0. 如何入门数据分析 关注沙漠之鹰的同学一定看过沙漠君写得很多篇数据分析文章,比如分析房价,车价,预测机动车摇号这些话题.其实文章中所有的分析都使用了Python和它非常强大的数据分析库Pandas.一些机器学习和预测的功能则用到了sklearn库.掌握了这些工具,就能应对绝大多数的分析需求. 纸上得来终觉浅,即使你看了很多书和代码,也未必比得上多接触例子多敲一些代码,三四个中等规模(约一两百行代码的)的案例就能让你有整体的把握.至于数据采集,沙漠之鹰有开源的数据抓取工具Hawk,网上也有众多

python 获取一个列表有多少连续列表 例如 有列表 [1,2,3] 那么连续列表就是 [1,2],[2,3],[1,2,3] 程序实现如下: 运行结果:

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

一. 背景 公司又要做一个新项目,是一个合作型项目,我们公司出web展示服务,合作伙伴线下提供展示数据. 而且本次项目是数据统计展示为主要功能,并没有研发对应的数据接入接口,所有展示数据源均来自数据库查询, 所以验证数据没有别的入口,只能通过在数据库写入数据来进行验证. 二. 工具 Python+mysql 三.前期准备 前置:当然是要先准备好测试方案和测试用例,在准备好这些后才能目标明确将要开发自动化小工具都要有哪些功能,避免走弯路 3.1 跟开发沟通 1)确认数据库连接方式,库名 : 2)测

select DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(date),'%Y-%m-%d') as d, count(*) as c from tb where (FROM_UNIXTIME(date)) ')) and (FROM_UNIXTIME(date)) ')) group by d

SELECT COUNT(syscolumns.name) FROM syscolumns , sysobjects WHERE syscolumns.id = sysobjects.id AND sysobjects.name = '表名'

方法一: 推导式 dd="ewq4aewtaSDDSFDTFDSWQrtewtyufashas" print {i:dd.count(i) for i in dd} 方法二: counter import collections dd="ewq4aewtaSDDSFDTFDSWQrtewtyufashas" obj = collections.Counter(dd) print obj 取值: for k,v in obj.items(): print (k,v)

如何统计一个列表元素的频度 两个需求: 1,统计一个随机序列[1,2,3,4,5,6...]中的出现次数前三的元素及其次数 2,统计一片英文文章中出现次数前10 的单词 两种方法: 1,普通的for循环,结合前边 python基础一 -------如何在列表字典集合中根据条件筛选数据的内容 2,自带库 collections 的counter 方法 解决需求一,两种方法 一: 先生成一个随机的列表,通过方法一获取最大元素 获取最多元素 重点讲解第二种方法 1,先导入 from collectio

类中的静态变量 需要通过类名.静态变量名 来修改 :通过对象不能修改 python中如何统计一个类的实例化对象?? class Person: #静态变量count,用于记录类被实例化的次数 count = mind = "有思想" animal = "高级动物" soul = "有思想" def __init__(self ,country ,name ,sex ,age ,height ): self.country = country se

用Python实现一个大数据搜索引擎 搜索是大数据领域里常见的需求.Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者.本文利用很少的Python代码实现了一个基本的数据搜索功能,试图让大家理解大数据搜索的基本原理. 布隆过滤器 (Bloom Filter) 第一步我们先要实现一个布隆过滤器. 布隆过滤器是大数据领域的一个常见算法,它的目的是过滤掉那些不是目标的元素.也就是说如果一个要搜索的词并不存在与我的数据中,那么它可以以很快的速度返回目标不存在. 让我们看看以下布隆过滤器的代码:

今天遇到了一个问题,遇到一个32位的数据,写一个子函数来判断它的多少位是1.我的思路一开始是把这个数据变成一个32位容量的数组然后每个位去比较是不是1,如果是1,就用另一个变量加1.最后返回这个变量. 但是这样不对当而且也没有必要转成数组来做. int count_bit (unsigned int a) { ; while (a) { counts += a & 0x1u ; a >>= ; } return counts ; } 这个子函数,把想要判断的32位数据传入进来.然后先对

