本文将使用实际的例子来解释Python的urlparse() 函数来解析和提取URL中的域名。我们还将讨论如何提高我们解析 URL 的能力和使用它们的不同组件。...用urlparse() 从 URL 中提取域名urlparse() 方法是Python的urllib 模块的一部分，当你需要将URL拆分成不同的组件并将它们用于不同的目的时非常有用。...netloc – net 表示网络，loc 表示位置；所以它表示URLs的网络位置。path – 一个网络浏览器用来访问所提供的资源的特定途径。params – 这些是path 元素的参数。...-07', params='', query='', fragment='')你可以从输出中看到，所有的URL组件都被分离出来，作为单独的元素存储在对象中。...这样，我们可以得到我们的URL解析，并在我们的编程中使用其不同的组件来达到各种目的。
最近遇到从财务凭证摘要里提取信息的情况比较多，一是学员的提问，还有就是最近的项目上也多次涉及到这样的需求，比如下面这个，要求从摘要里把人名提取出来： 又如这种：...这里还是从比较乱的角度先探讨比较通用的方法，后面再说一说根据实际情况可以进行优化的一些思路。...- 优化思路 - 使用上面的方法，对于每个摘要，都得从通讯录表里搂一遍，如果凭证的数据量很大且通讯录上的人名也很多的话，那效率可能会比较低，对此，可以通过Table.Buffer或List.Buffer...自己按着思路试一试？ 很多时候，只有自己真正动脑想过、动手试过，才能真正掌握一项知识，并学以致用。...更多关于提升Power Query效率的方法或案例，请参考《这6个极大提高PQ数据处理速度的案例，快看看是不是你的情况！》。
而NCBI 的基因库中已经包含有这些的信息，但是只有一部分是整理可下载的。而剩下的一部分可以通过 genbank给出的位点信息来提取，个人能力有限，这里只做抛转之用。...下面以提取 CDS 为例，记录提取序列过程，其他特征序列类似。 2 结构目录 ?...3 Python代码 序列自动下载可以通过 Biopython 的 Entrez.efetch 方法来实现，这里以本地文件为例 #!...: fasta 格式的 CDS 序列， fasta 格式的完整序列 """ # 提取完整序列并格式为 fasta gb_seq = SeqIO.read(gb_file, "genbank...会有详细信息展示，点击 fasta 链接来下载序列 ? 4.2 对于NC，NM，可以用下面的方式来实现 CDS 序列下载，同样对于样本量大的序列分析比较低效 ?
前言 在使用 Selenium 进行网页自动化时，不仅需要掌握基本的节点信息提取和选项卡管理，还需要考虑到如何高效等待加载，以及如何绕过网站对自动化工具的检测。...这篇文章将详细介绍如何使用 Selenium 获取节点信息、处理延时等待、管理多选项卡，并分享多种绕过检测的方法，帮助开发者应对各种自动化测试中的挑战。...一、获取节点信息 在 Selenium 中，获取节点信息主要通过定位元素和提取属性或文本内容来实现。...（三）强制等待 time.sleep() 是 Python 内置的强制等待方法，代码会暂停指定的秒数。一般不推荐使用，但在调试时可以短暂使用。...五、总结 在 Selenium 自动化测试中，掌握节点信息获取、延时等待和选项卡管理是实现流畅操作的基础，而面对网站的反自动化检测，绕过检测的方法则是实现稳定自动化的关键。
它们能够帮助我们从海量的数据中提取出有价值的信息，并通过适当的运算处理，得出有指导意义的结论。 数据的选择，是指在原始数据集中筛选出符合特定条件的数据子集。这通常涉及到对数据的筛选、排序和分组等操作。...Python的SciPy库提供了大量的统计函数和算法，可以帮助我们进行数据的统计分析。...同时，像Scikit-learn这样的机器学习库，则提供了丰富的机器学习算法，可以帮助我们构建预测模型，从数据中提取出更深层次的信息。...综上所述，Python在数据分析中的数据选择和运算方面展现出了强大的能力。通过合理的数据选择和恰当的运算处理，我们可以从数据中获取到宝贵的信息和洞见，为决策提供有力的支持。...关键技术: mean()函数能够对对数据的元素求算术平均值并返回,程序代码如下所示: 中位数运算 中位数又叫作中值,按顺序排列的一组数据中位于中间位置的数,其不受异常值的影响。
它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...（） pd.DataFrame(dict) 从字典、列名称键、数据列表的值导入 输出数据 df.to_csv(filename) 写入CSV文件 df.to_excel(filename) 写入Excel...pd.DataFrame(np.random.rand(20,5)) 5列、20行的随机浮动 pd.Series(my_list) 从可迭代的my_list创建一维数组 df.index=pd.date_range...df.info() 索引，数据类型和内存信息 df.describe() 数值列的汇总统计信息 s.value_counts(dropna=False) 查看唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts...) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换
查看交易额数据的总体统计情况 df['交易额'].describe() 描述性统计信息describe()方法通常包括总数、平均值、标准差、最小值、25th、50th（中位数）、75th 百分位数和最大值...3、查看第1、3、5行中第2、4、6列的数据 df.iloc[[0,2,4],[1,3,5]] 使用位置索引.iloc方法从 DataFrame 中选择特定的行和列。...然后，它从这些行中的 “交易额” 列中提取数值，并使用.sum()方法计算这些值的总和。...8、对dff中的交易额平均值进行降序排列 dff.sort_values(ascending=False) 9、使用df中的数据按类别统计每个人的交易总额 df.pivot_table(index='姓名...最后，使用groupby方法将合并后的 DataFrame 按照 “姓名” 和 “职级” 进行分组，并计算每个组中 “交易额” 列的总和。
