Pandas主要先读取表格类型的数据,然后进行分析. import pandas as pd# 由于是用pandas模块操作数据,因此不用在路径前加open,否则就是python直接打开文件,可能还会打不开出错# file_path_excel = open('E:\\学习\\Python\\Pandas模块的导入及学习-数据分析\\bank.xls')是错的# 文件所在的位置,文件路径用双杠\\,或是反方向单杠/, 或在文件路径前加一个r即可直接使用原路径的单杠\即:r'\'# 'E:\\学习

一.Series的创建: pd.Series([ 数据 ]) In [17]: import pandas as pd In [18]: import numpy as np In [19]: s = pd.Series([1,1,1,1,np.nan]) In [20]: s Out[20]: 0 1.0 1 1.0 2 1.0 3 1.0 4 NaN dtype: float64 二.生成DataFrame 1,Numpy 产生随机数组 In [17]: np.random.rand(5,5

python2下: # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd mydata = pd.read_csv(u"例子.csv") #前面加u,第一行的编码必须utf-8 原本以为这一点python3和python2是一样的,其实不一样! python3下: # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd #以下三种等价(也有可能不等),如果你一种不行换另一种吧 mydata = pd.read_csv(u

一.首先需要导入我们的库函数 导语:通过看网上直播学习得到,如有雷同纯属巧合. import requests#请求网页链接import pandas as pd#建立数据模型from bs4 import BeautifulSoupimport ioimport sys#防止乱码sys.stdout=io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='gb18030') 注:如有库安装不了,可参考上一篇随笔. 二.源代码: 1 import request

不论使用urllib还是使用requests库经常会遇到中文编码错误的问题,我就经常遇到,因为python安装在windows平台上,cmd的默认编码为GBK,所以在cmd中显示中文时会经常提示gbk编码错误,后来找到了贴在,完美的解决了该问题,下面我分享给大家 UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character '\xbb' in position 0: illegal multibyte sequence在cmd中我们输出data.r

一.作业说明 给定训练集train.csv,要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量. 训练集介绍: (1)CSV文件,包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集,12月X20天=240天,每月后10天数据用于测试,对学生不可见); (2)每天的监测时间点为0时,1时......到23时,共24个时间节点; (3)每天的检测指标包括CO.NO.PM2.5.PM10等气体浓度,是否降雨.刮风等气象信息,共计18项. 用excel打开,繁体字会出现

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as mp def get_data_zs(inputfile): data = pd.read_excel(inputfile, index_col='Id', encoding='gb18030') data_zs = 1.0 * (data - data.mean()) / data.std()

  asyncio可以实现单线程并发IO操作,是Python中常用的异步处理模块.关于asyncio模块的介绍,笔者会在后续的文章中加以介绍,本文将会讲述一个基于asyncio实现的HTTP框架--aiohttp,它可以帮助我们异步地实现HTTP请求,从而使得我们的程序效率大大提高.   本文将会介绍aiohttp在爬虫中的一个简单应用.   我们的项目来源于:Scrapy爬虫(5)爬取当当网图书畅销榜,在原来的项目中,我们是利用Python的爬虫框架scrapy来爬取当当网图书畅销榜的图书信息

CPython 解释器本身就不是线程安全的,因此有全局解释器锁(GIL),一次只允许使用一个线程执行 Python 字节码.因此,一个 Python 进程通常不能同时使用多个 CPU 核心.然而,标准库中所有执行阻塞型 I/O 操作的函数,在等待操作系统返回结果时都会释放GIL.这意味着在 Python 语言这个层次上可以使用多线程,而 I/O 密集型 Python 程序能从中受益:一个 Python 线程等待网络响应时,阻塞型 I/O 函数会释放 GIL,再运行一个线程.asyncio这个包使

一.数据读取 1.读写数据库数据 读取函数: pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, columns=None) pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True) pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True

注: 上一篇<Python+Selenium爬取动态加载页面(1)>讲了基本地如何获取动态页面的数据,这里再讲一个稍微复杂一点的数据获取全国水雨情网.数据的获取过程跟人手动获取过程类似,所以也不会对服务器造成更大负荷.本文的代码见Selenium获取动态页面数据2.ipynb或Selenium获取动态页面数据2.py.同样在开始前需要准备环境,具体环境准备参考上一篇. 1.数据获取目标 全国水雨情网的数据同样是动态加载出来的,在浏览中打开网页后http://xxfb.hydroinfo.gov

