数据处理时,常用数据存储形式主要有:CSV.JSON.XML.EXCEL.数据库存储. 一.CSV文件 csv文件简介 CSV是一种通用的.相对简单的文件格式,被用户.商业和科学广泛应用.最广泛的应用是在程序之间转移表格数据,而这些程序本身是在不兼容的格式上进行操作的(往往是私有的和/或无规范的格式).因为大量程序都支持某种CSV变体,至少是作为一种可选择的输入/输出格式. CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔:每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗…

数据如下图: 用python对数据进行处理: #读取csv文件内容并进行数据处理 import os import csv import datetime import re from itertools import islice csv_file_path = 'query_hive.csv' #文件路径 write2_csv_file_path = 'hive_result2.csv' #处理第二列数据 write6_csv_file_path = 'hive_result6.csv' #…

鉴于以后的目标主要是利用现有的Matlab数据(.mat或者.txt),主要考虑python导入Matlab数据的问题.以下代码可以解决python读取.mat文件的问题.主要使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便. # adapted from http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8545087 import scipy.io as sio   #import matplotlib…

  不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素.利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析.数据可视化.数据挖掘等. 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取: 1.读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件 2.读取电子表格文件,如Excel文件 3.读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集.SPSS数据…

常用的文件操作 1. 打开文件 open,它是一个内置函数,可以直接调用 语法:file object = open(file_name, [access_mode]),这里我们会创建一个file对象 参数:file_name--要访问的文件名称的字符串值,access_mode--决定了打开文件的模式:只读.写入.追加等.这个参数是非强制的,默认文件访问模式为只读(r) 返回值:返回一个文件对象 模 式 解释 r  以只读方式打开文件.文件的指针将会放在文件的开头.这是默认模式 r+ 打开一个…

目录 数据清洗的常用工具--Pandas 数据清洗的常用工具 Pandas常用数据结构series和方法 Pandas常用数据结构dataframe和方法 常用方法 数据清洗的常用工具--Pandas 现实中,数据并非完美的,需要进行清洗才能进行后面的数据分析 数据清洗是整个数据分析项目中最消耗时间的一步 数据的质量最终决定了数据分析的准确性 数据清洗是唯一可以提高数据质量的方法,使得数据分析结果也变得更可靠 数据清洗的常用工具 目前在Python中,numpy和pandas是最主流的工具 Nu…

数据: 对txt文件进行数据处理: txt_file_path = "basic_info.txt" write_txt_file_path = "basic_info1.txt" def write_txt_file(): if os.path.exists(txt_file_path) is False: return with open(txt_file_path,'r') as r_file: for row in r_file: list = row.sp…

一. os模块概述 python os模块提供了非常丰富的方法用来处理文件和目录 二. 导入os模块: import os 三. 常用方法 1. os.name 输出字符串表示正在使用的平台,如果是windows则用"nt"表示,如果是Linux/Unix,是"posix" import os print(os.name) 结果: nt 2. os.getcwd()  得到当前的工作目录,即当前python脚本工作的目录路径 import os print(os.g…

工具1:numpy 下载地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 入门文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html 工具2:matplotlib 下载地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#matplotlib 入门文档:https://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial…

text()                       获取xpath中的值....../h1/text() extract()[0]              Selector的方法用于提取内容为一个数组. extract_first("")        与extract()[0]相同更加准确 contains() 匹配一个属性值中包含的字符串 contains(@class, 'vote-post') strip()    把头和尾的空格去掉 lstrip()   把左边的空格…

最近在弄一个项目分析的时候,看到有一个后缀为”.sqlite”的数据文件,由于以前没怎么接触过,就想着怎么用python来打开并进行数据分析与处理,于是稍微研究了一下. SQLite是一款非常流行的关系型数据库,由于它非常轻盈,因此被大量应用程序采用. 像csv文件一样,SQLite可以将数据存储于单个数据文件,以便方便的分享给其他人员.许多编程语言都支持SQLite数据的处理,python语言也不例外. sqlite3是python的一个标准库,可以用于处理SQLite数据库. 用sqlite…