举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...：布尔型数组（过滤行）、切片（行切片）、或布尔型DataFrame（根据条件设置值） 2 df.loc[val] 通过标签，选取DataFrame的单个行或一组行 3 df.loc[：,val] 通过标签...9 reindex 通过标签选取行或列 10 get_value 通过行和列标签选取单一值 11 set_value 通过行和列标签选取单一值 举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc...序号 方法 说明 1 read_csv 从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据。...或DataFrame），表示哪些值是缺失的 举例：查看数据表基本信息（维度、列名称、数据格式等等） df.info() 十、数据转换 序号 方法 说明 1 .replace(old, new) 用新的数据替换老的数据
举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...：布尔型数组（过滤行）、切片（行切片）、或布尔型DataFrame（根据条件设置值） 2 df.loc[val] 通过标签，选取DataFrame的单个行或一组行 3 df.loc[：,val] 通过标签...通过行和列标签选取单一值 举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...序号 方法 说明 1 read_csv 从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据。...或DataFrame），表示哪些值是缺失的 举例：查看数据表基本信息（维度、列名称、数据格式等等） df.info() 十、数据转换 序号 方法 说明 1 .replace(old, new) 用新的数据替换老的数据
pandas 是一个用于数据分析和处理的强大 Python 库。它的核心数据结构是 DataFrame 和 Series。...示例：从 DataFrame 中提取 Series # 从 DataFrame 中提取 'Name' 列，作为一个 Series names = df['Name'] # 显示 Series print...十一、高效的数据操作与分析 11.1 数据分组与聚合 数据分组和聚合是数据分析中非常常见的操作，它可以帮助你从大数据集中提取总结性信息。...) 详细解释 df.groupby(‘City’)[‘Age’].mean()：按 City 列分组，然后计算每个组中 Age 列的平均值。...例如，你可以按部门和性别统计员工的平均年龄，或者按产品和地区计算销售额的汇总。
本文关键字：关键字提取、关键短语提取、Python、NLP、TextRank、Rake、BERT 在我之前的文章中，我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词，TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权...为了说明每种关键字提取方法（Rake、Yake、Keybert 和 Textrank）的实现原理，将使用已发表的文章[1]的摘要以及主题指定的关键字，并通过检查哪些方法的提取的关键词与作者设置的关键词更接近...Yake 它是一种轻量级、无监督的自动关键词提取方法，它依赖于从单个文档中提取的统计文本特征来识别文本中最相关的关键词。该方法不需要针对特定的文档集进行训练，也不依赖于字典、文本大小、领域或语言。...你可以阅读原始论文[2]，以及yake 的Python 包[3]关于它的信息。...Rake Rake 是 Rapid Automatic Keyword Extraction 的缩写，它是一种从单个文档中提取关键字的方法。
pandas 是一个用于数据分析和处理的强大 Python 库。它的核心数据结构是 DataFrame 和 Series。...示例：从 DataFrame 中提取 Series # 从 DataFrame 中提取 'Name' 列，作为一个 Series names = df['Name'] # 显示 Series print...五、高效的数据操作与分析 5.1 数据分组与聚合 数据分组和聚合是数据分析中非常常见的操作，它可以帮助你从大数据集中提取总结性信息。...) 详细解释 df.groupby(‘City’)[‘Age’].mean()：按 City 列分组，然后计算每个组中 Age 列的平均值。...例如，你可以按部门和性别统计员工的平均年龄，或者按产品和地区计算销售额的汇总。
数据分析函数 df #任何pandas DataFrame对象 s #任何pandas series对象 从各种不同的来源和格式导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件...pd.DataFrame(dict) # 从字典中，列名称的键，列表中的数据的值 导出数据 df.to_csv(filename) # 写入CSV文件 df.to_excel(filename) #...() # 索引，数据类型和内存信息 df.describe() # 数值列的摘要统计信息 s.value_counts...(col1)[col2] # 返回中的值的平均值 col2，按中的值分组 col1 （平均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） df.pivot_table(index...how'可以是一个 'left'， 'right'， 'outer'， 'inner' 数据统计 df.describe() # 数值列的摘要统计信息 df.mean() # 返回均值的所有列
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。...在这里使用方括号而不是小括号的目的是为了获得方便的Python切分：可以使用一个单冒号或双冒号，其含义是熟悉的start:stop:step。缺失的 start（end） 就是从系列的开始（到结束）。...默认情况下，当创建一个没有索引参数的Series（或DataFrame）时，它初始化为一个类似于Python的range()的惰性对象。...另一种追加和插入的方法是用iloc对DataFrame进行切片，应用必要的转换，然后用concat把它放回去。...而且它总是返回一个没有重复的索引。 与defaultdict和关系型数据库的GROUP BY子句不同，Pandas groupby是按组名排序的。
