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left: 拼接的左侧DataFrame对象 right: 拼接的右侧DataFrame对象 on: 要加入的列或索引级别名称。 必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。 如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。 left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 left_index: 如果为True，则使用左侧DataFrame中的索引（行标签）作为其连接键。 对于具有MultiIndex（分层）的DataFrame，级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。 right_index: 与left_index功能相似。 how: One of ‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’. 默认inner。inner是取交集，outer取并集。比如left：[‘A’,‘B’,‘C’];right[’’A,‘C’,‘D’]；inner取交集的话，left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接，如果没有是B，在right中没有匹配到，则会丢失。’outer’取并集，出现的A会进行一一匹配，没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。 默认为True，设置为False将在很多情况下显着提高性能。 suffixes: 用于重叠列的字符串后缀元组。 默认为（‘x’，’ y’）。 copy: 始终从传递的DataFrame对象复制数据（默认为True），即使不需要重建索引也是如此。 indicator:将一列添加到名为_merge的输出DataFrame，其中包含有关每行源的信息。 _merge是分类类型，并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值，取得值为left_only，对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only，并且如果在两者中都找到观察点的合并键，则为left_only。
on: 要加入的列或索引级别名称。必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。
Python用散列表来实现字典，散列表就是稀疏数组（数组中有空白元素），散列表中的元素叫做表元，字典的每个键值对都占用一个表元，一个表元分成两个部分，一个是对键的应用，另一个是对值的引用，因为表元的大小一致，所以可以通过稀疏数组（散列表）的偏移量读取指定的表元
上面的代码中用 for 循环去遍历 contents 这样我们就可以一个一个处理每封邮件。我们创建一个字典， emails_dict,这将保存每个电子邮件的所有细节，如发件人的地址和姓名。事实上，这些是我们要寻找的第一项信息。
本文是对PDF Explained(by John Whitington)第四章《Document Structure》的摘要式翻译。
DataFrame是pandas常用的数据类型之一，表示带标签的可变二维表格。本文介绍如何创建DataFrame对象，后面会陆续介绍DataFrame对象的用法。 首先，使用pip、conda或类似工具正确安装扩展库numpy和pandas，然后按照Python社区的管理，使用下面的方式进行导入： >>> import numpy as np >>> import pandas as pd 接下来就可以通过多种不同的方式来创建DataFrame对象了，为了避免排版混乱影响阅读，直接在我制作的PPT上进行截图
有时候，可能有一组数据，需要删除特定文本字符串之前的所有文本。例如，下图1所示的数据中包含员工的姓名和电话号码。
本篇详细说明merge的应用，join 和concatenate的拼接方法的与之相似。
导读：在Python中，进行数据分析的一个主要工具就是Pandas。Pandas是Wes McKinney在大型对冲基金AQR公司工作时开发的，后来该工具开源了，主要由社区进行维护和更新。
在之前的很多文章中我们都说过，Pandas与openpyxl有一个很大的区别就是openpyxl可以进行丰富的样式调整，但其实在Pandas中每一个DataFrame都有一个Style属性，我们可以通过修改该属性来给数据添加一些基本的样式。
在数据科学和分析领域，经常需要处理来自不同源的数据集，并将它们合并为一个统一的数据结构以进行进一步的分析。Pandas库中的pd.merge()函数提供了一种灵活的方式来合并两个或多个DataFrame，类似于SQL中的JOIN操作。本文将详细介绍pd.merge()函数的用法，并通过多个代码示例展示其在不同场景下的应用。
在我看来，对于Numpy以及Matplotlib，Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy（会在接下来的帖子中提及）当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库，但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗？当然有可能 ，关键在于你如何操作！
「 傍晚时分，你坐在屋檐下，看着天慢慢地黑下去，心里寂寞而凄凉，感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人，但我害怕这样生活下去，衰老下去。在我看来，这是比死亡更可怕的事。--------王小波」
之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数，主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍，全文较长，建议先收藏。
读取数据并使其可访问（通常称为数据加载）是使用本书中大多数工具的必要第一步。术语解析有时也用于描述加载文本数据并将其解释为表格和不同数据类型。我将专注于使用 pandas 进行数据输入和输出，尽管其他库中有许多工具可帮助读取和写入各种格式的数据。
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ （本文框架） 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据（CSV）的方法： 方法一：使用pd.read_csv()，默认打开csv文件。 9、
在自然语言处理（NLP）的背景下，主题建模是一种无监督（即数据没有标签）的机器学习任务，其中算法的任务是基于文档内容为一组文档分配主题。给定的文档通常以不同比例包含多个主题 — 例如，如果文档是关于汽车的，我们预期汽车的名称会比某些其他主题（例如动物的名称）更突出，而我们预期诸如“the”和“are”之类的词汇会几乎等比例出现。主题模型实施数学方法来量化给定文档集合的这些主题的概率。
反向索引：从-1开始，-1代表最后一个，-2代表倒数第二个，以此类推,第一个是-len(s)。
在许多应用程序中，数据可能分布在许多文件或数据库中，或者以不便于分析的形式排列。本章重点介绍帮助组合、连接和重新排列数据的工具。
当许多人开始踏足数据分析领域时，他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代，为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢？这个问题似乎简单，但背后涉及了许多关键因素。在探究这个问题之前，让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
Plotly 的 update_layout（） 方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -
