该篇笔记由木东居士提供学习小组.资料 描述性统计的概念很好理解,在日常工作中我们也经常会遇到需要使用描述性统计来表述的问题.以下,我们将使用Python实现一系列的描述性统计内容. 有关python环境的安装就次略过. 本次数据集由数据科学家联盟提供,https://pan.baidu.com/s/1lXAnyvSoti-U44MU2fubgw. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %mat

一.Python 数据框就是典型的关系型数据库的数据存储形式,每一行是一条记录,每一列是一个属性,最终构成表格的形式,这是数据科学家必须熟悉的最典型的数据结构. 1.构建数据框 import pandas as pd data = {'year':[2010, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012], 'team':['FCBarcelona', 'FCBarcelona', 'FCBarcelona', 'RMadrid', 'RMadr

PythonCharm简易安装python统计包及 本文介绍使用pythonCharm IDE 来安装Python统计包或一些packages的简单过程,基本无任何技术难度,顺便提一提笔者在安装过程中遇到的两个小问题. ================================================================================================================== 1.pythonCharm介绍 对于这款IDE的描

python统计元素重复次数 # !/usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- from collections import Counter arr = ['BAISC', 'Python', 'BASICA', 'GVBASIC', 'GWBASIC', 'Python', 'ETBASIC', 'QBASIC', 'Quick', 'Basic', 'Turbo', 'Basic'] counts = list(Counter(arr).items

Python 黑魔法---描述器(descriptor) Python黑魔法,前面已经介绍了两个魔法,装饰器和迭代器,通常还有个生成器.生成器固然也是一个很优雅的魔法.生成器更像是函数的行为.而连接类行为和函数行为的时候,还有一个描述器魔法,也称之为描述符. 我们不止一次说过,Python的优雅,很大程度在于如何设计成优雅的API.黑魔法则是一大利器.或者说Python的优雅很大程度上是建立在这些魔法巧技基础上. 何谓描述器 当定义迭代器的时候,描述是实现迭代协议的对象,即实现__iter__方

在R中,summary()是一个基础包中的重要统计描述函数,同样的在dplyr中summarise()函数也可以对数据进行统计描述. 不同的是summarise()更加的灵活多变,下面来看下summarise这个函数 summarise(.data, ...) 其灵活性和其他dplyr函数一样,主要在于条件的使用上 下面看些具体的例子 library(dplyr) x<-data.frame(id=1:6, name=c("wang","zhang",&quo

本文实例展示了Python统计列表中的重复项出现的次数的方法,是一个很实用的功能,适合Python初学者学习借鉴.具体方法如下:对一个列表,比如[1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,4],现在我们需要统计这个列表里的重复项,并且重复了几次也要统计出来.方法1:mylist = [1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,4]myset = set(mylist) #myset是另外一个列表,里面的内容是mylist里面的无重复 项for item in myset: print("th

介绍了Python统计日志中每个IP出现次数的方法,实例分析了Python基于正则表达式解析日志文件的相关技巧,需要的朋友可以参考下 本脚本可用于多种日志类型 #-*- coding:utf-8 -*- import re,time def mail_log(file_path): global count log=open(file_path,'r') C=r'\.'.join([r'\d{1,3}']*4) find=re.compile(C) count={} for i in log:

python 统计时间使用time模块,写日志使用logging模块,这两个都是标准模板. 测试socket使用socket模块 # 统计时间 ---------------------- import time start = time.time() end = time.time() stamp = end - start print "耗时", stamp # 日志 ----------------------- import loggingimport datetime cur

.python统计文本中每个单词出现的次数: #coding=utf-8 __author__ = 'zcg' import collections import os with open('abc.txt') as file1:#打开文本文件 str1=file1.read().split(' ')#将文章按照空格划分开 print "原文本:\n %s"% str1 print "\n各单词出现的次数:\n %s" % collections.Counter(s

Python的描述符是接触到Python核心编程中一个比较难以理解的内容,自己在学习的过程中也遇到过很多的疑惑,通过google和阅读源码,现将自己的理解和心得记录下来,也为正在为了该问题苦恼的朋友提供一个思考问题的参考,由于个人能力有限,文中如有笔误.逻辑错误甚至概念性错误,还请提出并指正. 2.什么是描述符 Python 2.2 引进了 Python 描述符,同时还引进了一些新的样式类,但是它们并没有得到广泛使用.Python 描述符是一种创建托管属性的方法.描述符具有诸多优点,诸如:保护属

python统计文档中词频的小程序 python版本2.7 效果如下: 程序如下,测试文件与完整程序在我的github中 #统计空格数与单词数 本函数只返回了空格数 需要的可以自己返回多个值 def count_space(path): number_counts = 0 space_counts = 0 number_list = [] with open(path, 'r') as f: for line in f: line = line.strip() space_split_list