本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,如有问题请及时联系我们以作处理 近期,蛋壳公寓"爆雷"事件持续发酵,期间因拖欠房东房租与租客退款,蛋壳公寓陷入讨债风波,全国多地蛋壳公寓办公区域出现大规模解约事件,而作为蛋壳公寓总部所在地北京,自然首当其冲. 为了应对大规模的解约,北京在全市已经设立了100多个蛋壳公寓矛盾纠纷接待点,包含了蛋壳公寓涉及到的12个区,这些接待点下沉到了街道甚至社区,以方便涉及蛋壳公寓事件的房东和租客咨询和处理纠纷. 长租公寓暴雷,不少年

一.数据源 之前,我分享过一期爬虫,用python爬取Top100排行榜: 最终数据结果,是这样的: 在此数据基础上,做python可视化分析. 二.数据读取 首先,读取数据源: # 读取csv数据 df = pd.read_csv(csv) 三.数据概览 用shape查看数据形状: # 查看数据形状 df.shape 用head查看前n行: # 查看前5行 df.head(5) 用info查看列信息: # 查看列信息 df.info() 用describe查看统计性分析: # 描述性统计分析

本文主要参考英文教材Python Machine Learning第二章.pdf文档下载链接: https://pan.baidu.com/s/1nuS07Qp 密码: gcb9. 本文主要内容包括利用Python实现一个感知机模型并利用这个感知机模型完成一个分类任务. Warren和McCullock于1943年首次提出MCP neuron神经元模型[1],之后,Frank Rosenblatt在MCP neuron model的基础之上提出了感知机Perceptron模型[2].具体细节请阅

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.

.python统计文本中每个单词出现的次数: #coding=utf-8 __author__ = 'zcg' import collections import os with open('abc.txt') as file1:#打开文本文件 str1=file1.read().split(' ')#将文章按照空格划分开 print "原文本:\n %s"% str1 print "\n各单词出现的次数:\n %s" % collections.Counter(s

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12673.html 一.需求描述 客户需要每周周一接收特定的活动数据,生成Excel或是CSV文件,并通过邮件发送给指定接收者.需求初步分析得出如下结论: 1.客户所要的数据并不太复杂,无须通过特殊处理,可以简单的认为就是SQL查询结果输出 2.查询结果输出CSV文件,及邮件发送技术相对成熟,通用性强 3.Linux系统的Crond服务支持定时任务 二.系统环境要求 Linux CentOS6.x Hadoop2.x P

SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第三篇) 最近真的没有什么精力写文章,天天加班,为了完成这个系列,硬着头皮上了 再看这篇文章之前请大家先看我之前写的第一篇和第二篇 第一篇:SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第一篇) 第二篇:SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第二篇) 1.统计信息的含义与作用 为了以尽可能快的速度完成语句,光有索引是不够的.对于同一句话,SQLSERVER有很多种方法来完成他. 有些方法适合于数据量比

1 引言 数据分析.数据挖掘.可视化是Python的众多强项之一,但无论是这几项中的哪一项都必须以数据作为基础,数据通常都存储在外部文件中,例如txt.csv.excel.数据库.本篇中,我们来捋一捋Python中那些外部数据文件读取.写入的常用方法. 下表是Pandas官方手册上给出的一张表格,表格描述的是Pandas中对各种数据文件类型的读.写函数,你可以直接在官方手册中找到: Format Type Data Description Reader Writer text CSV read_

编者按: 上学时听过山师王志民先生一场讲座,说每个人不论干什么,都应该学习国学(原谅我学了计算机专业)!王先生讲得很是吸引我这个工科男,可能比我的后来的那些同学听课还要认真些,当然一方面是兴趣.一方面是跨了学科听课,内容引人入胜,主要还是我懂得太少了,哈!我记得当时讲座的主题是有关孔子与齐鲁大地的关系,也正是那场讲座让我下决心跨学院选修了<中国古代思想文化史研究>,才让我对于诸子百家思想有了更深的认识,教授们轮番上阵,让我们学习到我们中华民族先贤智慧.也认识了历史学和中国哲学专业的同学,其中还

前言 整个世界正被大流行困扰着,不同国家拿出了不同的应对策略,也取得了不同效果.这也是本文的脑洞来源,打算研究一下各国在医疗基础设置上的开支,对几个国家的医疗费用进行数据可视化. 由于没有找到最近一年的可靠数据来源,所以这里使用的是2016年的数据.数据清楚哪个国家花得最多.哪个国家花得最少.我一直想试试在Python中网络抓取和数据可视化,这算是个不错的项目.虽然手动将数据输入Excel肯定快得多,但是这样就不会有宝贵的机会来练习一些技能了. 数据科学就是利用各种工具包来解决问题,网络抓取和正