需求: 某某金融大亨想涉足金融网贷,想给网贷平台取一个名字,那么取什么名字,名字里面包含哪些关键字,在行业内的曝光率会相比较高一些呢? 可以理解为: 你负责某某网贷平台的网络推广工作,如何进一步优化各广告推广平台上的搜索关键词,这些网贷平台的名称都有啥共同点? 其实就是: 想看看各网贷平台名称的高频词汇,给各平台的名称划下重点   找数据: 获取所有网贷平台的平台基本名称数据,这样子才能进行下一步工作 把网贷之家上所有平台的数据找出来,这样就可以了 读取数据: import pymysql im

利用Python做一个词频统计 GitHub地址:FightingBob [Give me a star , thanks.] 词频统计 对纯英语的文本文件[Eg: 瓦尔登湖(英文版).txt]的英文单词出现的次数进行统计,并记录起来 代码实现 import string from os import path with open('瓦尔登湖(英文版).txt','rb') as text1: words = [word.strip(string.punctuation).lower() for

# -*- coding: UTF-8 -*- import sys import numpy as np import pandas as pd import jieba import jieba.analyse import codecs #设置pd的显示长度 pd.set_option('max_colwidth',500) #载入数据 rows=pd.read_csv('datas1.csv', header=0,encoding='utf-8',dtype=str) #载入停用词 ji

目录 摘要 算法关键 红黑树 稳定排序 代码框架 .h文件: .cpp文件 频率统计器的实现 接口设计与实现 接口设计 核心功能词频统计器流程 效果 单元测试 性能分析 性能分析图 问题发现 解决方案 异常处理 PSP表格记录 感想 基于sketch在大数据下的词频统计设计 引言 背景 解决方案 总结 参考文献: Github项目地址 摘要 本词频统计器包括行数统计.字符数统计.单词数统计.词频统计功能.基于红8黑树算法和稳定排序实现,其中红黑树算法为本词频统计器提供良好的效率.提供性能下限保证

对文件进行词频统计,是一个大数据领域的hello word级别的应用,来看下实现有多简单: 1 Linux单机处理 egrep -o "\b[[:alpha:]]+\b" test_word.log|sort|uniq -c|sort -rn|head -10 2 Spark分布式处理(Scala) val sparkConf = new SparkConf() val sc = new SparkContext(sparkConf) sc.textFile("test_wo

pandas学习(常用数学统计方法总结.读取或保存数据.缺省值和异常值处理) 目录 常用数学统计方法总结 读取或保存数据 缺省值和异常值处理 常用数学统计方法总结 count 计算非NA值的数量 describe 针对Series或DataFrame列计算统计 min/max/sum 计算最小值 最大值 总和 argmin argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置(整数) idxmin idxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 quantile 计算样本的分位数(0到1)

一.环境以及注意事项 1.windows10家庭版 python 3.7.1 2.需要使用到的库 wordcloud(词云),jieba(中文分词库),安装过程不展示 3.注意事项:由于wordcloud默认是英文不支持中文,所以需要一个特殊字体 simsum.tff.下载地址: https://s3-us-west-2.amazonaws.com/notion-static/b869cb0c7f4e4c909a069eaebbd2b7ad/simsun.ttf 请安装到C:\Windows\F

计数 直接上代码 public class LocalStormSumTopology { public static void main(String[] agrs) { //Topology是通过build模式创建出来的 //storm中的所有作业都是通过topology来指定的 TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); //在设置bolt到topology时,需要设置该bolt的上游的spout或者bolt的id,这样topology

1.数值计算和统计基础 常用数学.统计方法 数值计算和统计基础 基本参数:axis.skipna df.mean(axis=1,skipna=False)  -->> axis=1是按行来进行统计: 默认按列统计(axis默认为0,可不写): skipna=False是不忽略,显示NaN,默认为True,即忽略NaN. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.Da

一.前言 作业具体要求见[https://edu.cnblogs.com/campus/nenu/SWE2017FALL/homework/922].一开始用JAVA写了个词频统计,然而没想出输入格式怎么解决,于9/17日晚将JAVA程序改成用C#程序写.9/17晚上八点~9/18下午四点前做的工作,主要都是做技术原型,分析题中哪些是自己不确定或不会完成的地方.到了下午五点左右就开始真正完成满足题目要求的各项功能.代码地址[https://git.coding.net/Dawnfox/wf.gi