方法一: 推导式 dd="ewq4aewtaSDDSFDTFDSWQrtewtyufashas" print {i:dd.count(i) for i in dd} 方法二: counter import collections dd="ewq4aewtaSDDSFDTFDSWQrtewtyufashas" obj = collections.Counter(dd) print obj 取值: for k,v in obj.items(): print (k,v)

python 统计使用技巧 # 1.不输入回车获取值 注:需要tty模块配合. fd = sys.stdin.fileno() old_settings = termios.tcgetattr(fd) tty.setraw(sys.stdin.fileno()) ch = sys.stdin.read(1) # 值个数 termios.tcsetattr(fd,termios.TCSADRAIN,old_settings) # 2.进度条 int = 0 percent = ("%s%%&quo

python 统计字符串中指定字符出现次数的方法: strs = "They look good and stick good!" count_set = ['look','good'] res=strs.count('good') print(res)

前言:python统计apache.nginx访问日志IP访问次数并且排序(显示前20条).其实用awk+sort等命令可以实现,用awk数组也可以实现,这里只是用python尝试下.   apache脚本: ips = {} with open("/root/mail_access_log-20180629") as fh: for line in fh: ip = line.split(" ")[0] if 6 < len(ip) <=15: ips

目录 一 使用PYTHON统计项目代码行数 二 应用实例 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 一 使用PYTHON统计项目代码行数 遇到一个非常小的需求:统计一个项目里头的各类源代码共有多少行.像这种小需求,一个简单的shell脚本就能够完成的.但是我不会shell ヾ(.￣□￣)ﾂ゜゜゜.于是求助python,经过一段时间后,写了一个简单的Python脚本如下. # code_analyst.py #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: ut

SPSS科普 | 统计描述 统计描述的目的就是了解数据的基本特征和分布规律,为进一步合理地选择统计方法提供依据.常用的有Frequencies.Descriptives 和Explore过程. 一.Frequencies过程 该过程用于产生数据的频数表,输出描述集中位置.离散趋势及分布形状等的指标,并能给出百分位数.绘制频数图等. 操作步骤:依次点击分析---描述统计---频率(图1),激活Frequencies对话框(图2).将需要进行统计描述的变量从左侧变量框选至右侧变量框(以身高为例),点

python统计一个文本中重复行数的方法 这篇文章主要介绍了python统计一个文本中重复行数的方法,涉及针对Python中dict对象的使用及相关本文的操作,具有一定的借鉴价值,需要的朋友可以参考下 比如有下面一个文件 2 3 1 2 我们期望得到 2,2 3,1 1,1 解决问题的思路: 出现的文本作为key, 出现的数目作为value,然后按照value排除后输出 最好按照value从大到小输出出来,可以参照: 代码如下: in recent Python 2.7, we have new

编者按: 上学时听过山师王志民先生一场讲座,说每个人不论干什么,都应该学习国学(原谅我学了计算机专业)!王先生讲得很是吸引我这个工科男,可能比我的后来的那些同学听课还要认真些,当然一方面是兴趣.一方面是跨了学科听课,内容引人入胜,主要还是我懂得太少了,哈!我记得当时讲座的主题是有关孔子与齐鲁大地的关系,也正是那场讲座让我下决心跨学院选修了<中国古代思想文化史研究>,才让我对于诸子百家思想有了更深的认识,教授们轮番上阵,让我们学习到我们中华民族先贤智慧.也认识了历史学和中国哲学专业的同学,其中还

在进行数据分析之前,我们需要做的事情是对数据有初步的了解,比如对数据本身的敏感程度,通俗来说就是对数据的分布有大概的理解,此时我们需要工具进行数据的描述,观测数据的形状等:而后才是对数据进行建模分析,挖掘数据中隐藏的位置信息.怒气按在数据描述和简单分析方面做得比较好的是Pandas库.当然,它还需要结合Numpy.Scipy等科学计算相关库才能发挥功效. Pandas数据结构 在进行Pandas相关介绍时,我们首先需要知道的是Pandas的两个数据结构(即对象)Series和DataFrame,