导入: import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 1.两个主要数据结构:Series和DataFrame (1)Series是一种类似于一维数组的对象,由数据和标签组成:标签未传入则默认标签为0到N-1. obj=Series([4,7,-5,3]) Out0 4 1 7 2 -5 3 3 obj.values=array([4,7,-5,3]);obj.index=Int64Index([0,1,2,3]) obj2=Ser…

Pandas基本介绍——DataFrame入门学习 前篇文章中,小生初步介绍pandas库中的Series结构的创建与运算,今天小生继续“死磕自己”为大家介绍pandas库的另一种最为常见的数据结构DataFrame. DataFrame是二维标记的数据结构(三维结构请看Panel,后面为大家介绍),你可以把它看成一张电子表格或者SQL关系库中的表格.DataFrame是pandas库中最为常见的一种数据结构,正如Series一样,它也有很多不同的创建方法: Dict of 1D ndarray…

1.    Requests库安装 Windows平台安装说明: 直接以管理员身份打开cmd运行界面,使用pip管理工具进行requests库的安装. 具体安装命令如下: >pip install pip 2.    Requests库安装验证 Requests库安装完成后,验证安装是否成功.直接在python IDLE GUI环境下导入requests库,并简单使用requests.get(url)测试. 测试命令如下: >>>import requests >>&g…

Pandas基本介绍: pandas is an open source, BSD-licensed (permissive free software licenses) library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language. 我们快速简单地看一下pandas中的基本数据结构,先从数据类型.索引.切片等…

1. I/O API工具 读取函数 写入函数 read_csv to_csv read_excel to_excel read_hdf to_hdf read_sql to_sql read_json to_json read_html to_html read_stata to_stata read_clipboard to_clipboard read_pickle to_pickle read_msgpack to_mspack read_gbq to_gbq 2. 读写CSV文件 文件的…

官方文档 1. 安装Pandas windos下cmd:pip install pandas 导入pandas包:import pandas as pd 2. Series对象 带索引的一维数组 创建: s = pd.Series([12,-4,7,9]) print (s) 0 12 1 -4 2 7 3 9 dtype: int64 s = pd.Series([12,-4,7,9], index = ['a', 'b', 'c', 'd']) print (s) a 12 b -4 c 7…

1. 合并 可以将其理解为SQL中的JOIN操作,使用一个或多个键把多行数据结合在一起. 1.1. 简单合并 参数on表示合并依据的列,参数how表示用什么方式操作(默认是内连接). >>> frame1 = pd.DataFrame( {'id':['ball', 'pencil', 'pen', 'mug', 'ashtray'], 'color':['white', 'red', 'red', 'black', 'green'], 'brand':['OMG', 'ABC', 'A…

概览 实例引入 import requests response = requests.get('https://www.baidu.com/') print(type(response)) print(response.status_code) print(type(response.text)) print(response.text) print(response.cookies) 各种请求方式 import requests requests.post('http://httpbin.o…

本文主要介绍IPython这样一个交互工具的基本用法. 1. 简介 IPython是<利用Python进行数据分析>一书中主要用到的Python开发环境,简单来说是对原生python交互环境的增强.作者进行Python开发最经典的开发环境搭配是:IPython外加一个文本编辑器,其实我自己平时写python代码也差不多是这样的开发环境:Windows系统下是IPython加notepad++,Linux系统下是IPython加vim,写起代码来体验很流畅,很容易获取到那种"流体验&q…

Numpy库学习笔记: 1.array()   创建数组或者转化数组 例如,把列表转化为数组 >>>Np.array([1,2,3,4,5]) Array([1,2,3,4,5]) 还有,元组,range对象,arange 等转为数组 2.numpy库还有很多数组创建函数,如: Np.linspace(0,10,11)   #等差数组 Np.logspace(1,100,10)  #对数数组 3.一维数组,二维数组等,如: Np.zeros((3,3))   #全为0的33二维数组 Np…

目录 muduo网络库学习笔记(五) 链接器Connector与监听器Acceptor Connector 系统函数connect 处理非阻塞connect的步骤: Connetor时序图 Acceptor 系统函数accept Socket的封装 Acceptor的封装 Acceptor时序图. 简单测试程序 Acceptor Connctor 运行日志 muduo网络库学习笔记(五) 链接器Connector与监听器Acceptor 标签: muduo Connector Acceptor…

