作者：陈业贵 华为云享专家 51cto(专家博主 明日之星 TOP红人) 阿里云专家博主 文章目录 前言 代码 删除效果 修改效果 ---- 前言 对json数据进行修改删除操作,数组里面有两个json...data = json_decode($json_string,true);// 把JSON字符串转成PHP数组 //修改操作 /*$data['0']["name"]="aas";//对数组的下标0对象的...name属性进行修改操作 $json_strings = json_encode($data); var_dump($json_strings);*/ //删除操作 /*unset($data['...0']["name"]); $json_strings = json_encode($data); var_dump($json_strings);*/ 删除效果 修改效果
前言 近日，“云悉”互联网安全监测平台监测到大量企事业单位及高中专院校大量出现博彩类信息，大量网站其页面被植入博彩信息。笔者对这些被攻击的网站以及手法进行了一番探究。 1....入侵分析 2.1 分析思路 对这些被植入博彩信息的网站进行分析，发现其被入博彩信息内容基本一致，怀疑为同一黑客团伙所为，既然同一波黑客，其肯定为利用相同漏洞批量进行操作。...对这些网站指纹进行分析，发现其指纹基本上都有某网站管理系统。 ? ? ?...部分网站指纹情况 对这些指纹进行深入分析，得到如下数据： ? 被黑网站的指纹数据情况 一个很明显的指纹，这些被入侵的大多安装了iis、iQuery、ASP、某IDCIBW网站管理系统等。...但是里面个人感觉利用基础数据,如PassiveDNS、网站指纹等基础数据进行数据分析挺有意思，这样可以把一些很抽象杂乱的事件关联到一起进行分析，抽离层层表象分析到事件的深层关联。
0） 2.前面几列是没数据的 3.有大量的合并单元格，又是不规则的，注意是“大量的”“不规则的” 4.每22个数据就来一几行标题 我们每次要查找一个数据，用Ctrl+F，输入查找都要很长时间。...， 再用第四列中含有“"2049867-佛山市XXXXX"”的全部取出，如果没有的就删除，这一步可以删除重复的合并单元形式的每隔几行就有的烦人的标题， 用再.iloc[取所有的行数据,【取出指定的列的数据...xlsx”数据 mydata=mydata[mydata[4]=="2049867-XXXXXXX"]到第四列中有“***”的数据行的数据，这可以删除烦人的标题 mydata=mydata.dropna...(axis=1,how='all')删除整列为0的数据 添加标题 d_total=mydata.merge(df,on='社会保障号')利用“社会保障号”为识别进行数据的合并。...输出到为Excel文件， ================= python的数据清洗很强大 ====今天就学习到此====
下面通过具体代码案例进行演示 内存使用情况 import psutil #内存 mem = psutil.virtual_memory() # 系统总计内存 zj = float(mem.total)...4ca707254fbaa48d3447697514702a33.png] 获取当前系统总内存，已使用内存，以及空闲内存 这里获取的内存是的单位是字节，所以需要通过除以1024转为G，下面同样如此就不再重复解释...read_time 磁盘读时间 write_time 磁盘写时间 """ 获取系统网卡信息 # 获取网络总IO信息 print(psutil.net_io_counters()) # 发送数据包...print("发送数据字节:", psutil.net_io_counters().bytes_sent,"bytes") #接收数据包 print("接收数据字节:",psutil.net_io_counters...本文详细介绍了python通过psutil获取系统信息（内存，磁盘，cpu等） 2. 本文仅供读者学习使用，不做其他用途！
若选last为保留重复数据的最后一条，若选False则删除全部重复数据。 inplace：是否在原数据集上操作。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...注：后文所有的数据操作都是在原始数据集name上进行。 三、按照某一列去重 1 按照某一列去重(参数为默认值) 按照name1对数据框去重。...从上文可以发现，在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。 但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。...如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
它有大量的数据和巨大的潜力。这篇文章将教会你如何使用Instagram作为数据的来源，以及如何将它作为你的项目的开发者。...为了做到这一点，首先我们需要在你的用户配置文件中获得所有的帖子，然后根据点赞的数量对它们进行排序。...由于我们要按照字典内的某个键对它进行排序，我们可以这样使用lambda表达式: myposts_sorted= sorted(myposts, key=lambda k: k['like_count']...获得跟踪用户和跟踪列表 我将获得跟踪用户和跟踪列表，并对其进行一些操作。为了使用getUserFollowings和getUserFollowers这两个函数，你需要先获取user_id。...现在，我们有了一个JSON格式的跟踪用户和跟踪列表的所有数据，我将把它们转换成更友好的数据类型–set–，以便对它们执行一些设置操作。 我会使用 ‘username’并从中创建set()。
标签：Python与Excel,pandas 表排序是Excel中的一项常见任务。我们对表格进行排序，以帮助更容易地查看或使用数据。...然而，当你的数据很大或包含大量计算时，Excel中的排序可能会非常慢。因此，这里将向你展示如何使用Python对Excel数据表进行排序，并保证速度和效率！...准备用于演示的数据框架 由于我们使用Python处理Excel文件中的数据，几乎在默认情况下，我们都将使用pandas库。...但是，注意，由于默认情况下inplace=False，此结果数据框架不会替换原始df。 图2 按索引对表排序 我们还可以按升序或降序对表进行排序。...在下面的示例中，首先对顾客的姓名进行排序，然后在每名顾客中再次对“购买物品”进行排序。
