Pandas是Python下最强大的数据分析和探索库,是基于Numpy库构建的,支持类似SQL的结构化数据的增.删.查.改,具有丰富的数据处理函数.Pandas有两大数据结构:Series和DataFrame,本文主要对Series的常用用法进行总结梳理. 约定: import pandas as pd 1.什么是Series对象? Series对象本质上类似于一个一维数组,由一列元素(由值和对应的索引)组成. 2.Series对象的创建 Series对象的创建主要是使用pd.Series方法.

Python3 pandas用法大全 一.生成数据表 1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: import numpy as np import pandas as pd 2.导入CSV或者xlsx文件: df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) #pandas还可以读取一下文件: read_csv, rea

在用python3求0~n之间的素数时,关于filter用法的有点模糊,于是上网查了一下filter用法. 求0~n之间素数的脚本prime.py: def f(x): plist = [0,0] + list(range(2,x+1)) for i in range(2,x): if plist[i]: plist[i+i::i] = [0]*len(plist[i+i::i]) return filter(None,plist) print(list(f(1000))) 关于filter不是

[本文出自天外归云的博客园] 举例 下面代码围绕一个Student类综合举例说明装饰器.生成器.动态获取/添加类成员.列表推导式.reduce函数.lambda表达式的实际应用: from functools import reduce def show(func): def wrapper(_object): print([i for i in func(_object)]) return wrapper @show def generator(_object): for attr in _o

python channel_builder.py -s /Users/graypn/ -d /Users/graypn/Documents -m 7 --out=report/xx.html 参数也分长格式和短格式 短格式:-s 长格式:--source opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "hs:d:m:v:p:c:", ["help", "src=", "dst=", &qu

Python3.x与Python2.x的差异用法 1,关于urllib2区别: # python2 import urllib2 # python3 # 用urllib.request代替urllib2 import urllib.request 2,关于URLError输出用法区别: # python2 urllib2.URLError, e: # python3 urllib.request.URLError as e: 3,关于print用法区别: # python2 print 'hel

python002 Python3 基础语法 编码默认情况下,Python 3 源码文件以 UTF-8 编码,所有字符串都是 unicode 字符串. 当然你也可以为源码文件指定不同的编码: # -*- coding: cp-1252 -*- 标识符 第一个字符必须是字母表中字母或下划线'_'. 标识符的其他的部分有字母.数字和下划线组成. 标识符对大小写敏感.在Python 3中,非-ASCII 标识符也是允许的了. python保留字保留字即关键字,我们不能把它们用作任何标识符名称.Pyth

知道在python中rang()是一个有序的列表,在使用过程发现,Python2和Python3中的rang()不同之点,下面讲述不同之点 1,Python2 rang()用法 ->> rang(10) 输出 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] 2,Python3 rang()用法 ->> rang(10) 输出 rang(0.10) 实际上是生成器 for i in rang(10) 输出 注意,要想在python2实现不输出列表 xrang() 一样可以实现 文章来自

元类 1. 类也是对象 在大多数编程语言中,类就是一组用来描述如何生成一个对象的代码段.在Python中这一点仍然成立: >>> class ObjectCreator(object): - pass - >>> my_object = ObjectCreator() >>> print my_object <__main__.ObjectCreator object at 0x8974f2c> 但是,Python中的类还远不止如此.类同样

python3的用法:

******************本文目录******************一.Pyhon基本介绍 1.Why Python? 2. Python 是一门什么样的语言? 3.Python的优缺点: 4.Python解释器 5.Python的发展史 6.Python 2 or 3? 二.Python基本数据类型 1.Python的安装 2.My First Python Program 3.变量 4.注释 5.行与缩进 6.多行语句 7.其它小知识点 8.字符编码 一.Pyhon基本介绍 1.

