小编最近入坑风控,在工作中需要对数据进行等频率切分,也就是将数据划分成几段,在每段中,数据的出现频率,出现次数是大致相同的,让数据集在每段上呈现出分布均匀的趋势. 小编先是想到df.describe cutlist = data[col].describe() 出来的结果是: 描述结果分别就是 计数,均值,标准差,最小,四分位数,最大值 我要的是十分位,那就要借助describe的参数percentiles 了,percentiles 中可以存放切分点的列表 cutlist = data[col

在工作中,经常遇到字符串切分,尤其是操作linux命令,返回一段文本,如下面这种格式 Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 40G 3.1G 35G 9% / tmpfs 939M 0 939M 0% /dev/shm 在整理数据时,以前我都是直接split(' '), 结果当然是很不理想啊,今天get到了一个新技术----直接split() 下面看示例: if __name__ == '__main__': line = '/

Python 大任务切分小任务 今天来说说,Python中的任务切分.以爬虫为例,从一个存 url 的 txt 文件中,读取其内容,我们会获取一个 url 列表.我们把这一个 url 列表称为大任务. 列表切分 在不考虑内存占用的情况下,我们对上面的大任务进行一个切分.比如我们将大任务切分成的小任务是每秒最多只访问5个URL. import os import time CURRENT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) def re

主要有四个方法: search : 从字符串的任意位置开始检索,首次匹配即结束 findall : 全部匹配 sub : 将正则匹配结果进行替换 split : 根据正则匹配结果将字符串进行切分,然后返回一个列表 import re ''' search 从字符串的任意位置搜索匹配,检索到第一个匹配的字符串,就结束匹配 ''' r = re.search(r'\d+', '有点饿4556') print(r) r = re.search(r'^\d+$', '有点饿4556') print(r)

python脚本利用shell命令来实现文本的操作, 这些命令大大减少了我们的代码量. 比如按行切分文件并返回切分后得到的文件列表,可以利用内建的split命令进行切分.为了返回得到的文件列表名,可以先将文件切分到自建的子目录中,然后通过 os.listdir获取所有文件,再将这些文件移到上一级目录(即函数参数指定的新目录),删除自建子目录,最后返回该文件名列表. 代码如下,如发现问题欢迎指正: # 创建新路径 def make_dirs(path): if not os.path.isdir(

来源:在工作过程中,需要统计一些trace信息,也就是一些打点信息,而打点是通过关键字进行的,因此对一个很大的文件进行分析时,想把两个打点之间的内容单独拷贝出来进行分析 #!/usr/bin/env python #__*__ coding: utf-8 __*__ import re import linecache def fileParse(): inputfile = input('Input SourcFile:') ##输入源文件,如A.txt fp = open(inputfile

Python 切分数组 将一个数组,均分为多个数组 代码 # -*- coding:utf-8 -*- # py3 def list_split(items, n): return [items[i:i+n] for i in range(0, len(items), n)] if '__main__' == __name__: list1 = ['s1', 's2', 's3', 's4', 's5', 's6', 's7'] list2 = list_split(list1, 3) prin

1.用内置的count()方法,该方法返回子字符串在字符串中出现的次数(同样适用于列表)2.用collections模块的Counter类 示例: from collections import Counter # ================================================================================================== # # 获取字符串string中a出现的次数 string = "abcdeabcab

1.为元组中元素命名 方法1.定义常量 NAME, AGE = 0, 1 student = ('乔峰', 29, 'qf@jinyong.com') name = student[NAME] age = student[AGE] 方法2.使用 namedtuple from collections import namedtuple Student = namedtuple('Student', ['name', 'age', 'email']) stu = Student('乔峰', 29,

实验对比了一下三种切分方式: 1,2 : nltk.word_tokenize :  分离缩略词,(“Don't” =>'Do', "n't") 表句子切分的“,” "." 单独成词. 3 :  TreebankWordTokenizer: 分离缩略词, 表句子切分的 “,"单独成词,句号“.”被删去. 4 : PunktWordTokenizer: 报错: cannot import name 'PunktWordTokenizer' 5 : Wo

