处理数据要用到Pandas,但是没有学过,不知道是否有直接对某一列归一化的方法调用.自己倒弄了下.感觉还是比较麻烦. 使用Pandas读取到数组之后想把其中的'MonthlyIncome'一列进行归一化,网上的栗子都是对整个dataframe进行归一化,因为我的数据有些列是类别,不能使用: import pandas as pd import numpy as np #加载数据 #cvs df = pd.read_csv("train1.csv") #规格化 s = (df['Mont

1.背景    项目须要,打算用python实现矩阵的去噪和归一化.用numpy这些数学库没有找到非常理想的函数.所以一怒之下自己用标准库写了一个去噪和归一化的算法,效率有点低,只是还能用,大家假设有须要能够拿去.  (1)去噪算法:依据概率论的知识,假设一组数据服从正态分布,我们设均值是n,方差是v,那么对于每一个离散数值有百分之九十二以上的概率会在(n-3*v,n+3*v)的区间内. 所以这里的去噪功能主要是实现假设超出了区间就将这个值标记为区间所能容忍最大值.  (2)归一化:找到输入队列

最近做一个系列博客,跟着stackoverflow学Pandas. 以 pandas作为关键词,在stackoverflow中进行搜索,随后安照 votes 数目进行排序: https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas?sort=votes&pageSize=15 Adding new column to existing DataFrame in Python pandas - Pandas 添加列 https://stackoverflo

说说这个网站 汽车之家,反爬神一般的存在,字体反爬的鼻祖网站,这个网站的开发团队,一定擅长前端吧,2019年4月19日开始写这篇博客,不保证这个代码可以存活到月底,希望后来爬虫coder,继续和汽车之间对抗. CSDN上关于汽车之家的反爬文章千千万万了,但是爬虫就是这点有意思,这一刻写完,下一刻还能不能用就不知道了,所以可以一直不断有人写下去.希望今天的博客能帮你学会一个反爬技巧. 今天要爬去的网页 https://car.autohome.com.cn/config/series/59.htm

为了加密 .py 文件,以前一般使用打包成 exe ,但是最近发现可以将其编译成二进制文件 pyc ,虽然反编译难度不大,但是也需要一些水平 编译生成 pyc: 单个文件 代码: import py_compile py_compile.compile("test.py") 命令行下: python -m py_compile test.py 多个文件 import compileall compileall.compile_dir("存放海量py的目录") 命令行

关于python的加密 目前软件开发商对 Python 加密时可能会有两种形式,一种是对python转成的exe进行 保护,另一种是直接对.py或者.pyc文件进行保护,下面将列举两种形式的保护流程. 1. 对 python转exe加壳 下载最新版加壳工具,使用加壳工具直接对demo.exe进行加壳操作 2.对.py/.pyc加密 第一步,使用加壳工具对 python 安装目录下的 python.exe 进行加壳,将 python.exe 拖入到加壳工具 VirboxProtector 中,配置

首先,"/"左倾斜是正斜杠,"\"右倾斜是反斜杠,可以记为:除号是正斜杠一般来说对于目录分隔符,Unix和Web用正斜杠/,Windows用反斜杠,但是现在Windows (一)目录中的斜杠们 python读文件需要输入的目录参数,列出以下例子: path = r"C:\Windows\temp\readme.txt" path1 = r"c:\windows\temp\readme.txt" path2 = "c:

今天用python操作excel时,发现xlwt的API中没有对width.height有更多介绍,且使用时也不知道width取多少合适.现在这做个详细介绍 使用版本: python:2.7.5 xlwt:1.0.0 一:先创建一个excel ''' Created on 2015-11-19 @author: Administrator ''' import xlwt book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') sheet = book.add_sheet('

1. 由Python文件编译为.pyc文件 python -m compileall apps.py 演示 2. .pyc的反编译,使用 uncompyle, 也可以使用网上在线的反编译工具 需要安装 uncompyle pip install uncompyle 演示: 其他命令 uncompyle6 --help 查看帮助 uncompyle6 models.pyc > models.py 将models.pyc反编译成py文件 uncompile -o . *.pyc 将当前文件夹中所有的