原文: http://www.lengirl.com/code/python-click.html Click 是用Python写的一个第三方模块,用于快速创建命令行.我们知道,Python内置了一个Argparse 的标准库用于创建命令行,但使用起来有些繁琐,Click相比于Argparse,就好比requests 相比于urllib. 快速使用 Click 的使用大致有两个步骤: 使用 @click.command()装饰一个函数,使之成为命令行接口: 使用 @click.option()等

米扑代理示例(mimvp-proxy-demo) 米扑代理示例(mimvp-proxy-demo)聚合了多种编程语言使用代理IP,由北京米扑科技有限公司(mimvp.com)原创分享. 米扑代理示例,包含Python.Java.PHP.C#.Go.Perl.Ruby.Shell.NodeJS.PhantomJS.Groovy.Delphi.易语言等十多种编程语言或脚本,通过大量的可运行实例,详细讲解了使用代理IP的正确方法,方便网页爬取.数据采集.自动化测试等领域. 米扑代理示例,测试使用的代理

Requests 是用Python语言编写HTTP客户端库,跟urllib.urllib2类似,基于 urllib,但比 urllib 更加方便,可以节约我们大量的工作,完全满足 HTTP 测试需求,编写爬虫和测试服务器响应数据时经常会用到. Requests 的哲学是以 PEP 20 的习语为中心开发的,所以它比 urllib 更加 Pythoner,更重要的一点是它支持 Python3 Beautiful is better than ugly. (美丽优于丑陋) Explicit is b

全文拷贝自 命令行神器 Click 简明笔记 Click Click 是用 Python 写的一个第三方模块,用于快速创建命令行.我们知道,Python 内置了一个 Argparse 的标准库用于创建命令行,但使用起来有些繁琐,Click 相比于 Argparse,就好比 requests 相比于 urllib. 快速使用 Click 的使用大致有两个步骤: 使用 @click.command() 装饰一个函数,使之成为命令行接口: 使用 @click.option() 等装饰函数,为其添加命令

Click 是用 Python 写的一个第三方模块,用于快速创建命令行.我们知道,Python 内置了一个 Argparse 的标准库用于创建命令行,但使用起来有些繁琐,Click 相比于 Argparse,就好比 requests 相比于 urllib. 快速使用 Click 的使用大致有两个步骤: 使用 @click.command() 装饰一个函数,使之成为命令行接口: 使用 @click.option() 等装饰函数,为其添加命令行选项等. 它的一种典型使用形式如下:   import

Click Click 是 Flask 的开发团队 Pallets 的另一款开源项目,它是用于快速创建命令行的第三方模块. 我们知道,Python 内置了一个 Argparse 的标准库用于创建命令行,但使用起来有些繁琐,Click 相比于 Argparse,就好比 requests 相比于 urllib. Click 是一个第三方库,因此,在使用之前需要先安装: pip install click 参考文档http://click.pocoo.org/6/options/ Click 对arg

1. df.head(n): 显示数据前n行,不指定n,df.head则会显示所有的行 2. df.columns.values获取所有列索引的名称 3. df.column_name: 直接获取列column_name的数据 4. pd.unique(Series)获取Series中元素的唯一值(即去掉重复的) 注意和nunique的区别,nunique只作用于Series,用法是Series.nunique() 可以看得出,nuinque()是查看该序列(axis=0/1对应着列或行)的不同

元类 1. 类也是对象 在大多数编程语言中,类就是一组用来描述如何生成一个对象的代码段.在Python中这一点仍然成立: In [13]: class ObjectCreator(object): ...: pass ...: In [14]: my_object=ObjectCreator() In [15]: print(my_object) <__main__.ObjectCreator object at 0x049759D0> ​ 但是,Python中的类还远不止如此.类同样也是一种

本文编程环境:Jupyter NoteBook python3 类也是对象 在大多数编程语言中,类就是一组用来描述如何生成一个对象的代码段.在 Python 中这一点仍然成立: class ObjectCreator(object): pass my_object = ObjectCreator() my_object <__main__.ObjectCreator at 0x233e50a8ba8> 但是,Python 中的类还远不止如此.类同样也是一种对象.只要你使用关键字 class,P

1. df.head(n): 显示数据前n行,不指定n,df.head则会显示所有的行 2. df.columns.values获取所有列索引的名称 3. df.column_name: 直接获取列column_name的数据 4. pd.unique(Series)获取Series中元素的唯一值(即去掉重复的) 注意和nunique的区别,nunique只作用于Series,用法是Series.nunique() 可以看得出,nuinque()是查看该序列(axis=0/1对应着列或行)的不同