Python apply函数 1.介绍 apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数.该函数如下: DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 该函数最有用的是第一个参数,这个参数是函数,相当于C/C++的函数指针. 这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函

abc(*args, **kwargs) 取绝对值 def add(a,b,f): return f(a)+f(b) res = add(3,-6,abs) print(res) all(*args, **kwargs) 如果可迭代对象里面所有的元素都为真(非0),返回True 可迭代对象为空,也返回True print( all([1,-5,3]) ) print( all([0,-5,3]) ) print(all([])) 运行结果: True False True any(*args,

int方法默认以十进制来实现数据类型的转换: 举例: str1=" #给定的内容最好是纯数字,当然也可以是数字再掺杂点别的,最好别掺杂,因为会报错 print(type(str1),str) v=int(str1) print(type(v),v) 返回的结果为: <class 'str'> 123 <class 'int'> 123 int方法还可以按照指定的进制来转换成十进制所对应的数值 举例: str1="a" print(type(str1),

import sqlite3 as sqlite from xlwt import * import sys def sqlite_get_col_names(cur, select_sql): cur.execute(select_sql) return [tuple[0] for tuple in cur.description] def query_by_sql(cur, select_sql): cur.execute(select_sql) return cur.fetchall()

提取PROPERTY_L字段空格分隔符前面的地址编号 提取前:5105 ABERDEEN LANE 提取后:5105 提取的表达式:!PROPERTY_L!.split(" ")[0]

#json string:s = json.loads('{"name":"test", "type":{"name":"seq", "parameter":["1", "2"]}}')print sprint s.keys()print s["name"]print s["type"]["name

本篇文章转自简书:http://www.jianshu.com/p/85d563d326a9 这段时间在看量化策略,找到了一个比较不错的开源项目,但是yahoo金融的数据源一直没有找到,在网上找到了这篇文章,分享一下.文章最下方是原作者的微信号,有想打赏的自便~~ Yahoo! Finance提供国内外财经数据,PYTHON通常借助于pandas或者matplotlib进行数据读取. 由于2017年5月16日Yahoo!单方面进行了API升级,原数据接口已下线. 原URL格式:https://c

1.直接使用url,没用headers的请求 import requests url = 'http://www.baidu.com' # requests请求用get方法 response = requests.get(url) # 返回的content是字节 需要解码 data = response.content.decode() print(data) # 而text返回的是字符串类型 data = response.text print(data) 只有url的代码 2.有header

python操作txt文件中数据教程[2]-python提取txt文件中的行列元素 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 原始txt文件 程序实现后结果-将txt中元素提取并保存在csv中 程序实现 import csv filename = "./test/test.txt" Sum_log_file = "./test/sumlog_test.csv" Individual_log_file = "./test/Individual_

创建数组有两种方式,1.直接赋值 2.随机变量生成随机生成包括4种:np.arange(20),np.linspace(0,10,5),np.logspace(0,2,5),np.random.random(3,2,3)np.arange(10,20,2) ##左闭右开区间,起始值,终止值,步长np.linspace(0,10,5) ##闭区间,起始值,终止值,元素个数 等差数列np.logspace(0,2,5) ##闭区间,起始值(以指数形式存在),终止值(以指数形式存在, 以10为底,2的

返回数据中提取数据的方法 比如下面的案例是,取店铺名称 接口返回数据如下: {"Code":0,"Msg":"ok","Data":{"StoreName":"小贝书屋", "StoreLogo":"xkdnewyun/systemfile/images/100e478a75754c6f9237cd25e5874ca1.jpg","Con

前言 数据是数据科学中任何分析的关键,大多数分析中最常用的数据集类型是存储在逗号分隔值(csv)表中的干净数据.然而,由于可移植文档格式(pdf)文件是最常用的文件格式之一,因此每个数据科学家都应该了解如何从pdf文件中提取数据,并将数据转换为诸 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源