目录 前言 文件 什么是文件? 如何在 python 中打开文件? python 文件对象有哪些属性? 如何读文件? read() readline() 如何写文件? 如何操作文件和目录? 强大的 os 模块 shutil 模块- High-level file operations 小结 相关文章列表 前言 在上篇文章 中,全面讲解了 python 3 中 的面向对象,今天我会继续探险,去掌握 python 3 中的文件操作, let's go 让我们出发吧! 文件 什么是文件? 一谈到文件,…

1 引言 数据分析.数据挖掘.可视化是Python的众多强项之一,但无论是这几项中的哪一项都必须以数据作为基础,数据通常都存储在外部文件中,例如txt.csv.excel.数据库.本篇中,我们来捋一捋Python中那些外部数据文件读取.写入的常用方法. 下表是Pandas官方手册上给出的一张表格,表格描述的是Pandas中对各种数据文件类型的读.写函数,你可以直接在官方手册中找到: Format Type Data Description Reader Writer text CSV read_…

目录 txt txt的读入 txt的写出 csv xls\xlsx 在线网页数据 常用的工具 爬虫的步骤 pdf pdfrw PyPDF2 提取文档信息 word文档 其他统计软件生成文件 本文总结使用Python对常见的数据文件进行读写操作. 本文所用的示例数据下载,提取码: sjgz pandas官网的数据I/O部分是很好的学习材料 txt 关于一般文件读写的更多参考 txt的读入 ## 文件读取 # 文件路径 file_in = os.path.join(workdir,'Data/dem…

本文转载自https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/79092579 pandas包是一个高效的文件读取工具,适用于txt,excel,等数据格式的文件,具有很强的自动识别功能. pandas.read_csv可以读取CSV(逗号分割)文件.文本类型的文件text.log类型到DataFrame,下面是pandas.read_csv常用参数整理 pandas也支持文件的部分导入和选择迭代,更多帮助参见:http://pandas.py…

https://www.zhihu.com/question/39299070?sort=created 作者:水中柳影链接:https://www.zhihu.com/question/39299070/answer/81062665来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权.   该表列名:df.rename(columns={'原列名' : '新列名'}) df1.ix[1:3,['merge_add']]  #取某一列的前3行 excel的内容需要有规律,python才能按顺序读…

参考资料: 1. <Python基础教程> 2. http://www.runoob.com/python/python-variable-types.html 3. http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000 常用数据类型转换函数: 函数 描述 int(x [,base]) 将x转换为一个整数 long(x [,base] ) 将x转换为一个长整数 float(x) 将x…

Spyder   Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释 本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把trai…

Python 数据处理之对 list 数据进行数据重排(为连续的数字序号) # user ID 序号重新排,即,原来是 1,3,4,6 ,排为 1,2,3,4 # item ID 序号重新排,too 使用 方法: df3['userid_reset'] = df3['userid'].rank(ascending=1, method='dense') df3['itemid_reset'] = df3['itemid'].rank(ascending=1, method='dense') 参数意…

python连接oracle,感觉table_list文件内的表名,来卸载数据文件 主脚本: import os import logging import sys import configparser import subprocess import cx_Oracle #判断输入参数个数 class param(): def check_para(self): if len(sys.argv) != 1: print("请输入正确的参数:yyyymmdd") exit(1) el…

2017数据科学报告:机器学习工程师年薪最高,Python最常用 2017-11-03 11:05 数据平台 Kaggle 近日发布了2017 机器学习及数据科学调查报告,针对最受欢迎的编程语言.不同国家数据科学家的平均年龄.不同国家的平均年薪等进行深度调查.此次调查共收到16000余份回复. 以下「AI脑力波」小编对该报告数据进行了梳理编译,供大家参考. 年龄 从全球范围来看,本次调查对象的平均年龄在30岁左右.在不同的国家,数值会有所差异,加拿大接受问卷调查的平均年龄为34岁,而中国的机器学…

