一旦你有了密钥，需要确保你没有把它直接放入你的源代码中，因此你需要创建 ETL 脚本的同一目录中创建一个名为 config.py 的文件，将此放入文件： #config.py api_key = 创建一个名为 tmdb.py 的文件，并导入必要的依赖： import pandas as pd import requests import config 向 API 发送单个 GET 请求的方法...我们创建一个循环，一次请求每部电影一部，并将响应附加到列表中: response_list = [] API_KEY = config.api_key for movie_id in range(550,556...response_list 这样复杂冗长的 JSON 数据，这里使用 from_dict() 从记录中创建 Pandas 的 DataFrame 对象： df = pd.DataFrame.from_dict...，使用了 explode、crosstab 函数来扩展多个列，其效果就是如果电影属于某个类型，该行的值就为 1，结果就是这样： 关于日期时间，我们希望将日期扩展为年、月、日、周，像这样： 那么以下代码就是干这个的
本文就给大家介绍几个我用到的办公室自动化技巧： 1、Word文档doc转docx 去年想参赛一个数据比赛, 里面的数据都是doc格式, 想用python-docx 读取word文件中的数据, 但是python-docx...files列表中重新读取 pass print('转换文件%i个'%i) # 退出word word.Quit() 2、文字地址批量转经纬度 工作中地址转经纬度会用在做地图可视化或者计算距离方面.../geocoding/v3/' output = 'json' ak = "自己申请的api" # 百度地图API, 需要自己申请 address = quote(address...# 定义一个空的dataframe data = pd.DataFrame() # 遍历所有文件 for file in files: datai = pd.read_excel(file...) datai_len = len(datai) data = data.append(datai) # 添加到总的数据中 print('读取%i行数据,合并后文件%i列,
公告：基于DataFrame的API是主要的API 基于MLlib RDD的API现在处于维护模式。 从Spark 2.0开始，spark.mllib包中基于RDD的API已进入维护模式。...Spark的主要机器学习API现在是spark.ml包中基于DataFrame的API 有什么影响？...2.3中的亮点 下面的列表重点介绍了Spark 2.3版本中添加到MLlib的一些新功能和增强功能： 添加了内置支持将图像读入DataFrame（SPARK-21866）。...SPARK-14657：修复了RFormula在没有截距的情况下生成的特征与R中的输出不一致的问题。这可能会改变此场景中模型训练的结果。...我们假设RowMatrix的列数不是很大，因此单个本地向量可以合理地传递给驱动程序，也可以使用单个节点进行存储/操作。
DataFrame.apply 输出结果的类型。...对 Series 进行单个聚合操作，返回的是标量值： In [158]: tsdf.A.agg('sum') Out[158]: 3.033606102414146 多函数聚合 还可以用列表形式传递多个聚合函数...注意：这里输出结果的顺序不是固定的，要想让输出顺序与输入顺序一致，请使用 OrderedDict。...，输出结果为 DataFrame，并以矩阵形式显示所有聚合函数的计算结果，且输出结果由所有唯一函数组成。...，返回的结果也是单个 Series。
在输入表上执行的查询将会生成 “结果表”。每个触发间隔（trigger interval）（例如 1s），新的行追加到输入表，最终更新结果表。...为了说明这个模型的使用，让我们来进一步理解上面的快速示例： 最开始的 DataFrame lines 为输入表 最后的 DataFrame wordCounts 为结果表 在流上执行的查询将 DataFrame...只有当 window 的中间状态数据，并将该 window 最终的 counts 追加到结果表或 sink 中。...例如，window 12:00 - 12:10 的最终结果将在 watermark 更新到 12:11 后再追加到结果表中。...适用于那些添加到结果表中的行从不会更改的查询。
使用kubectl，您可以检查群集资源; 创建，删除和更新组件; 看看你的新集群; 并提出示例应用程序。...提示：有关Minikube创建集群可参考《附002.Minikube介绍及使用》 主配置文件：~/.kube/config 三 kubectl用法简介 3.1 常见用法 1 [root@k8s ~]...：指定要在一个或多个资源上锁进行的操作，如create，get，describe，delete。...int #表示notReady的容忍度的绝对值：NoExecute默认情况下添加到尚未具有此类容差的每个容器中,默认为: 300。...15 --default-unreachable-toleration-seconds int #表示容忍无法访问的容忍度：默认情况下，NoExecute添加到尚未具有此容忍度的每个容器中