注: 最近有一小任务,需要收集水质和水雨信息,找了两个网站:国家地表水水质自动监测实时数据发布系统和全国水雨情网.由于这两个网站的数据都是动态加载出来的,所以我用了Selenium来完成我的数据获取.数据的获取过程跟人手动获取过程类似,所以也不会对服务器造成更大负荷.这是我写的第1个爬虫,初次接触,还请各位多多指教.本文的代码见Selenium获取动态页面数据1.ipynb或Selenium获取动态页面数据1.py. 1.准备环境 工欲善其事,必先装好环境,耐心地把下面的环境装好. 建议安装Py

前一段时间做了一些项目,把一些笔记放在了txt中,现分享出来,自己也能够时长预习. 1) 读取文件时,将固定的文件地址,采用数组或者字符串的形式,提前表示出来,后期使用时候采用拼接操作 2) # 得到该目录下的文件 file_list = os.listdir(base_path + '/data/cnn_train/') file_list Out[6]: ['finance', 'it', 'sports'] 3) 打开一个文件 f = open(base_path + '/data/cnn

数据可视化:http://echarts.baidu.com/echarts2/doc/example.html import refrom wxpy import *import jiebaimport numpyimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator#初始化机器人botb

一.简介 EM 的英文是 Expectation Maximization,所以 EM 算法也叫最大期望算法. 我们先看一个简单的场景:假设你炒了一份菜,想要把它平均分到两个碟子里,该怎么分? 很少有人用称对菜进行称重,再计算一半的分量进行平分.大部分人的方法是先分一部分到碟子 A 中,然后再把剩余的分到碟子 B 中,再来观察碟子 A 和 B 里的菜是否一样多,哪个多就匀一些到少的那个碟子里,然后再观察碟子 A 和 B 里的是否一样多--整个过程一直重复下去,直到份量不发生变化为止. 你能从这个

LSTM 是 long-short term memory 的简称, 中文叫做 长短期记忆. 是当下最流行的 RNN 形式之一 RNN 的弊端 RNN没有长久的记忆,比如一个句子太长时开头部分可能会忘记,从而给出错误的答案. 时间远的记忆要进过长途跋涉才能抵达最后一个时间点. 然后我们得到误差, 而且在 反向传递 得到的误差的时候, 他在每一步都会 乘以一个自己的参数 W. 如果这个 W 是一个小于1 的数, 比如0.9. 这个0.9 不断乘以误差, 误差传到初始时间点也会是一个接近于零的数,

爬取源代码如下: import requests import bs4 from bs4 import BeautifulSoup import re import pandas as pd import io import sys sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='gb18030') lilist=[] r=requests.get('https://www.parenting.com/baby-names/bo

Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.bs4 模块的 BeautifulSoup 配合requests库可以写简单的爬虫. 安装 命令:pip install beautifulsoup4 解析器 主要的解析器,以及它们的优缺点如下: 安装命令: pip install lxml pip install html5lib requests requests的底层实现就是urllib, requests能够自动帮助我们解压(gzip压缩的等)网页

前言 大二下学期的大数据技术导论课上由于需要获取数据进行分析,我决定学习python爬虫来获取数据.由于对于数据需求量相对较大,我最终选择爬取 天气后报网,该网站可以查询到全国各地多年的数据,而且相对容易爬取. 需求分析: (1)需要得到全国各大城市的历史天气数据集. (2)每条天气信息应该包含的内容包括城市名.日期.温度.天气.风向. (3)以城市名分类,按日期存储在可读的文件中. (4)存储信息类型应该为字符型. 整体解决方案: 第一步:选择适合进行信息爬虫的网页. 第二步:对该网页相关信息

by kinsly 本文的内容均基于python3.5 编码一直是python中的大坑,反正我是一直没搞明白,今天在做爬虫的时候,觉得实在是有必要把这些东西整理一下. 什么是编码 简单的来说就是,为了是计算机能够表达不同的文字,人们制定了一些表达字母符号的方法,常见的编码有ASCII,utf-8,汉字常见的有GBK,big5, GB18030.也就是说字符必须编码后才能被计算机所处理,计算机使用的缺省编码方式也就是计算机的内码.具体细节参见UNICODE,GBK,UTF-8区别 Unicode

摘自https://www.jianshu.com/p/fdde9fc03f94 你在工作.学习中是否曾因信息过载叫苦不迭?有一种方法能够替你读海量文章,并将不同的主题和对应的关键词抽取出来,让你谈笑间观其大略.本文使用Python对超过1000条文本做主题抽取,一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力.想不想试试呢?     淹没 每个现代人,几乎都体会过信息过载的痛苦.文章读不过来,音乐听不过来,视频看不过来.可是现实的压力,使你又不能轻易放弃掉. 假如你是个研究生,教科书和论文就是你不