这里将用c#写一个关于词频统计的命令行程序. 预计时间分配:输入处理3h.词条排序打印2h.测试3h. 实际时间分配:输入处理1h.词条排序打印2h.测试3h.程序改进优化6h. 下面将讲解程序的完成过程: 首先是输入处理部分,我们需要递归地扫描文章中的单词,首先此程序中单词的定义如下: A word: a string with at least 3 English alphabet letters, then followed by optional alphanumerical chara

一.作为杨老师的学生第一次听杨老师讲课,印象最深的就是:工程中所有步骤之间是乘法,如果任何一步为0,工程就做不出来了.以前所有老师讲到的都是不要太在乎结果,努力的过程很重要,但是这在软件工程中不合适了.没有结果的项目就是一个失败的项目,即便你为此付出了诸多努力,但一步走错满盘皆输. 二.回到正题,这次作业题目二选一:词频统计.四则运算.题目一出来的时候跟齐某同学稍微讨论了一下,词频统计思路清晰但是有一些问题,单词的过去式.过去分词.将来时.单复数形式是否需要区分及如何区分:缩写如don‘t是否需

队友 胡展瑞 031602215 作业页面 GitHub 具体分工 111500206 赵畅:负责WordCount的升级,添加新的命令行参数支持(自定义输入输出文件,权重词频统计,词组统计等所有新功能设计) 031602215 胡展瑞:负责爬虫的设计,resutlt.txt的格式化,以及附加题的所有设计(批量下载pdf.可视化WordCount以及历年情况分析对比.作者联系图). PSP表格.学习记录表 PSP PSP2.1 Personal Software Process Stages 预

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/jiq408694711/article/details/34181439 前面已经在我的Ubuntu单机上面搭建好了伪分布模式的HBase环境,当中包含了Hadoop的执行环境. 详见我的这篇博文:http://blog.csdn.net/jiyiqinlovexx/article/details/29208703 我的目的主要是学习HBase,下一步打算学习的是将HBase作为Hadoop作业的

这个作业的要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2753. 1.列表,元组,字典,集合分别如何增删改查及遍历. 列表操作如下所示: #列表 string = 'list' #字符串->列表 list1 = list(string) # ['l', 'i', 's', 't'] #列表->字符串 string1 = ''.join(list1) #list #列表的增删改查 list1 = list('this

作业详细要求:http://www.cnblogs.com/denghp83/p/8627840.html 基本功能 1. 统计文件的字符数(只需要统计Ascii码,汉字不用考虑,换行符不用考虑,'\0'不用考虑)(ascii码大小在[32,126]之间) 2. 统计文件的单词总数 3. 统计文件的总行数(任何字符构成的行,都需要统计)(不要只看换行符的数量,要小心最后一行没有换行符的情形)(空行算一行) 4. 统计文件中各单词的出现次数,输出频率最高的10个. 5. 对给定文件夹及其递归子文件

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:一棵程序树 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 我们以财经分栏为例,这里我们观察网页源码可以看到这些新闻的排布都是放在一个无序列表中,每一条新闻都是一个li,那么我们只要获取了所有的li(即li对应的ul)就能进一步解析.所以我们通过beautfulsoup来解析源码.那么获取所有li就很简单了

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l

前些日子公司引进了帆软商业智能FineBI,在接受了简单的培训后,发现这款商业智能软件用作可视分析只用一个词形容的话,那就是“轻盈灵动”!界面简洁.操作流畅,几个步骤就可以创建分析,获得想要的效果.此番学习也算让我入了数据可视化的门,今天就在这里和你们分享我做数据可视化的心得. 先来说说Dashboard,商业智能仪表盘,是可视化分析的重点.它可以组合多个不同的表格,图表控件,所有指标和维度一键生成.很多BI工具在建立全局分析时,组件都是单独设立然后拼接而成,这里FineBI创造性地将分析容器和

使用Pandas创建数据透视表 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas创建数据透视表 目录 pandas.pivot_table() 创建简单的数据透视表 增加一个行维度(index) 增加一个值变量(value) 更改数值汇总方式 增加数值汇总方式 增加一个列维度(columns) 增加多个列维度 增加数据汇总值 数据透视表是Excel中最常用的数据汇总工具,它可以根据一个或多个制定的维度对数据进行聚合.在python中同样可以通过pandas.pivot_table函数来