# -*- coding: utf-8 -*- # author:baoshan import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def main(): aqi_data = pd.read_csv('china_city_aqi_teacher.csv') prin

python 清洗中文文件 需要用到的两个链接: 1,unicode编码转换器 http://www.bangnishouji.com/tools/chtounicode.html 2,Python匹配中文的正则表达式 http://www.jb51.net/article/83975.htm # -*- coding:utf-8 -*- import re import os ''' python3.5 存在bug,清洗前先清理如下的链接: img src="//p3.pstatp.com/l

python matplotlib 中文显示乱码设置 原因:是matplotlib库中没有中文字体.1 解决方案:1.进入C:\Anaconda64\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data该文件夹下就能看到matplotlibrc配置文件,打开该配置文件 找到下面这行:然后,将前面的注释去掉,save. #font.serif : Bitstream Vera Serif, New Century Schoolbook, Century Schoolbook

参考:什么是字符编码? 参考:Unicode 和 UTF-8 有何区别? 参考:python中文decode和encode转码 一.相关说明 Python 中关于字符串的操作只限于英文字母,当进行中文字符的操作的时候就会报错,以下将相关操作方法进行展示. 写在前面:如何获得系统的默认编码 ? >>> import sys >>> print sys.getdefaultencoding() ascii 通过如下代码查询不同的字符串所使用的编码,具体操作详见:用chard

Python Pandas操作Excel 前情提要 ☟ 本章使用的 Python3.6 Pandas==0.25.3 项目中需要用到excel的文件字段太多 考虑到后续字段命名的变动以及中文/英文/日文...等多国语言的校验 操作麻烦 后改进的操作方式 测试文件点击下载 Pandas中文文档 Pandas中文文档 # 安装pandas # -i https://pypi.douban.com/simple/ 国内镜像加速 pip insatll pandas==0.25.3 -i https:/

python matplotlib 中文显示参数设置 方法一:每次编写代码时进行参数设置 #coding:utf-8import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号#有中文出现的情况,需要u'内容'方法二:import matplotlibmatplotlib.matplotl

Python&pandas与mysql连接 1.python 与mysql 连接及操作,直接上代码,简单直接高效: import MySQLdb try: conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='×××××',db='test',charset='utf8') cur = conn.cursor() cur.execute('create table user(id int,name varchar(20))' )

python的中文处理还是比较麻烦的,utf-8的字符串的长度是1-6个字符,一不小心就会从中截断,出现所谓的乱码.下面这个函数提供了,从一段utf-8编码的字符串中,截取固定长度的字串.ord(char)将字符转换称整数,根据utf-8的编码规则,确定每个utf-8的字占用几个字符,从而避免截断的情况.参数:  string  :utf-8字符串,如果是别的字符编码,请先转换成utf-8(推荐所有字符串和文件都用utf-8格式的)  length :字符数(注意不是中文字的个数) 题外话:py

python 读取中文文件后,作为参数使用,经常会遇到乱码或者报错asii错误等. 我们需要对中文进行decode('gbk') 如我有一个data.txt文件有如下内容: 百度 谷歌 现在想读取文件中内容构建查询语句代码如下: f=open('data.txt','r') for i in f.readlines(): data_line=i.strip() data=data_line.decode("gbk") print "this is %s"%data

这篇博客根据中文自然语言预处理的步骤分成几个板块.以做LDA实验为例,在处理数据之前,会写一个类似于实验报告的东西,用来指导做实验,OK,举例: 一,实验数据预处理(python,结巴分词)1.对于爬取的评论做分词和词性标注处理(mac-result.txt)2.对于结果只用公版的停用词表去停用词,不进行人工筛选(mac-result1.txt)3.保留:名词,名词短语(两者为评论描述主题) 形容词,动词,动词短语(对主题的描述)以及其他可能有实意的词   去除:副词,标点,拟声词等无实意词包括

这篇文章主要介绍了Python BeautifulSoup中文乱码问题的2种解决方法,需要的朋友可以参考下 解决方法一: 使用python的BeautifulSoup来抓取网页然后输出网页标题,但是输出的总是乱码,找了好久找到解决办法,下面分享给大家 首先是代码 复制代码 代码如下: 在刚开始测试的时候发现,虽然输出是乱码的,但是写在文件里面却是正常的.然后在网上找了找解决办法才发现 print一个对象的逻辑:内部是调用对象的__str__得到对应的字符串的,此处对应的是soup的__str__

之前在做python pandas大数据分析的时候,在将分析后的数据存入mysql的时候报ERROR 2006 (HY000): MySQL server has gone away 原因分析:在对百万数据进行分析的时候,由于分析逻辑有点复杂,导致消耗的时候有点多,触发了mysql connect_timeout机制,当分析结束后想把结果存入mysql的时候,连接早已经断开了. 解决方案:针对一些复杂的数据分析,将数据分片处理,并在每次执行mysql插入的时候判断连接是否断开(connectio

Python+Pandas 读取Oracle数据库 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import cx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance') print (db.version) cr=db.cursor() sql='select * from sys_user' cr.execute(sql)

看到篇博文,https://blog.csdn.net/young2415/article/details/82795688 需求是需要统计部门礼品数量,自己简单绘制了个表格,如下: 大意是,每个部门的员工发福利,有礼品档次(见表一),每个档次礼品对应不同礼品(见表二) 假设表一在test.xlsx的sheet1中,表二在test.xlsx的sheet2中,运算结果为同级目录下的result.xlsx,用python pandas改写代码如下: import pandas as pd df1 =

Python pandas快速入门2017年03月14日 17:17:52 青盏 阅读数:14292 标签: python numpy 数据分析 更多 个人分类: machine learning 来自官网十分钟教学 Pandas的主要数据结构:DimensionsNameDescription1Series1D labeled homogeneously-typed array2DataFrameGeneral 2D labeled, size-mutable tabular structur

目录 python与中文的那点事 1. utf-8/gbk/unicode/ASCII 2.各种编码之间的转换 3. 统计字符串中数字,字母,汉字的个数 python与中文的那点事 在学习python的过程中,发现在python2与python3中对中文的处理有所不同,所以这篇文章就来探讨一下这些不同 1. utf-8/gbk/unicode/ASCII   我们都知道,在计算机内部所有的信息都可以被表示成二进制的字符串,每一个二进制位有1和0两种状态,因此8位的二进制数可以表示256种状态,这

记性不好,多记录些常用的东西,真·持续更新中::先列出一些常用的网址: 参考了的 莫烦python pandas DOC numpy DOC matplotlib 常用 习惯上我们如此导入: import pandas as pd import numpy as np import maplotlib.pyplot as plt pandas 篇 pd.Series是一种一维的数组结构,可以列表形式初始化,得到的Series的index默认∈[0,n) s = pd.Series([1, 3,

python. pandas(series,dataframe,index,reindex,csv file read and write) method test import pandas as pdimport numpy as np def testpandas(): p = pd.Series([1,2,3,4,5],index =('a','b','c','d','e')) print(p) cities = {'bejing':5500,'shanghai':5999,'shezh

import pandas as pd import sys import imp imp.reload(sys) from sqlalchemy import create_engine import cx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance') print db.version cr=db.cursor() sql='select * from sys_user' cr.exe

python pandas判断缺失值一般采用 isnull(),然而生成的却是所有数据的true/false矩阵,对于庞大的数据dataframe,很难一眼看出来哪个数据缺失,一共有多少个缺失数据,缺失数据的位置. 首先对于存在缺失值的数据,如下所示 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,6)) # Make a few areas have NaN values df.iloc[1

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