在机器学习或者深度学习中,我们常常碰到一个问题是数据集的切分.比如在一个比赛中,举办方给我们的只是一个带标注的训练集和不带标注的测试集.其中训练集是用于训练,而测试集用于已训练模型上跑出一个结果,然后提交,然后举办方验证结果给出一个分数.但是我们在训练过程中,可能会出现过拟合等问题,会面临着算法和模型的选择,此时,验证集就显得很重要.通常,如果数据量充足,我们会从训练集中划分出一定比例的数据来作为验证集. 每次划分数据集都手动写一个脚本,重复性太高,因此将此简单的脚本放到自己的博客.代码如下:

将一份一亿多条数据的csv文件等分为10份,代码如下所示: import pandas as pd data = pd.read_csv('C:\\Users\\PycharmProjects\\SplitData\\data\\UserBehavior.csv') # 路径则根据个人存放项目文件的习惯 num = 0 for i in range(1, 11): start = num num = num + int(data.shape[0] / 10) file = data.iloc[s

import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split,KFold,StratifiedKFold,LeaveOneOut,cross_val_score #模型选择数据集切分train_test_split模型 def test_train_test_split(): X=[[1,2,3,4], [11,12,13,14], [21,22,23,24], [31,32,33,34], [41,42,43,4

原文来源:https://stackoverflow.com/questions/2136556/in-python-how-do-i-split-a-string-and-keep-the-separators 问: 下面是最简单的解释:我是这么用的 re.split('\W', 'foo/bar spam\neggs') -> ['foo', 'bar', 'spam', 'eggs'] 但是我想要的是下面这样的 someMethod('\W', 'foo/bar spam\neggs')

python 全栈开发之路 day1   本节内容 计算机发展介绍 计算机硬件组成 计算机基本原理 计算机 计算机(computer)俗称电脑,是一种用于高速计算的电子计算机器,可以进行数值计算,又可以进行逻辑计算,还具有存储记忆功能.是能够按照程序运行,自动.高速处理海量数据的现代化智能电子设备.由硬件系统和软件系统所组成,没有安装任何软件的计算机称为裸机. 计算机发明者约翰·冯·诺依曼.计算机是20世纪最先进的科学技术发明之一,对人类的生产活动和社会活动产生了极其重要的影响,并以强大的生命力

机器学习系统设计(Building Machine Learning Systems with Python)- Willi Richert Luis Pedro Coelho 总述 本书是 2014 的,看完以后才发现有第二版的更新,2016.建议阅读最新版,有能力的建议阅读英文版,中文翻译有些地方比较别扭(但英文版的书确实是有些贵). 我读书的目的:泛读主要是想窥视他人思考的方式. 作者写书的目标:面向初学者,但有时间看看也不错.作者说"我希望它能激发你的好奇心,并足以让你保持渴望,不断探索

本文为本人学习pyhanlp的笔记,大多知识点来源于GitHubhttps://github.com/hankcs/HanLP/blob/master/README.md,文中的demo代码来源于该GitHub主 what's the pyhanlp pyhanlp是HanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py2.py3. 安装 pip install pyhanlp 安装时可能遇到的问题: 报错:error: Microsoft Visual C++ 14.0 is r

1.知识点 """ 安装模块:bs4 nltk gensim nltk:处理英文 1.安装 2.nltk.download() 下载相应的模块 英文数据处理: 1.去掉html标签 example = BeautifulSoup(df['review'][1000],'html.parser').get_text() 2.移除标点 example_letter = re.sub(r'[^a-zA-Z]',' ',example) 3.切分成词/token words = ex

Python自然语言处理工具小结 作者:白宁超 2016年11月21日21:45:26 目录 [Python NLP]干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包(1) [Python NLP]Python 自然语言处理工具小结(2) [Python NLP]Python NLTK 走进大秦帝国(3) [Python NLP]Python NLTK获取文本语料和词汇资源(4) [Python NLP]Python NLTK处理原始文本(5) 1 Python 的几个自