需求源于 整理 时序报告.按照以前的思路 都是按行行的 进行处理 提取需要的信息,判断. 首先的操作应该是读取. python的读取 两个方法 (1) 通过readline()来进行读取 f = open('xxx/xxx/1.tcl') line = f.readline() 但是这个只是读取文件的第一行.如何循环使用呢? while line: print line,   #后面跟,表示忽略换行符. line = f.readline()  # 继续读取下一行 f.close() (2) 

处理文本数据,主要是通过Seris的str访问.遇到NaN时不做任何处理,保留结果为NaN,遇到数字全部处理为NaN. str是Seris的方法,DataFrame不能直接使用,但是通过索引选择DataFrame中的某一行或者某一列,结果为Seris,然后就可以使用了. 例如定义一个Seris和DataFrame如下 s = pd.Series([' ab',1,' bb ',np.nan,'bc ']) dic = {'one':[0,2,2,4],'two':[2,np.nan,4,6],'

最近写了一个python脚本,用TagMe的api标注文本,并解析返回的json数据.在这个过程中遇到了很多问题,学到了一些新东西,总结一下. 1. csv文件处理 csv是一种格式化的文件,由行和列组成,分隔符可以根据需要发生变化.只有分隔符为逗号','时,才会在excel中显示为列. python的csv模块提供了reader和writer函数来读写csv格式的数据. csv.reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams) csv.writer(c

字符串的一些方法! 1.text.endswith(".jpg")        如果字符串是以给定子字符串结尾的,就返回值True. 2. text.upper():         返回一个被转换为全大写字母的字符串的副本. 3.text.lower():        返回一个被转换为全小写字母的字符串副本. 4.text.replace("tomorrow","Tuesday"):       返回一个字符串的副本,其中的某个子字符串全被

import codecs f = codecs.open('test1 - 副本.txt', mode='r', encoding='utf-8') # 打开txt文件,以'utf-8'编码读取 line = f.readline() # 以行的形式进行读取文件 list1 = [] while line: a = line.split() b = a[0:1] # 这是选取需要读取的位数 list1.append(b) # 将其添加在列表之中 line = f.readline() f.cl

(工作之后,就让自己的身心都去休息吧) 今天介绍一下文本数据的提取和转换,这里主要实例的转换为excel文件(.xlsx)转换world文件(.doc/docx),同时需要使用win32api,同pywin32库. pandas库我之前的博客里面都有详细的介绍和使用,这里主要介绍下win32库. PyWin32是一个Python库,可以为Python提供Windows扩展.换句话说,它允许您访问各种Windows功能 - 至少Microsoft Office的功能 - 而无需使用Microsof

知识点不多 一:普通操作  # rt 模式的 open() 函数读取文本文件 # wt 模式的 open() 函数清除覆盖掉原文件,write新文件 # at 模式的 open() 函数添加write新文件 with open("../../testData","rt",encoding="utf-8") as f : for line in f : print(line) # 写操作默认使用系统编码,可以通过调用 sys.getdefaulte

[Python] 糗事百科文本数据的抓取 源码 https://github.com/YouXianMing/QiuShiBaiKeText import sqlite3 import time import requests from regexp_string import * class QiuShiBaiKeText35: db_name = 'qiu_shi_bai_ke_text35.db' conn = None def prepare(self): """ 开

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

1. 用C/C++实现的结构化数据处理 在涉及到比较底层的通信协议开发过程中, 往往需要开发语言能够有效的表达和处理所定义的通信协议的数据结构. 在这方面是C/C++语言是具有天然优势的: 通过struct, union, 和bit-fields, C/C++能够以一种最有效率也最自然的方式处理此类问题. 举例说明一下, 下图是智能电网用于远程自动抄表的通信协议的一部分 用C可以描述如下: struct { unsigned ; //路由标识 unsigned ;//附属节点标识 unsigne

python统计一个文本中重复行数的方法 这篇文章主要介绍了python统计一个文本中重复行数的方法,涉及针对Python中dict对象的使用及相关本文的操作,具有一定的借鉴价值,需要的朋友可以参考下 比如有下面一个文件 2 3 1 2 我们期望得到 2,2 3,1 1,1 解决问题的思路: 出现的文本作为key, 出现的数目作为value,然后按照value排除后输出 最好按照value从大到小输出出来,可以参照: 代码如下: in recent Python 2.7, we have new

将文本转换到NumPy 数组中,做机器学习或其他任何任务,文本处理的技能必不可少.python 实现实现了很精简强大的文本处理功能: 假设 文件 traindata.csv 中有数据 1000行,3列特征,第四列(最后一列)为类标签 1. 基本方法: def file2matrix(): dataMat = [] labelMat = [] fr = open('./traindata.csv','rb') fr.readline() for line in fr.readlines(): #读

转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法 在学习<NLP with Ptyhon>一中的过程中,总想用中文语料进行试验,结果在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

python 读取excel数据并将测试结果填入Excel 读取一个Excel中的一条数据用例,请求接口,然后返回结果并反填到excel中.过程中会生成请求回来的文本,当然还会生成一个xml文件.具体的excel文件如下: 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*- from xml.dom import minidom import xlrd import openpyxl import requests import json import sys import HTMLPa

亿级别G级别文本数据去重 文件总行数 字节数 去重后行数 [root@d mongoexport]# wc -l superpub-ask-question.csv126530681 superpub-ask-question.csv[root@d mongoexport]# awk '!a[$0]++{print $0}' superpub-ask-question.csv | wc -l63657205[root@d mongoexport]# head -5 superpub-ask-qu

vim调用python格式化json数据 November 30, 2013GNU/Linuxpython3, Vimopenwares python有个标准模块叫json,用于编码/解码,序列化/按序列化json格式数据. 服务器返回的json数据是非格式化的,程序使用没问题,如果需要阅读则亚历山大. 可以使用vim调用python json模块提供的命令行工具json/tool.py格式化json文本. vim打开json数据,命令行模式下 :%!python3 -m json.tool %

使用文本数据 本指南的目标是探讨scikit-learn 一个实际任务中的一些主要工具:分析二十个不同主题的文本文档(新闻组帖子)集合. 在本节中,我们将看到如何: 加载文件内容和类别 提取适用于机器学习的特征向量 训练线性模型进行分类 使用网格搜索策略来查找特征提取组件和分类器的良好配置 教程设置 要开始使用本教程,您首先必须安装 scikit-learn及其所有必需的依赖项. 有关详细信息和每个系统的说明,请参阅安装说明页面. 本教程的源码可以在您的scikit-learn文件夹中找到: s

Python之pandas数据加载.存储 0. 输入与输出大致可分为三类: 0.1 读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式 2.2 使用数据库中的数据 0.3 利用Web API操作网络资源 1. 读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数. 1.1 pandas中的解析函数: read_csv 从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数据.默认分隔符为逗号 read_table 从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数

自从认识了python这门语言,所有的事情好像变得容易了,作为小白,逗汁儿今天就为大家总结一下python的文本处理的一些小方法. 话不多说,代码撸起来. python大小写字符互换 在进行大小写互换时,常用到的方法有4种,upper().lower().capitalize() 和title(). str = "www.dataCASTLE.com" print(str.upper())# 把所有字符中的小写字母转换成大写字母 print(str.lower())# 把所有字符中的大

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他