前言 本文分析了一段Python代码，主要功能是从网页中提取数据并进行数据处理与可视化。代码通过发送HTTP请求获取网页内容，使用XPath解析网页内容，并提取所需数据。...datas 使用pandas.DataFrame()方法将二维列表转换为DataFrame对象df，每列分别命名为'类型'、'书名'、'作者'、'字数'、'推荐' 将'推荐'列的数据类型转换为整型 数据统计与分组...df.describe() df.groupby('类型').count() 使用describe()方法对数据进行统计描述，包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等 使用groupby()方法按'...('int') # 将推荐列的数据类型转换为整型 df.describe() # 使用describe()方法获取数据的统计描述信息 df.groupby('类型').count() # 使用groupby...本文分析了一段Python代码，其主要功能是从网页中提取数据并进行数据处理和可视化。
数据分析函数 df #任何pandas DataFrame对象 s #任何pandas series对象 从各种不同的来源和格式导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV...pd.DataFrame(dict) # 从字典中，列名称的键，列表中的数据的值 导出数据 df.to_csv(filename) # 写入CSV文件 df.to_excel(filename)...() # 索引，数据类型和内存信息 df.describe() # 数值列的摘要统计信息 s.value_counts...(col1)[col2] # 返回中的值的平均值 col2，按中的值分组 col1 （平均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） df.pivot_table(index...how'可以是一个 'left'， 'right'， 'outer'， 'inner' 数据统计 df.describe() # 数值列的摘要统计信息 df.mean() #
(columns={'score':'popularity'}, inplace = True) 5 字符统计 题目：统计grammer列中每种编程语言出现的次数 难度：⭐⭐ Python解法 df...("%m-%d") 26 数据查看 题目：查看索引、数据类型和内存信息 难度：⭐ 期望输出 DataFrame'> RangeIndex: 135...将数据分为三组 难度：⭐⭐⭐⭐ 输入 期望输出 ?...(1,100,20) df1 = pd.DataFrame(tem) 83 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy生成20个0-100固定步长的数 Python...converters={'薪资水平': lambda x: '高' if float(x) > 10000 else '低'} ) 103 数据计算 题目：从dataframe提取数据 难度：⭐⭐⭐ 备注
我们将详细了解分组过程的每个步骤，可以将哪些方法应用于 GroupBy 对象上，以及我们可以从中提取哪些有用信息 不要再观望了，一起学起来吧 使用 Groupby 三个步骤 首先我们要知道，任何 groupby...（变换）：按组进行一些操作，例如计算每个组的z-score Filtration（过滤）：根据预定义的条件拒绝某些组，例如组大小、平均值、中位数或总和，还可以包括从每个组中过滤掉特定的行 Aggregation...（按组输出描述性统计信息）和 nunique()（给出每个组中唯一值的数量） grouped.sum() Output: awardYear prizeAmount prizeAmountAdjusted...换句话说，filter()方法中的函数决定了哪些组保留在新的 DataFrame 中 除了过滤掉整个组之外，还可以从每个组中丢弃某些行。...链是如何一步一步工作的 如何创建 GroupBy 对象 如何简要检查 GroupBy 对象 GroupBy 对象的属性 可应用于 GroupBy 对象的操作 如何按组计算汇总统计量以及可用于此目的的方法
Python支持从多种类型的数据导入。...Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用 Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。...2.按位置提取(iloc) 使用iloc函数按位置对数据表中的数据进行提取，这里冒号前后 的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始。...3.按标签和位置提取（ix） ix是loc和iloc的混合，既能按索引标签提取，也能按位置进行数 据提取....Python中可以通过Describe对数据进行描述统计 #数据表描述性统计 df_inner.describe().round(2).T ?
totalPrice = p.span.string tp.append(totalPrice) 提取房源单价、位置、属性和关注度信息的方法与提取房源总价格的方法类似。...抽取其中若干个数组，检查提取的信息情况： ? 看到房源总价数组的前20个数据，结果正常，提取成功。其他数组的检查方法类似。 3....数据加工 这里的数据加工工作是将数字从字符串中提取出来。可以采用两种方式：一种是跟分列一样的方法，将数字后的字符串作为分隔符进行分列提取；另一种是利用正则表达式的方式进行提取。...数据分组 根据房源的面积范围，对房源面积数据进行分组。这里以 50 为组距，将房源面积分为 11 组，并统计这 11 组中房源的数量。...数据分组 根据房源的总价格范围，对房源总价数据进行分组。这里以 500 为组距，将房源面积分为 7 组，并统计这 7 组中房源的数量。
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