导读：本文要介绍的这些技法，会用Python读入各种格式的数据，并存入关系数据库或NoSQL数据库。
数据分析的数据的导入和导出是数据分析流程中至关重要的两个环节，它们直接影响到数据分析的准确性和效率。在数据导入阶段，首先要确保数据的来源可靠、格式统一，并且能够满足分析需求。这通常涉及到数据清洗和预处理的工作，比如去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等，以确保数据的完整性和一致性。
我们在所有的 Python 程序中都使用字典。即使不是直接在我们的代码中，也是间接的，因为dict类型是 Python 实现的基本部分。类和实例属性、模块命名空间和函数关键字参数是内存中由字典表示的核心 Python 构造。__builtins__.__dict__存储所有内置类型、对象和函数。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
在本章中，你将了解所有这些以及更多。然后，您将完成两个不同的编程项目：一个存储多个文本字符串的简单剪贴板和一个自动完成格式化文本片段的枯燥工作的程序。
我们都知道电脑是由人类创造的，但是电脑不像人类一样有思考能力，它只能识别 "0" 和 "1" 的两种数字。而电脑的这种 "0" 和 "1" 思想是很难被人类所理解并操作的。所以说前人的伟大之处就是在于创造了编程语言，为了让编程语言可以用人类的方式做各种更好的思考，人类在做编程语言的时候预先定义好了各种数据类型，比如说数字可以进行计算，通过使用数据类型人类可以利用自己的思想来控制电脑。编程语言会把这些思想变为电脑能够理解的 "0" 和 "1" ，并且将这些信息在电脑上展现出来。
有几种方法可以显示程序的输出；数据可以以人类可读的形式打印出来，或者写入文件以供将来使用。本章将讨论一些可能性。
现在终于可以开始介绍Swing用户界面组件了。首先，介绍具有用户输入和编辑文本功能的组件。文本域（JTextField）组件和文本区（JTextArea）组件用于获取文本输入。文本域只能接收单行文本输入而文本区可以接收多行文本输入。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识，今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍，通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
pandas I/O API 是一组顶级reader函数，如pandas.read_csv()通常返回一个 pandas 对象。相应的writer函数是对象方法，如DataFrame.to_csv()。下面是包含可用reader和writer的表格。
Pandas有三种主要数据结构，Series、DataFrame、Panel。 Series是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等），轴标签统称为索引（index）。 DataFrame是带有标签的二维数据结构，具有index（行标签）和columns（列标签）。如果传递index或columns，则会用于生成的DataFrame的index或columns。 Panel是一个三维数据结构，由items、major_axis、minor_axis定义。items（条目），即轴0，每个条目对应一个DataFrame；major_axis（主轴），即轴1，是每个DataFrame的index（行）；minor_axis（副轴），即轴2，是每个DataFrame的columns（列）。
在Python 3.6之前，有两种将Python表达式嵌入到字符串文本中进行格式化的主要方法：％-formatting和str.format（）。
#字典 #字典是Python中唯一内建的映射类型。字典中没有特殊的顺序，但都是存储在一个特定的键(key)下面，键可以是数字，字符串，甚至是元组 #一、字典的使用 #在某些情况下，字典比列表更加适用: #1、表示一个游戏棋盘的状态，每个键都是由坐标值组成的元组 #2、存储文件修改时间，用文件名作为键; #3、数字电话\地址薄 #1、使用列表创建一个电话本,(这里用字符串表示电话号码，以0开头的数字回会被编译成8进制数字) name=["A","B","C","D"] phone=["2341","910
数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。 Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法，类似于sql中的 groupby。 1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。 groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成
在最基本的层面上，Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本，其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到，Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具，方法和功能，但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此，在我们继续之前，让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构：Series，DataFrame和Index。
“为什么治安警察抓人并刑讯逼供来获取他们的信息？硬盘对酷刑毫无抵抗力。你需要给硬盘一个抵抗的方法。这就是密码学。”
在处理数据时，编辑或删除某些数据作为预处理步骤的一部分。这可能涉及从现有列创建新列，或修改现有列以使它们适合更易于使用。为此，Pandas 提供了多种方法，您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。
*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库：https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes
Kevin Markham，数据科学讲师，2002 年，毕业于范德堡大学，计算机工程学士，2014 年，创建了 Data School，在线教授 Python 数据科学课程，他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容，迄今为止，浏览量在油管上已经超过 500 万次。
Hue 保持查询线程处于活动状态，直到您关闭它。 有一种方法可以在 Hue 上设置超时。
记得在几年前，那时候我还不怎么使用 vscode 编写 python，由于项目大多是数据处理相关，因此更多使用 jupyter notebook 。那写代码的体验感，用 "磕磕绊绊" 形容就再适合不过。
原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。
选自Dataquest 作者：Alex Yang 机器之心编译 参与：Panda 正则表达式对数据处理而言非常重要。近日，Dataquest 博客发布了一篇针对入门级数据科学家的正则表达式介绍文章，通过实际操作详细阐述了正则表达式的使用方法和一些技巧。 数据科学家的一部分使命是操作大量数据。有时候，这些数据中会包含大量文本语料。比如，假如我们需要搞清楚「巴拿马文件 [注意，可能是敏感词]」丑闻中谁给谁发送过邮件，那么我们就要筛查 1150 万份文档！我们可以采用人工方式，亲自阅读每一封电子邮件，但我们也可以
PHP字符串变量用于存储并处理文本, 在创建字符串之后，我们就可以对它进行操作。我们可以直接在函数中使用字符串，或者把它存储在变量中
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