资料下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1y1C0bJPkSn7Sv6Eq9G5_Ug 提取码:vscu <利用Python进行数据分析(第二版)>高清中文版PDF+高清英文版PDF+配套源代码 高清中文版PDF,带目录和书签,能够复制粘贴:高清英文版PDF,带目录和书签,能够复制粘贴:中英文两版可以对比学习.配套源代码:经典书籍,讲解详细:其中,高清中文版如图:

一:Numpy # 数组和列表的效率问题,谁优谁劣 # 1.循环遍历 import numpy as np import time my_arr = np.arange(1000000) my_list = list(range(1000000)) def arr_time(array): s = time.time() for _ in array: _ * 2 e = time.time() return e - s def list_time(list): s = time.time()

一:pandas 两种数据结构:series和dataframe series:索引(索引自动生成)和标签(人为定义)组成---返回一个对象 obj = pd.Series([1,2,3,4]) obj # 结果 0 1 1 2 2 3 3 4 dtype: int64 obj = pd.Series(["姓名","年龄","身高","体重"]) obj # 结果 0 姓名 1 年龄 2 身高 3 体重 dtype: obje

一:读取数据的函数 1.读取csv文件 import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result.csv",encoding="utf-8") # 这里需要注意路径必须用\\斜杠,\斜杠显示语法错误. data # 结果 数据量共100多万条,中间的省略显示

第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas.NumPy.IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助高效解决一系列数据分析问题. 第2版中的主要更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引: 更新pandas库到2017年的新版: 新增一章关于更多高级pandas工具和一些使用提示:新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍. 学习参考: <利用Python进行数据分析(第二版)>高清中文

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Python核心编程(第二版) 目录 第1部分 Python核心第1章 欢迎来到Python世界1.1 什么是Python1.2 起源1.3 特点1.3.1 高级1.3.2 面向对象1.3.3 可升级1.3.4 可扩展1.3.5 可移植性1.3.6 易学1.3.7 易读1.3.8 易维护1.3.9 健壮性1.3.10 高效的快速原型开发工具1.3.11 内存管理器1.3.12 解释性和(字节)编译性1.4 下载和安装Python1.5 运行Python1.5.1 命令行上的交互式解释器1.5.2

小生今年研二,目前主要从事软件工程数据挖掘与分析.之前一直苦于找不到一个从数据预处理.数据分析.数据可视化和软件建模的统一平台.因此,小生辗转反辙学习了java,R语言,python,scala等等.最后忽然发现python正是小生苦苦寻觅的“稀世珍宝”.在这里主要总结利用python分析数据的一些工具包和相关资料,还望各位指正共同进步. 主要的工具包: numpy: http://www.numpy.org/                                           

from PyPDF2 import PdfFileMerger import os files = os.listdir()#列出目录中的所有文件 merger = PdfFileMerger() for file in files: #从所有文件中选出pdf文件合并 if file[-4:] == ".pdf": merger.append(open(pdf, 'rb')) with open('newfile.pdf', 'wb') as fout: #输出文件为newfile.

对于初步接触编程语言的朋友,推荐看一看<父与子的编程之旅第2版>,对于完全编程零基础的很友好! 图文并茂,过多的文字堆垒很容易让人产生厌倦情绪,也更容易让人产生放弃的想法.使用了大量插图,凡是稍显复杂的概念,都用漫画比喻来辅助说明. 尽早地引入图形用户界面(GUI)以保持新鲜感.能够做出一个看得到的东西,是一件很有成就感的事情. 以Python语言为例,详尽细致地介绍了Python如何安装.字符串和操作符等程序设计的基本概念. 参考学习: <父与子的编程之旅第2版>高清中文PDF,

小爬最近接到一个棘手任务:需要提取手机话费电子发票PDF文件中的数据.接到这个任务的第一时间,小爬决定搜集各个地区各个时间段的电子发票文件,看看其中的差异点.粗略统计下来,PDF文件的表格框架是统一的,但是数据部分则有较大差异: . 小爬首先想到的是借助工具提取发票的文本内容,然后用re正则表达式进行规则化的匹配数据,找到每个字都信息;这其中大部分的python-pdf解析库都能胜任. 可关键的问题是,提取出来的文本差异性非常大,比如说:各段文字出现的顺序并不是按照PDF中的文字的Z序排列.举个

这学期我们学习是软件需求分析,为了扩展视野,我们老师要求精读一本书,我根据老师推荐的书籍中找到了一本,名字叫做<掌握需求过程>,我大概浏览了一下这本书,这本书论述了软件开发中的重要课题—如何得到正确需求,书中用一个接一个的步骤.一个接一个的模板.一个接一个的例子,向读者展示了经过业界检验的需求收集和验证过程,我计划是从下周开始,每周发一次月度计划总结,用来记录我的读书成果, 这里我提供了电子版的掌握需求过程 第2版的pdf的百度云链接, http://pan.baidu.com/s/1bpjh

1 重新生成索引 如果某个索引值不存在就引入缺失值 from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np obj=Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index=['d','b','a','c']) obj #重新生成索引 obj2=obj.reindex(['a','b','c','d','e']) obj2 a使用method的ffill可以实现前向值填充,效果如下 #前向填充 o

本脚本用来合并pdf文件,输出的pdf文件按输入的pdf文件名生成书签 使用示例如下: python pdfmerge.py -p "D:\pdf-files" -o "merged-out.pdf" -b True' 1 示例说明:要合并的pdf文件所在的路径: D:\pdf-files合并后的pdf文件的输出文件名:merged-out.pdf是否从pdf文件中导入书签的值:True 所用模块:PyPDF2,argparse及其他 测试环境:3.7.1 实现代码

1 Series a:类似一维数组的对象,每一个数据与之相关的数据标签组成 b:生成的左边为索引,不指定则默认从0开始. from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd #series 一组数据与相关得数据标签组成 obj=Series([,,-,]) obj#索引在左边 值在右边 c:可以通过values和index属性获取数组的表示形式和索引对象 obj.values#array([ , , -, ], dtype=int64)

挑战程序设计pdf 网上有些地方的资源获取比较麻烦,本着共享的原则将此书pdf发出来,希望有条件的同学支持正版. 链接:https://pan.baidu.com/s/16S-5QOjoNxSGQx-3po9gCA 密码:asno ps:仅用于学业交流,侵删.

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2 DataFrame a:通过传入一个等长的列表构成DataFrame 自动加上索引 data={'state':['ohio','ohio','ohio','Nevada','Nevada'], ,,,,], 'pop':[1.5,1.7,3.6,2.1,2.9]} frame=DataFrame(data) b:指定顺序序列(之前是按照默认排序) DataFrame(data,columns=['year','state','pop']) c:传入数据的时候列不存在 那么就是NAN d:从

import re remove_parentheses = re.compile('\([^()]+\)') def Remove_Parentheses(obj, s): # 找到内层的括号并且返回单个括号 while obj.search(s): ret = obj.search(s).group() if ('*'in ret) or ('/' in ret): # 判断括号里是否有乘法 除法 ret1 = ride_div(ret) # 有则调用 ride_div() 函数 s = s