目录 muduo网络库学习笔记(四) 通过eventfd实现的事件通知机制 eventfd的使用 eventfd系统函数 使用示例 EventLoop对eventfd的封装 工作时序 runInLoop() queueInLoop() wakeup() handleRead() doPendingFunctors() 总结 muduo网络库学习笔记(四) 通过eventfd实现的事件通知机制 上篇文章为EventLoop添加了一个定时器Fd,为EventLoop增加了3个接口:runAfter(…

目录 muduo网络库学习笔记(三)TimerQueue定时器队列 Linux中的时间函数 timerfd简单使用介绍 timerfd示例 muduo中对timerfd的封装 TimerQueue的结构. Timer Timer的容器. TimerQueue私有接口介绍. 更新定时器 时序图 TimerQueue源码 TimerQueue使用示例 muduo网络库学习笔记(三)TimerQueue定时器队列 TimerQueue是EventLoop的组件之一,可以提供定时任务,和周期任务. 本章…

C++STL标准库学习笔记(三)multiset STL中的平衡二叉树数据结构 前言: 在这个笔记中,我把大多数代码都加了注释,我的一些想法和注解用蓝色字体标记了出来,重点和需要关注的地方用红色字体标记了出来. 介绍: 有时需要在大量增加,删除数据的同时,还需要大量数据的查找 我们希望增加数据,删除数据,查找数据都能在log(n)复杂度完成 排序+二分查找显然不行,因为加入新数据就要重新排序. 在这个时候!我们就可以使用"平衡二叉树"数据结构存放数据,体现在STL中就是以下四种&quo…

Numpy库 numpy:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合.树莓派Python v3默认安装已经包含了numpy. ①    导入模块 >>> import numpy as np ②    生成数组 >>> np.array([1, 2, 3, 4, 5])        # 把列表转换为数组 array([1, 2, 3, 4, 5]) >>…

1.简介 Python的turtle库的易操作,对初学者十分友好.对于初学者来说,刚学编程没多久可以写出许多有趣的可视化东西,这是对学习编程极大的鼓舞,可以树立对编程学习的信心.当然turtle本身也十分有趣,可以用它画出很多奇妙的图案. 2.绘图的基本知识 (1)画布(canvas) 画布就是turtle为我们展开用于绘图区域,我们可以设置它的大小和初始位置. 设置画布大小 turtle.screensize(canvwidth=None,canvheight=None,bg=None),参数…

这是我跟着虫师学习中积累下来的学习笔记,写得比较简单,适合想学习Python开发与接口测试的初学者学习. 一.开发投票系统 1.参考官网文档,创建投票系统. https://docs.djangoproject.com/en/1.11/intro/tutorial01/ 在创建投票系统之前,要确认自己安装的Django和官网的文档是一致的. ==================== win 10 Python 3.6.2 Django 1.11.3 Pycharm编译器 ============…

1 pandas简介 pandas 是一种列存数据分析 API.它是用于处理和分析输入数据的强大工具,很多机器学习框架都支持将 pandas 数据结构作为输入. 虽然全方位介绍 pandas API 会占据很长篇幅,但它的核心概念非常简单,我们会在下文中进行说明.有关更完整的参考,请访问 pandas 文档网站,其中包含丰富的文档和教程资源. Pandas 是用于进行数据分析和建模的重要库,广泛应用于 TensorFlow 编码.该教程提供了学习本课程所需的全部 Pandas 信息. 2 学习目…

前言:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. 继续一个新的库,Pandas库.Pandas库围绕Series类型和DataFrame类型这两种数据结构,提供了一种高效便捷的数据处理方式. - Series 类型创建 Series类型是一组数据及与之相关的数据索引组成 自动索引: a = pd.Series([9, 8, 7, 6]) 构造一个Series对象a 自定义索引: a = pd.Series([9, 8, 7,…

python的文件处理函数是open() 以下主要是关于这个函数的一些学习笔记 1.文件处理离不开编码 要注意的是文件打开时的编码和文件保存时的编码的统一,这样才能保证你打开的文件不会存在乱码 总结:创建文件.打开读取文件.写文件保存文件时的编码必须统一,否则可能存在乱码问题 2.操作文件时要有始有终 意思就是当你打开文件的时候,要记得关闭文件操作.否则会浪费系统的资源. 3.open函数(重点) (1).open的语法 open('文件路径','操作模式','编码') 例子: new_file…