在Pandas中，append()方法用于将一个或多个DataFrame或Series添加到DataFrame中。append()方法也可以用于合并操作，本文介绍append()方法的用法。...append(other): 将一个或多个DataFrame添加到调用append()的DataFrame中，实现合并的功能，other参数传入被合并的DataFrame，如果需要添加多个DataFrame...三添加多个DataFrame ---- ? 添加多个DataFrame时，用列表或元组的方式传入多个DataFrame即可，添加的原理不变。...指定Series的name参数，这样Series将以name参数作为行索引添加到DataFrame中。...append(): 添加操作，可以将多个DataFrame添加到一个DataFrame中，按行的方式进行添加。添加操作只是将多个DataFrame按行拼接到一起，可以重设行索引。
在数据分析中，常常有这样的场景，需要对不同类别的数据，分别进行处理，然后再将处理之后的内容合并，作为结果输出。对于这样的场景，就需要借助灵活的groupby功能来处理。...分组方式 分组的依据既可以是单个标签，也可以是多个标签的组合,示例如下 >>> df = pd.DataFrame({'id':[1, 2, 3, 4], ......>>> df.groupby('class') # 多个列标签的组合，用列表的形式声明 >>> df.groupby(['class','sex']) # 用行标签分组 >>> arrays =...分组处理 分组处理就是对每个分组进行相同的操作，groupby的返回对象并不是一个DataFrame, 所以无法直接使用DataFrame的一些操作函数。...API。
你可以在本文档的编写新包部分了解如何创建自己的数据包，或者使用csvdir 包中的代码从 CSV 文件创建包。 什么是交易日历？ 交易日历代表单个市场交易所的时间信息。...要添加一个部分，创建一个名为some-descriptive-name.rst的新文件，并将some-descriptive-name添加到appendix.rst中。...计算term的结果将作为一列显示在运行此管道生成的 DataFrame 中。 参数： 列（zipline.pipeline.Term） – 要添加到管道中的过滤器、因子或分类器。...如果请求单个资产和多个字段，返回的值是一个具有形状(bar_count, len(fields))的pd.DataFrame。...如果请求多个资产和单个字段，返回的值是一个具有形状(bar_count, len(assets))的pd.DataFrame。
标题{title}') 这部分代码使用for循环遍历结果元素列表，并使用find_element()方法提取每个元素中的标题和链接信息。...创建一个空的DataFrame来存储数据 df = pd.DataFrame(columns=["Link", "Content"]) 这部分代码使用pandas的DataFrame函数创建了一个空的DataFrame...for循环遍历data列表中的每个元素，获取其链接并导航到该链接。...然后从页面中找到标签为table的元素，并遍历表格的行和列，将单元格中的数据保存在row_data列表中，然后将row_data添加到result_sheet工作表中。...': title, # 标题 'link': link } # 将字典添加到数据列表中 data.append(item)
每个传递函数的结果将成为结果DataFrame中的一行。这些自然地从聚合函数命名。...此 API 允许您一次提供*多个*操作，而不是一个接一个地提供。它的 API 与 `.agg` API 非常相似。 我们创建了一个类似于上述部分中使用的框架。...每个传递函数的结果将成为结果DataFrame中的一行。这些自然地从聚合函数命名。...每个传递函数的结果将成为生成的 DataFrame 中的一行。这些自然地从聚合函数命名。...该 API 允许您一次性提供多个操作，而不是一个接一个的操作。其 API 与 .agg API 非常相似。 我们创建了一个类似于上述部分中使用的框架。
使用API 我们需要向包含我们的API密钥的基本URL发出请求。GameSpot的API拥有自己的多个资源，我们可以从中提取数据。...然后，我们将遍历100个不同的结果，并使用insert_one()PyMongo中的命令将每个结果插入到我们的集合中。也可以将它们全部放入列表中并使用insert_many()。...为此，我们将创建一个空列表来存储我们的条目，并.find()在“评论”集合上使用该命令。 使用findPyMongo中的函数时，检索也需要格式化为JSON。赋予find函数的参数将具有一个字段和值。...我们还将使用NTLK中的一些停用词（非常常见的词，对我们的文本几乎没有任何意义），并通过创建一个列表来保留所有单词，然后仅在不包含这些单词的情况下才将其从列表中删除，从而将其从文本中删除我们的停用词列表...我们可以将最普通的单词分解成一个单词列表，然后将它们与单词的总数一起添加到单词词典中，每次看到相同的单词时，该列表就会递增。
