试python程序. 异常处理: 本站Python教程会具体介绍. 断言(Assertions):本站Python教程会具体介绍. python标准异常 异常名称 描述 BaseException 所有异常的基类 SystemExit 解释器请求退出 KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C) Exception 常规错误的基类 StopIter

python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误.你可以使用该功能来调试python程序. 1.异常处理: 本站Python教程会具体介绍. 2.断言(Assertions):本站Python教程会具体介绍. python标准异常 异常名称 描述 BaseException 所有异常的基类 SystemExit 解释器请求退出 KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C) Exception 常规错误的基类 StopIteration 迭代

异常处理: 语法:try: codeexcept (KeyError..可以写多个) as e: error为抓取的多个错误提示,e为错误信息 print(e) # 打印错误信息except (IndexError) as e: print(e)except Exception as e: # 上面方法无法捕捉到的错误,在这里统统捕获 print('未知错误 ',e)else: # 当没有出现错误,则执行这里 print('一切正常')finally: print('不管有没有错误,都会执行这里

我的新书,<基于股票大数据分析的Python入门实战>,预计将于2019年底在清华出版社出版. 如果大家对大数据分析有兴趣,又想学习Python,这本书是一本不错的选择.从知识体系上来看,这本书的内容涵盖了开发Python企业级项目所需的知识点,包括但不限于Python基础语法知识.基于Pandas的大数据分析技术.基于Matplotlib的可视化编程技术.Python爬虫技术和基于Django的网络编程技术,甚至还在本书的最后,讲述了机器学习编程技术. 这本书的大多数范例程序是基于股票分析的

python标准异常 异常名称                                   描述 BaseException                         所有异常的基类SystemExit   解释器请求退出KeyboardInterrupt   用户中断执行(通常是输入^C)Exception 常规错误的基类StopIteration 迭代器没有更多的值GeneratorExit 生成器(generator)发生异常来通知退出StandardError 所有的内建标

异常捕捉 通常我们在项目中,针对异常的捕捉会使用 try + except,基本形式如下: try: # 主代码 except IndexError as e: # 索引异常时执行这里 logger.debug(e) except KeyError as e: # 关键字异常时执行这里 logger.debug(e) except ValueError as e: # 值异常时执行这里 logger.debug(e) except Exception as e: # 万能异常,若出现了与上述指定

Python的异常 异常的层次结构: BaseException [所有异常的基类] +-- SystemExit [解释器请求退出] +-- KeyboardInterrupt [用户中断执行(通常是输入^C)] +-- GeneratorExit [生成器(generator)发生异常来通知退出] +-- Exception [常规错误的基类] +-- StopIteration [迭代器没有更多的值] +-- StopAsyncIteration +-- ArithmeticError [

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他

这篇文章主要介绍了使用Python解析JSON数据的基本方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下:     -----------------------------------------------------------------   Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Pyth

Python标准异常topic AssertionError                            断言语句 (assert)                                  失败 AttributeError                            尝试访问未知的对象属性 EOFError                                   用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError     

转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法 在学习<NLP with Ptyhon>一中的过程中,总想用中文语料进行试验,结果在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置

Python中的异常处理 异常处理的语句结构 try: <statements> #运行try语句块,并试图捕获异常 except <name1>: <statements> #如果name1异常发现,那么执行该语句块. except (name2, name3): <statements> #如果元组内的任意异常发生,那么捕获它 except <name4> as <variable>: <statements> #如果

Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   2. 及时用 del 释放大块内存.Python缺省是在变量范围(variablescope)之外才释放一个变量,哪怕这个变量在后面的代码没有再被用到,所以需要手动释放大的array.    注意所有对数组的引用都del之后,数组才会被del.这些引用包括A[2:]这样的view,即使np.spl

之前写了一篇<基于Python的GRIB数据可视化>的文章,好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据,在这里我做一下说明. 一.在Windows下Python为什么无法读取GRIB 大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是,GRIB_API在Windows下无法编译安装,从而导致pygrib安装失败.我曾经也为这个问题苦恼了很久,也到ECMWF论坛里找了很久,也给ECMWF发了邮件,回应我没有做Windows版本的打算,所以在Windows下直接用pygri

欢迎大家访问我的个人网站<刘江的博客和教程>:www.liujiangblog.com 主要分享Python 及Django教程以及相关的博客 交流QQ群:453131687 原文链接 http://www.envicloud.cn/pages/news/418.html#4 前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做"Fullstack JavaScript",是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)

Python标准异常总结 AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性  EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误  GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失败的时候  IndexError 索引超出序列的范围  KeyError  字典中查找一个不存在的关键字 KeyboardInt

用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

今天来谈一谈Python解析JSON数据,并写入到本地文件的一个小例子. – 思路如下 从一个返回JSON天气数据的网站获取到目标JSON数据串 使用Python解析出需要的部分 写入到本地文件,供其他的应用程序读取 完成整个业务需求 原料 一个可以获得天气信息的URL网址,如天气信息接口 读取到的结果:(由于是浏览器显示的时候的编码与之不匹配,故出现了乱码,但这并不影响我们对数据的处理) {"weatherinfo":{"city":"鍖椾含"

前言 这两天帮一个朋友处理了些 nc 数据,本以为很简单的事情,没想到里面涉及到了很多的细节和坑,无论是"知难行易"还是"知易行难"都不能充分的说明问题,还是"知行合一"来的更靠谱些,既要知道理论又要知道如何实现,于是经过不太充分的研究后总结成此文,以记录如何使用 python 处理 nc 数据. 一.nc 数据介绍 nc 全称 netCDF(The Network Common Data Form),可以用来存储一系列的数组,就是这么简单(参考