Django框架之表单(续二) 今天的这篇博客将是Django学习笔记博客的最后一篇,基本每周最少一篇的Django框架学习,坚持到今天也实属不易,当然了,这个框架的学习仅仅是Django框架的基础部分了,不过也够我们平时搭个简易的网站或者个人博客什么的.希望通过这一系列的博文,让大家也从中体会到Django框架的魅力所在,如果很不幸,你没有体会到,只能说明我水平有限,无法将如此美丽的事物展示与你,闲话少说,下面开始继续学习表单的相关知识. 编写Contact表单 这个表单包括用户提交的反馈信息…

前言: 近来在学习STL标准库,做一份笔记并整理好,方便自己梳理知识.以后查找,也方便他人学习,两全其美,快哉快哉! 这里我会以中国大学慕课上北京大学郭炜老师的<程序设计与算法(一)C语言程序设计>中的十二章十三章为学习资料来做笔记.并且我会附上代码(只要我不偷懒的话).若有没学习到的部分,我会继续找资料来更新学习笔记. STL(Standard Template Library,标准模板库) 包含一些常用的算法如排序查找,和常用的数据结构如:可变长数组,链表,字典等. 优点:使用方便,(运行…

一.xpath库使用: 1.基本规则: 2.将文件转为HTML对象: html = etree.parse('./test.html', etree.HTMLParser()) result = etree.tostring(html) print(result.decode('utf-8')) 3.属性多值匹配: //a[contains(@class,'li')] 4.多属性匹配: //a[@class="a" and @font="red"] 5.按序选择:…

相关内容: 什么是beautifulsoup bs4的使用 导入模块 选择使用解析器 使用标签名查找 使用find\find_all查找 使用select查找 首发时间:2018-03-02 00:10 什么是beautifulsoup: 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.(官方) beautifulsoup是一个解析器,可以特定的解析出内容,省去了我们编写正则表达式的麻烦. Beautiful Soup…

最近处理数据需要分组计算,又用到了groupby函数,温故而知新. 分组运算的第一阶段,pandas 对象(无论是 Series.DataFrame 还是其他的)中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组.拆分操作是在对象的特定轴上执行的.例如,DataFrame 可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组.然后,将一个函数应用到各个分组并产生一个新值.最后,所有这些函数的执行结果会被合并到最终的结果对象中.结果对象的形式一般取决于数据上所执行的操作. 举例说明…

Different Choices for Indexing 1. loc--通过行标签索引行数据 1.1 loc[1]表示索引的是第1行(index 是整数) import pandas as pd data = [[1,2,3],[4,5,6]] index = [0,1] columns=['a','b','c'] df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns) print df.loc[1] ''' a 4 b 5 c…

标准库:一些最爱 re re模块包括对正則表達式的支持,由于以前系统学习过正則表達式,所以基础内容略过,直接看python对于正則表達式的支持. 正則表達式的学习,见<Mastering Regular Expressions>(精通正則表達式) re模块的内容 最重要的一些函数 函数 描写叙述 compile(pattern[,flags]) 依据包括正則表達式的字符串创建模式对象 search(pattern,string[,flags]) 在字符串中寻找模式 match(pattern,…

尊重博客园原创精神,请勿转载! requests库官方使用手册地址:http://www.python-requests.org/en/master/:中文使用手册地址:http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/: requests库作者Kenneth Reitz个人主页:https://www.kennethreitz.org/: requests库github地址:https://github.com/requests/requests: requ…

标准库:有些收藏夹 fileinput 重要功能 性能 叙述性说明 input([files[,inplace[,backup]]) 便于遍历多个输入流中的行 filename() 返回当前文件的名称 lineno() 返回当前(累计)的名称 filelineno() 返回当前文件的行数 isfirstline() 检查当前行是否是文件的第一行 isstdin() 检查最后一行是否来自sys.stdin nextfile() 关闭当前文件,移动到下一个文件 close() 关闭序列 filein…

标准库:有些收藏夹 sys sys这个模块可以让你访问和python解释器联系紧密的变量和函数. sys模块中一些重要的函数和变量 函数/变量 描写叙述 argv 命令行參数,包含脚本名称 exit([arg]) 退出当前程序,可选參数为给定的返回值或者错误信息 modules 映射模块名字到加载模块的字典 path 查找模块所在文件夹的文件夹名列表 platform 类似sunos5或者win32的平台标识符 stdin 标准输入流--一个类文件对象 stdout 标准输出流--一个类文件对象…