在步骤 2中，您创建一个持有5 天时间差值的timedelta对象，并将其赋值给td1。您调用构造函数来创建具有单个属性days的对象。您在此处传递值为5。...在步骤 5中，通过向构造函数传递columns参数以特定顺序的列来创建一个DataFrame，该参数是一个字符串列表。...你通过传递columns参数以字符串列表的形式传递所需的顺序的列名。 反转：在步骤 3 中，你通过以一种特殊的方式使用索引运算符[::-1]从df创建一个新的DataFrame，其中的行被反转。...在 第二步 中，你将你的 API 密钥和 API 秘密分配给新的 api_key 和 api_secret 变量，并使用它们创建 broker_connection，BrokerConnectionZerodha...在交易所中常见的各种分段类型包括现金/股票、期货、期权、大宗商品和货币。每个分段可能有不同的运营时间。通常，经纪人支持多个交易所内的多个分段。本示例演示了如何查找经纪人支持的分段列表。
特征工程需要从数据中提取相关信息并将其放入单个表中，然后可以使用该表来训练机器学习模型。 构建特征的过程非常地耗时，因为每个特征的构建通常需要一些步骤来实现，尤其是使用多个表中的信息时。...转换作用于单个表（从Python角度来看，表只是一个Pandas 数据框），它通过一个或多个现有的列创建新特征。 例如，如果我们有如下客户表。...下面是featuretools中一些特征基元的列表（我们也可以定义自定义基元） 这些原语可以单独使用，也可以组合使用来创建特征量。...例如，MEAN（payments.payment_amount）列是深度为1的深层特征，因为它是使用单个聚合创建的。...聚合就是将深度特征合成依次将特征基元堆叠 ，利用了跨表之间的一对多关系，而转换是应用于单个表中的一个或多个列的函数，从多个表构建新特征。
合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。...pd.merge(df1,df2,on='key') 2.2 默认情况下，merge做的是"inner"连接，结果中的键是交集。其他方式有“left”、“right”、“outer”。...外连接求取的是键的并集，组合了左连接和右连接。 2.3 都对的的连接是行的笛卡尔积。 2.4 merge的suffixes选项，用于指定附加到左右两个DataFrame对象的重叠列名上的字符串。...6.2 正则表达式 描述一个或多个空白符的regex是\s+ 创建可重用的regex对象： regex = re.complie('\s+') regex.split(text) 6.3 pandas中矢量化的字符串函数...实现矢量化的元素获取操作：要么使用str.get，要么使用str属性上使用索引。
以下面经典的titanic数据集为例，可以从两个方面特性来认识DataFrame： ? DataFrame是一个行列均由多个Series组成的二维数据表框，其中Series可看做是一个一维向量。...通常情况下，[]常用于在DataFrame中获取单列、多列或多行信息。具体而言： 当在[]中提供单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....3. at/iat，其实是可看分别做为loc和iloc的一种特殊形式，只不过不支持切片访问，仅可用于单值提取，即指定单个标签值或单个索引值进行访问，一般返回标量结果，除非标签值存在重复。...4. isin，条件范围查询，一般是对某一列判断其取值是否在某个可迭代的集合中。即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果。 5. where，妥妥的Pandas仿照SQL中实现的算子命名。...8. get。由于DataFrame可看做是嵌套dict结构，所以也提供了类似字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法非常类似: ? 9. lookup。
结果排序： 默认情况下，cuDF中的join（或merge）和groupby操作不保证输出排序。...在比较浮点结果时，建议使用cudf.testing模块提供的函数，允许您根据所需的精度比较值。 列名： 与Pandas不同，cuDF不支持重复的列名。最好使用唯一的字符串作为列名。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...当数据量不大，可以在单个GPU内存中处理时，cuDF提供了对单个GPU上高性能数据操作的支持。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。
how决定要执行的合并类型：left（使用左框架中的键）、right、inner（交集，默认）、outer（并集） data_new=pd.merge(data,data2,on='id',how='inner...data.merge(data2,on='id',how='left') # 使用左框架中的键 输出结果： ?...#pandas.DataFrame.loc pandas.DataFrame.iloc() 允许输入的值：整数5、整数列表或数组[4,3,0]、整数的切片对象1:7 更多关于pandas.DataFrame.iloc...7.2 使用query函数进行筛选 data.query('department=="饮料"') # 单个条件筛选 data.query('department==["饮料",..."零食"]') # 多个条件筛选 输出结果： ?
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