XPath解析页面和提取数据 一.简介 关注公众号"轻松学编程"了解更多. XPath即为XML路径语言,它是一种用来确定XML(标准通用标记语言的子集)文档中某部分位置的语言.XPath基于XML的树状结构,有不同类型的节点,包括元素节点,属性节点和文本节点,提供在数据结构树中找寻节点的能力. 二.什么是 XPath? XPath 使用路径表达式在 XML 文档中进行导航 XPath 包含一个标准函数库 XPath 是 XSLT 中的主要元素 XPath 是一个 W3C 标准 三.使

在python语言中,用丰富的函数库来从文件中提取数据,这篇博客讲解怎么从csv, xls文件中得到想要的数据. 点击下载数据文件http://seanlahman.com/files/database/lahman-csv_2015-01-24.zip 这个一个美国棒球比赛的统计数据解压文件夹,我们选取AwardsManagers.csv来练习 #-*- coding:utf-8 -*- import csv DIR = 'data/' fname = 'AwardsManagers.csv'

最近在学习python,纯粹是自己的兴趣爱好,然而并没有系统地看python编程书籍,觉得上面描述过于繁琐,在网站找了一些学习的网站,发现廖雪峰老师的网站上面的学习资源很不错,而且言简意赅,提取了一些python中的重要的语法和案例.重要的是可以在线测试python的运行代码,缺点就是没有系统的看python的书籍,不能及时的将知识的碎片化联系在一起,这也是看书与不看书的区别.尤其是在python类与实例的方法的调用中觉得云里雾里,思考之后将自己的想法记录下,一来加深自己理解,巩固自己记忆,而来

Python基于共现提取<釜山行>人物关系 一.课程介绍 1. 内容简介 <釜山行>是一部丧尸灾难片,其人物少.关系简单,非常适合我们学习文本处理.这个项目将介绍共现在关系中的提取,使用python编写代码实现对<釜山行>文本的人物关系提取,最终利用Gephi软件对提取的人物关系绘制人物关系图. 2. 课程知识点 本课程项目完成过程中将学习: 共现网络的基本原理 Python代码对<釜山行>中人物关系提取的具体实现 jieba库的基本使用 Gephi软件的基

(1)安装Scrapy环境 步骤请参考:https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/60156205 需要注意的是,安装的时候需要根据自己的python的版本进行安装. (2)创建Scrapy项目 通过命令创建: scrapy startproject tutorial 在任意文件夹运行都可以,如果提示权限问题,可以加sudo运行.这个命令将会创建一个名字为tutorial的文件夹,文件夹结构如下: |____scrapy.cfg # Scr

从页面中提取数据的核心技术是HTTP文本解析,在python中常用的模块处理: BeautifulSoup  非常流行的解析库,API简单,但解析的速度慢. lxml 是一套使用c语言编写的xml解析库,解析速度快,API相对比较复杂. Scrapy中的Selector类是基于lxml库建立的,并且简化了API接口.在使用的过程中先使用xpath或者css选择器选中页面中要提取的数据,然后进行提取. 提取数据 调用Selector或者SelectList对象的以下几种方法可将选中的内容进行提取

Edited by Markdown Refered from: John Ladd, Jessica Otis, Christopher N. Warren, and Scott Weingart, "Exploring and Analyzing Network Data with Python," The Programming Historian 6 (2017), https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-an

0 前言 写报告的时候为了细致性,要把IP地址对应的地区给整理出来.500多条IP地址找出对应地区复制粘贴到报告里整了一个上午. 为了下次更好的完成这项重复性很高的工作,所以写了这个小的脚本. 1 使用库 1)requests 简介:Requests是一常用的http请求库,它使用python语言编写,可以方便地发送http请求,以及方便地处理响应结果. 安装方法:pip install requests 帮助手册:http://docs.python-requests.org/zh_CN/la

python 库安装方法及常用库 python库安装方法: 方法一:setpu.py 1.下载库压缩包,解压,记录下路径:*:/**/……/ 2.运行cmd,切换到*:/**/……/目录下 3.运行setup.py build 4.然后输入python,进入python模块,验证是否安装成功 方法二: 1.Win + R 打开运行窗口,输入cmd回车 2.找到pip安装路径——x:\Python xx\Scripts 3. 在命令行中切换至该目录cd x:\Python xx\Scripts 4