在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。 我们知道Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险。...5、股票回测 将交易策略在历史数据中进行合理验证的过程。 股票回测的意义：策略筛选、策略优化、策略验证。...stock_data/600000.SH.xlsx',parse_dates=['日期'],index_col='日期') stock_data.drop('交易日期', axis=1, inplace=True) #删除第二列...使用股票数据中每日的收盘价，算出5日均价和20日均价，并将均价的折线图（也称移动平均线）与K线图画在一起。 选取该股票2013-03-11日——2016-05-31的数据进行模拟。...Python3对股票数据进行分析源代码和股票数据集资源下载： Python3对股票数据进行分析源代码和股票数据集-机器学习文档类资源-CSDN下载 参考： 1、数据分析实践之路 发布者：全栈程序员栈长，
notebook）并新建一个New Notebook - 输入命令 [python] view plain copy import pandas as pd import numpy as np...其中 pandas中Data Frame类的边界方法head，查看一个很有用的数据框data frame的中，包括每列的非空值数量和各列不同的数据类型的数量。...描述汽车油耗等数据 - 查看有多少观测点（行）和多少变量（列） ?...['comb08', 'highway08', 'city08'].agg([np.mean]) - 为方便分析，对其进行重命名，然后创建一个‘year’的列，包含该数据框data frame的索引...来自大数据挖掘DT数据分析 公众号： datadw
它使用Python编写，本文中我只关注数据端的操作。 我推荐使用Jupyter Notebook和IPython。使用官方Python虽然没有问题，但是它不提供图片显示等特性。...安装 你可以使用pip安装该软件库，命令如下： python -m pip install -e git+https://github.com/LevPasha/Instagram-API-python.git...我们将发出一个请求，然后对结果使用next_max_id键值做迭代处理。 在此感谢Francesc Garcia所提供的支持。...现在我们得到了JSON格式的所有粉丝和被粉者的列表数据。我将转化该列表为一种对用户更友好的数据类型，即集合，以方便在数据上做一系列的操作。...上面我们给出了可对Instagram数据进行的操作。我希望你已经学会了如何使用Instagram API，并具备了一些使用这些API可以做哪些事情的基本想法。
- 从http://fueleconomy.gov/geg/epadata/vehicles.csv.zip 下载汽车油耗数据集并解压 - 进入jupyter notebook（ipython...notebook）并新建一个New Notebook - 输入命令 [python] view plain copy import pandas as pd import numpy as np...其中 pandas中Data Frame类的边界方法head，查看一个很有用的数据框data frame的中，包括每列的非空值数量和各列不同的数据类型的数量。...描述汽车油耗等数据 - 查看有多少观测点（行）和多少变量（列） ?...['comb08', 'highway08', 'city08'].agg([np.mean]) - 为方便分析，对其进行重命名，然后创建一个‘year’的列，包含该数据框data frame的索引
另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本，因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析，对用户的评论数据进行提炼和洞察。 一、数据获取和清洗 现在爬虫泛滥，网络公开数据的获取并不再是一个难题。...其基本思想来源于谷歌的PageRank算法, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。...和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。 3、主题分解。 假设每一段文本都是有主题的，比如新闻里的体育类、时事类、八卦类等。...通过对一系列的语料库进行主题分解（本文采用的是LDA），可以了解语料库涉及了哪些主题。（本文用的LDA实际效果不怎么好，暂且仅供娱乐。更好的方法后续或许会更新） ? ? ? ? ? ? ?...JSong Python中文社区专栏作者，华东师范大学硕士，擅长数据分析与挖掘。
，但用户还是要揣测文档意思。...可见，为了提供可靠的数据，得先有关于数据格式的描述（数据模式），如果对json数据校验的时候，先整理出数据模式，是否也能写个通用的检验算法，运用模式对数据进行校验呢？ 2....容器中容纳的元素是基本数据类型或容器，因此我们只需校验基本数据类型和对容器的结构进行校验，容器中的元素可以采用递归的方式进行校验。...目前python开源社区已经有了基于这种方式校验工具JSON-Schema, 其官方文档 中提供了相对完备的数据校验规则以及更好的使用体验。...更多关于json数据校验的特性还请大致浏览一遍官方文档。
另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本，因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析，对用户的评论数据进行提炼和洞察。 一、数据获取和清洗 现在爬虫泛滥，网络公开数据的获取并不再是一个难题。...更好的情感分析估计需要利用大量手机领域的语料重新训练才行，本文就暂不讨论这个啦。 二、好/中/差评的语义理解 语义理解是一个非常难的课题，本文不追求绝对精准，仅希望能对产品的评论有一个快速的理解。...其基本思想来源于谷歌的PageRank算法, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。...和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。 3、主题分解。 假设每一段文本都是有主题的，比如新闻里的体育类、时事类、八卦类等。...通过对一系列的语料库进行主题分解（本文采用的是LDA），可以了解语料库涉及了哪些主题。（本文用的LDA实际效果不怎么好，暂且仅供娱乐。更好的方法后续或许会更新） ? ? ? ? ? ? ?
