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

上一篇些了openpyxl处理excel数据,再写一篇处理mysql数据的,还是老规矩,贴图,要处理的数据截图: 再贴最终要求的统计格式截图: 第三贴代码: 1 ''' 2 #利用openpyxl向excel模板写入数据之mysql篇 3 ''' 4 #写mysql的 5 import xlwt 6 import xlrd 7 import openpyxl 8 import pymysql 9 10 #首先连接数据库 11 database = pymysql.connect('localho

统计数据的随笔写了两篇了,再来一篇,这是第三篇,前面第一篇是用xlwt写excel数据,第二篇是用xlwt写mysql数据.先贴要处理的数据截图: 再贴最终要求的统计格式截图: 第三贴代码: 1 ''' 2 #利用openpyxl向excel模板写入数据 3 ''' 4 #首先写本地excel的 5 import xlwt 6 import xlrd 7 import openpyxl 8 9 #提取数据 10 xlsx = xlrd.open_workbook("要处理的数据表路径/xxx.x

假设有像上这样一个表格,里面装满了各式各样的数据,现在要利用模板对它进行统计每个销售商的一些数据的总和.模板如下: 代码开始: 1 #!usr/bin/python3 2 # -*-coding=utf-8 -*- 3 4 import xlrd 5 import xlwt 6 from xlutils.copy import copy 7 8 xlsx = xlrd.open_workbook('template.xls') #打开数据来源工作簿 9 table = xlsx.sheet_by

# -*- encoding: utf-8 -*- import xmlrpclib #导入xmlrpc库,这个库是python的标准库. username ='admin' #用户登录名 pwd = 'admin' #用户的登录密码,测试时请换成自己的密码 dbname = 'odo' #数据库帐套名,测试时请换成自己的帐套名 # 第一步,取得uid sock_common = xmlrpclib.ServerProxy ('http://localhost:8069/xmlrpc/commo

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

Python利用pandas处理Excel数据的应用   最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理E

利用python爬取58同城简历数据 利用python爬取58同城简历数据 最近接到一个工作,需要获取58同城上面的简历信息(http://gz.58.com/qzyewu/).最开始想到是用python里面的scrapy框架制作爬虫.但是在制作的时候,发现内容不能被存储在本地变量 response 中.当我通过shell载入网页后,虽然内容能被储存在response中,用xpath对我需要的数据进行获取时,返回的都是空值.考虑到数据都在源码中,于是我使用python里的beautifulSou

一.介绍 本例子用Selenium +phantomjs 利用 pyquery通过搜狗搜索引擎数据()的资讯信息,输入给定关键字抓取资讯信息. 给定关键字:数字:融合:电视 抓取信息内如下: 1.资讯标题 2.资讯链接 3.资讯时间 4.资讯来源 二.网站信息 三.数据抓取 针对上面的网站信息,来进行抓取 1.首先抓取信息列表 抓取代码:Elements = doc('div[class="news151102"]') 2.抓取标题 抓取代码:title = element('h3[c

引入 一个机器能够依据照片来辨别鲜花的品种吗?在机器学习角度,这事实上是一个分类问题.即机器依据不同品种鲜花的数据进行学习.使其能够对未标记的測试图片数据进行分类. 这一小节.我们还是从scikit-learn出发,理解主要的分类原则,多动手实践. Iris数据集 Iris flower数据集是1936年由Sir Ronald Fisher引入的经典多维数据集.能够作为判别分析(discriminant analysis)的样本.该数据集包括Iris花的三个品种(Iris setosa, Iri

python利用Trie(前缀树)实现搜索引擎中关键字输入提示(学习Hash Trie和Double-array Trie) 主要包括两部分内容:(1)利用python中的dict实现Trie:(2)按照darts-java的方法做python的实现Double-array Trie 比较:(1)的实现相对简单,但在词典较大时,时间复杂度较高(2)Double-array Trie是Trie高效实现,时间复杂度达到O(n),但是实现相对较难 最近遇到一个问题,希望对地名检索时,根据用户的输入,实

python利用决策树进行特征选择(注释部分为绘图功能),最后输出特征排序: import numpy as np import tflearn from tflearn.layers.core import dropout from tflearn.layers.normalization import batch_normalization from tflearn.data_utils import to_categorical from sklearn.model_selection i

Web Scraping在大数据时代,一切都要用数据来说话,大数据处理的过程一般需要经过以下的几个步骤    数据的采集和获取    数据的清洗,抽取,变形和装载    数据的分析,探索和预测    数据的展现其中首先要做的就是获取数据,并提炼出有效地数据,为下一步的分析做好准备.数据的来源多种多样,以为我本身是足球爱好者,而世界杯就要来了,所以我就想提取欧洲联赛的数据来做一个分析.许多的网站都提供了详细的足球数据,例如:    网易 http://goal.sports.163.com/   

如何用python抓取js生成的数据 - SegmentFault 如何用python抓取js生成的数据 1赞 踩 收藏 想写一个爬虫,但是需要抓去的的数据是js生成的,在源代码里看不到,要怎么才能抓到呢? 最好是用python 链接 Yiner224 2012年11月22日提问 显示评论 (4条) 您还没有登录, 请登录后添加评论 得票数 时间先后 7 个回答 3赞 踩 采纳 如果对抓取的性能没有什么要求的话, 尝试一下selenium或者watir吧. web自动化测试脚本用好了可以做很多事

 http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4451471.html 图 利用OSM数据简单发布的北京地图服务   一.OSM是什么 开放街道图(OpenStreetMap,简称OSM)是一个网上地图协作计划,目标是创造一个内容自由且能让所有人编辑的世界地图(wiki:http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Main_Page).尤其值得称道的是,osm数据开源,可以自由下载使用. 二.OSM数据结构 OpenStreetMap包括空间数据以及属

基于Python 从mysql表读取千万数据实践   by:授客 QQ:1033553122 场景:   有以下两个表,两者都有一个表字段,名为waybill_no,我们需要从tl_waybill_bar_record表读取1000w条唯一的waybill_no,然后作为INSERT SQL语句的一部分,填充到ts_order_waybill的waybill_no字段中 tl_waybill_bar_record ts_order_waybill 另外tl_waybill_bar_record表

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第3部分.在本教程中,我们将使用我们的股票数据进一步分解一些基本的数据操作和可视化.我们将要使用的开始代码(在前面的教程中已经介绍过)是: import datetime as dt import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style import pandas as pd import pandas_datareader.

Elasticsearch有两种分页方式,一种是通过from和size条件来实现,但是该方法开销比较大,另一种是利用scroll来实现,通过scroll来实现分页获取所有的数据,下面是利用python实现的scroll获取全部数据的方式: from elasticsearch import Elasticsearch if __name__ == "__main__": es=Elasticsearch([{"}]) query_json={ "match"

本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价

python通过get方式,post方式发送http请求和接收http响应-urllib urllib2 python通过get方式,post方式发送http请求和接收http响应-- import urllib模块,urllib2模块, httplib模块 http://blog.163.com/xychenbaihu@yeah/blog/static/132229655201231085444250/   测试用CGI,名字为test.py,放在apache的cgi-bin目录下:#!/us

#第五周的作业--多功能计算器#1.实现加减乘除及括号的优先级的解析,不能使用eval功能,print(eval(equation))#2.解析复杂的计算,与真实的计算器结果一致#用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,# 必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式(不能调用eval等类似功能偷懒实现),运算后得出结果,结果必须