用pandas库的.drop_duplicates函数 代码如下: import shutil import pandas as pd frame=pd.read_csv('E:/bdbk.csv',engine='python') data = frame.drop_duplicates(subset=['名称'], keep='first', inplace=False) data.to_csv('E:/baike.csv', encoding='utf8') .drop_duplicate

问题描述 今天在写爬虫爬取影评时,本来的思路把影评的标题作为文件名,将每个影评的详情内容写入到"标题.txt"文件中,直到我遇到了这个问题: 这时我突然意识到,文件名中有些字符是不能存在的,怎么解决这些问题呢? 解决问题 首先想到的就是在创建文件时去除掉这些标题中的不能用的字符,机制的我赶紧去重命名了桌面上的一个文件,试图试验出那些字符,然后,机智的微软爸爸早已洞悉了一切, 也就是说文件名中不可以包含 / \ : * ? " < > | 这9个字符,因为考虑到直观

Python 去除列表中重复的元素 来自比较容易记忆的是用内置的set l1 = ['b','c','d','b','c','a','a'] l2 = list(set(l1)) print l2 还有一种据说速度更快的,没测试过两者的速度差别 l1 = ['b','c','d','b','c','a','a'] l2 = {}.fromkeys(l1).keys() print l2 这两种都有个缺点,祛除重复元素后排序变了: ['a', 'c', 'b', 'd'] 如果想要保持他们原来的排

列表中元素位置的索引用的是L.index 本文实例讲述了Python去除列表中重复元素的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 比较容易记忆的是用内置的set 1 2 3 l1 = ['b','c','d','b','c','a','a'] l2 = list(set(l1)) print l2 还有一种据说速度更快的,没测试过两者的速度差别 1 2 3 l1 = ['b','c','d','b','c','a','a'] l2 = {}.fromkeys(l1).keys() print l2

Python 去除字符串中的空行 mystr = 'adfa\n\n\ndsfsf' print("".join([s for s in mystr.splitlines(True) if s.strip()]))

当redis使用的内存超过设置的最大内存时,会触发redis的key淘汰机制,在redis3.0中的6中淘汰策略如下: (1)noeviction :不删除策略.当达到最大内存限制时,如果需要使用更多内存,则直接返回错误信息(redis默认淘汰策略) (2)allkeys-lru:在所有key中优先删除最近最少使用(less recently used,LRU)的key. (3)allkeys-random:在所有key中随机删除一部分key (4)volatile-lru: 在设置了超时时间(

之前发过一篇关于定位csv中的特殊字符的,主要是用到了python的自带的函数,近期又遇到了一些新的问题,比如isdigit()的缺点在于不能判断浮点型,以及小数中有多个小数点的情况.发现还是正则表达式更灵活一些. import pandas as pd import numpy as np import csv import re def is_chinese(uchar): if u'\u4e00' <= uchar <= u'\u9fff': return True else: retu

def stripFile(oldFile, newFile): '''remove the space or Tab or enter in a file, and output a new file in the same folder''' f = open(oldFile, 'r+', encoding='utf8') newf = open(newFile, 'w',encoding='utf8') for eachline in f.readlines(): newStr = eac

去除文件中重复的行 import os with open('db.txt','r',encoding='utf-8') as read_f,\ open('.db.txt.swap','w',encoding='utf-8') as write_f: s=set() for line in read_f: if line not in s: s.add(line) write_f.write(line) os.remove('db.txt') os.rename('.db.txt.swap',

Python 读取csv的某行 转载 2016年08月30日 21:01:44 标签: python / csv / 数据   站长用Python写了一个可以提取csv任一列的代码,欢迎使用.Github链接 csv是Comma-Separated Values的缩写,是用文本文件形式储存的表格数据,比如如下的表格: 就可以存储为csv文件,文件内容是:No.,Name,Age,Score 1,Apple,12,98 2,Ben,13,97 3,Celia,14,96 4,Dave,15,95

当redis使用的内存超过了设置的最大内存时,会触发redis的key淘汰机制,在redis 3.0中有6种淘汰策略: noeviction: 不删除策略.当达到最大内存限制时, 如果需要使用更多内存,则直接返回错误信息.(redis默认淘汰策略) allkeys-lru: 在所有key中优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key. allkeys-random: 在所有key中随机删除一部分 key. volatile-lru: 在设置了超时时间(exp

def SplitHtmlTag(file): with open(file,"r") as f,open("result.txt","w+") as c: lines=f.readlines() for line in lines: re_html=re.compile(r'<[^>]+>')#从'<'开始匹配,不是'>'的字符都跳过,直到'>' line=re_html.sub('',line) c.wri

导入pandas import pandas as pd 1.读取excel中的数据: frame = pd.DataFrame(pd.read_csv('excel的绝对路径.csv'', 'Sheet1')) 2.去除重复行后的数据; data = frame.drop_duplicates(subset='', keep='first', inplace='') drop_duplicates用法:subset='需要去重复的列名', keep='遇到重复的时保留第一个还是保留最后一个',

需要从sftp上下载一些图片文件,文件名存放在一个csv文件中.代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import paramiko import csv import os def sft_download_all(host,port,username,password): sf = paramiko.Transport((host,port)) sf.connect(username = username,password = password) sftp = param

CSV文件结构如下,其中字段A为唯一 代码如下,Python27 with open(file_obj+'TEST.CSV','r') as f: #转为字典 Reader=csv.DictReader(f) #转为列表,列表中多维字典 csvlist1 = list(Reader) #将A当做为索引 csvlist2 = [row['A'] for row in csvlist1] #根据A的值找到下标值 n = csvlist2.index(A VALUE) #根据下标值获取对应的字典 cs

# -*- coding: utf-8 -*- import math import re import csv import repr def ean_checksum(eancode): """returns the checksum of an ean string of length 13, returns -1 if the string has the wrong length""" if len(eancode) != 13: re

list1 = ['122', '2333', '3444', '', '', None] a = list(filter(None, list1)) # 只能过滤空字符和None print(a) # ['122', '2333', '3444'] # Python内建filter()函数 - 过滤list # filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素 def not_empty(s): return s and s.stri

比较容易记忆的是用内置的set l1 = ['b','c','d','b','c','a','a']l2 = list(set(l1))print l2   还有一种据说速度更快的,没测试过两者的速度差别 l1 = ['b','c','d','b','c','a','a']l2 = {}.fromkeys(l1).keys()print l2   这两种都有个缺点,祛除重复元素后排序变了: ['a', 'c', 'b', 'd']       如果想要保持他们原来的排序:   用list类的so

例:1: filt函数用法及匿名函数lamda用法,详见http://www.cnblogs.com/apple2016/p/5657698.html join()用法详见http://www.cnblogs.com/apple2016/p/5600977.html ss=['upay3 27878 1 * ?'] s1=','.join(filter(lambda x: x, ss[0].split(' '))) print (s1) >>> =====================

def clear_space(): with open("test","r",encoding="utf-8") as fr: for line in fr: line = line.strip() if len(line) > 0: yield line g = clear_space() for line in g: with open("test.bak","a",encoding="

Jmeter中使用CSV Data Set Config参数化不重复数据执行N遍 要求: 今天要测试上千条数据,且每条数据要求执行多次,(模拟多用户多次抽奖) 1.用户id有175个,且没有任何排序规则: 2.要求175个用户都去请求,每个用户执行3次: (由于自己笔记本性能不佳,只能数量小举例,大家自行增加用户量和循环次数) 设计: 我们通过CSV Data Set Config,在记事本中先写好175个数据,然后直接调用该文本: 然后在http请求中直接引用该值: 整个图见下: 一．准备tx