Python读取Excel,里面如果是日期,直接读出来是float类型,无法直接使用. 通过判断读取表格的数据类型ctype,进一步处理. 返回的单元格内容的类型有5种: ctype: 0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 error ctype =sheet1.cell(iRow,iCol).ctype 参考示例如下: 1.准备一个Excel文件,文件名Book1.xlsx 从第2行的第1列开始向右,分别是2019年的7月的1.2.3

Python 打包成 exe 之后,是否能从二进制文件中恢复出源代码?没有加密的话是可以的. 首先需要解包. 直接从 github 上下载就行:https://github.com/countercept/python-exe-unpacker 使用也简单:python pyinstxtractor.py xxx.exe 解包后,得到 xxx.exe_extracted 就是所有的 pyc 文件了. 找到 xxx.exe_extracted\struct 中的 pyc 签名信息: 然后可以并使用

#!/usr/bin/env python #coding:utf8 import pickle,json import datetime dic1 = {'name':'alex', 'age':44, 'born':datetime.datetime.now()} #如果这种比较复杂的,json就无法解析,此时用pick则可以 #将内存的数据存下来,进行重用,可以有工pickle序列化 f = file("d:/test.pkl","w") pickle.dum

Suppose I have a df which has columns of 'ID', 'col_1', 'col_2'. And I define a function : f = lambda x, y : my_function_expression. Now I want to apply the f to df's two columns 'col_1', 'col_2' to element-wise calculate a new column 'col_3' , somew

strftime()和strptime()行为 date,datetime和time对象都支持一种 strftime(format)方法,以创建一个表示显式格式字符串控制下的时间的字符串.从广义上讲, 尽管不是所有对象都支持一种方法,但它的d.strftime(fmt) 行为类似于time模块.time.strftime(fmt, d.timetuple())timetuple() 相反,datetime.strptime()类方法datetime从表示日期和时间的字符串以及相应的格式字符串创建

1.头信息检查是否频繁相同 随机产生一个headers, #user_agent 集合 user_agent_list = [  'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '   'Chrome/45.0.2454.85 Safari/537.36 115Browser/6.0.3',  'Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8;

同matlab一样,matplot也可画散列图scatter. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #fig = plt.figure() #ax = fig.add_subplot(111) a1 = np.array([1, 2, 3, 4]) a2 = np.array([1, 2, 3, 4]) #ax.scatter(np.random.rand(5), np.random.rand(5)) #mark = ['s','

print(train_set.tdm) print(type(train_set.tdm)) 输出得到: (0, 3200) 0.264940780338 (0, 1682) 0.356545827856 (0, 3875) 0.404535449364 (0, 2638) 0.375094236628 (0, 2643) 0.420086333071 (0, 558) 0.332314202381 (0, 2383) 0.215711023304 (0, 3233) 0.3048846436

s = 'cdp\nd' result = eval(repr(s).replace('\\', '@')) print(result) repr() 函数可以将字符串转换为python的原始字符串(即忽视各种特殊字符的作用) 然后再使用eval() 函数将原始字符串转换为正常的字符串,不使用eval 输出的字符串会带有 ' ' 引号. str() 和 repr() 都是把对象转换为字符串,但 str() 转换的字符串对用户友好, repr() 转换的字符串对python友好.

1. 从字典创建DataFrame >>> import pandas >>> dict_a = {'],'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']} >>> df = pandas.DataFrame(dict_a) # 从字典创建DataFrame >>> df # 创建好的df列名默认按首字母顺序排序,和字典中的先后顺序并不一样,字典中是'user_id','book

散列类型 1.集合 定义集合 se = {1,2,3,4} se = set()定义空集合 se = {1,3,5,7} se2 = {1,3,8,9} se & se2 {1,3} 交集 se | se2 并集 se - se2 差集 add 增 pop 随机删 remove 指定删除 update 添加 , 传序列类型. ipython里点后按tab会提示方法. isdisjoint 判断是否有交集 se.isdisjoint(se2) 有交集返回False. issubset 判断是否包含

列表的方法: 增:append() insert() extend()只能添加序列类型. .改li[0]= '123' li.insert(2,'123') 2个参数,位置,值 li.remove('123'),如果有两个123,只会删除前面第一个. 其他方法copy() reverse() sort() 字母排序时大写会在前面.按开头的第一个顺序来排 删:pop() ,默认删除最后一个元素,可指定下标索引删除 clear()清空 查:index(),返回一个值的索引,只返回第一个. count