Python之常用文件操作…

场景: 有时候我们对大量数据进行处理,对性能要求很高,而且数据都是定长的,比如对移动信息登记表进行处理:名字 身份证信息 手机号码 这些都是定长的,今天小花来教大家如何对此类数据进行处理. 步骤一: 指定要读取的数据文件. 步骤二: 定义数据要读取的方式. 步骤三: 执行读取文件并根据格式把每行数据解析成单独的数据字段. 步骤三: 按单独数据字段打印每一行. 代码: 注: 代码中mask=9s15s5s.表示读取三个字符段,第一个是9个字节的,第二个是15个字节,第三个是5个字节. Upack_…

)), ) ts_size from dba_tablespaces t, dba_data_files d where t.tablespace_name = d.tablespace_name group by t.tablespace_name; 1.查看表空间的名称及大小 select a.tablespace_name, a.bytes "Sum MB", (a.bytes "used MB", b.bytes "free MB", ,…

摘要:在关键字驱动测试框架中,除了PO模式以及一些常规Action的封装外,一个很重要的内容就是读写EXCEL,在团队中如何让不会写代码的人也可以进行自动化测试? 我们可以将自动化测试用例按一定的规格写到EXCEL中去(如下图所示) 然后通过代码实现对具备这种规格的EXCEL进行解析,让你的代码获取EXCEL中的步骤,关键字,页面元素定位,操作方式,最后在写入执行结果,附上异常截图即可:团队中不会写代码的人居多,改改Excel执行也可以实现自动化测试 此处在初始化类的时候定义了两个颜色放进字典中…

Python 数据处理库 pandas 入门教程2018/04/17 · 工具与框架 · Pandas, Python 原文出处: 强波的技术博客 pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库.本文是对它的一个入门教程.pandas提供了快速,灵活和富有表现力的数据结构,目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观.它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块.入门介绍pandas适合于许多不同类型的数据…

不多说,直接上干货! 很多地方都需用到这个知识点,比如Tableau里.   通常可以采取如python 和 r来作为数据处理的前期. Tableau学习系列之Tableau如何通过数据透视表方式读取数据文件(图文详解) 数据长宽转换是很常用的需求,特别是当是从Excel中导入的汇总表时,常常需要转换成一维表(长数据)才能提供给图表函数或者模型使用. python中,我这里只讲两个函数: melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中…

Python核心数据类型--元组 元组对象(tuple)是序列,它具有不可改变性,和字符串类似.从语法上讲,它们便在圆括号中,它们支持任意类型.任意嵌套及常见的序列操作. 任意对象的有序集合:与字符串和列表类似,元组是一个位置有序的对象集合(内容维持从左到右的顺序),可以嵌入到任何类别的对象中. 通过偏移存取:同字符串.列表一样,在元组中的元素通过偏移(而不是键)来访问.支持基于偏移的操作.如索引和分片. 属于不可变序列类型:类似字符串,元组是不可变的,它们不支持应用在列表中任何原处修改的操作.…

基本库: sys 程序和Python解析器的交互 os 启动新进程:操作文件和目录 re 正则表达式,字符串匹配 string 基本字符串操作 inspect 提供自省和反射功能 importlib 支持动态导入 bitstring二进制数据处理 zipfile 压缩解压文件 tarfile 压缩解压文件 random 随机数,概率 uuid 生成唯一码 defaultdict 带默认值的字典 fcntl 操作文件描述符 signal 信号处理 threading 线程库,构建并发应用 psut…

0 简单介绍 pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库.本文是对它的一个入门教程. pandas提供了快速,灵活和富有表现力的数据结构,目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观.它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块. 另外,pandas常常和NumPy一起使用,本文中的源码中也会用到NumPy(教程见Python 机器学习库 NumPy 教程). 1 安装 pip install pand…