# 对薪资进行预处理 def pre_salary(data): salarys = data['薪资'].values salary_dic = {} for salary in...jieba 是一个python实现的分词库，对中文有着很强大的分词能力。...python数据分析师的学历大部分要求是本科，占了86%。 ? 从柱状图可以看出，python数据分析师的工作经验绝大部分要求1-5年。 ? ...由此可以得出python数据分析的工资为10k-30k的比较多,工资高的估计要求会比较高，所以我们看一下职位要求。 ? ...从词云图可看出，数据分析肯定要对数据比较敏感，并且对统计学、excel、python、数据挖掘、hadoop等也有一定的要求。
今天在kaggle上看到一个心脏病数据（数据集下载地址和源码见文末），那么借此深入分析一下。 数据集读取与简单描述 首先导入library和设置好超参数，方便后续分析。...顺手送上一篇知乎链接 此外上边只是我通过原版数据集给的解读翻译的，如有出错误，欢迎纠正 拿到一套数据首先是要看看这个数据大概面貌~ 男女比例 先看看患病比率，男女比例这些常规的 countNoDisease...数据集中还有很多维度可以组合分析，下边开始进行组合式探索分析 年龄-心率-患病三者关系 在这个数据集中，心率的词是‘thalach’，所以看年龄、心率、是否患病的关系。...但是数据集中是0123 ，我再kaggle里看了很多人的作品，没有合理解释这个的，所以这个数据我只可视化展示，不分析。...本篇分析了心脏病数据集中的部分内容，14列其实有非常多的组合方式去分析。此外本文没有用到模型，只是数据可视化的方式进行简要分析。
数据分析 获取数据后，就可以对自己感兴趣的内容进行分析了 数据预处理 df = pd.read_excel("Top250.xlsx",index_col=False) df.head() 上映年份格式不统一...对于删除字典的值有以下方法 方法一 pop(key[,default]) d = {'a':1,'b':2,'c':3} # 删除key值为'a'的元素，并赋值给变量e1 e1 = d.pop(...key的元素 del d['a'] print(d) # 删除不存在的元素 del d['m'] clear一次性删除所有字典元素 d = {'a':1,'b':2,'c':3} print(d)...## https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112735850 就可以清楚的看到，Top250的电影的类别 到这里就结束了，如果对你有帮助...，欢迎点赞关注评论，你的点赞对我很重要
python数据分析 代码： https://github.com/sevenry/my_data/upload/master/160813 利用pandas库对其进行一定的处理，用于分析全国总的职位需求情况以及对招聘人员的需求分布等...首先该csv包含5000条数据，每一条数据包含21项内容。如图： ?...利用pandas打开文件后，对数据源做了以下处理： 1）workYear栏有不同数据表达同样结果，如‘1-3’和‘1-3年’可以统一更改为‘1-3年‘； 2）createTime和companyLogo...两项数据内容没太大意义，删除； 3）考虑到不同工作性质在薪资上有较大不同，因此去除兼职和实习部分，本文仅针对全职工作需求进行分析。...可以看出，除北京外，对1-3年工作经验人才的需求都相对较高，而北京对3-5年工作经验的人才需求比例远高于其他城市，这应该也造成了北京薪酬平均值较高的一个因素。
背景：执行完自动化测试后，希望将获取到的测试结果数据替换html模板文件，以生成测试报告。 image.png 解决方案：使用python语言的jinja2组件，可以对模板文件进行各种数据处理。...（以下仅提供如何转换成json数据，具体数据值的获取依业务而来） def crtJsonData_case(id,status,caseName,errorMessage,caseinfo,caseSpendTime...caseinfo': caseinfo, 'caseSpendTime': caseSpendTime } return json.dumps(data) 3-使用jinja2组件进行模板替换...falseCount=summaryjsondata['falseCount'],datalist=casejsondata) fout.write(render_content) ---- 完整的python...脚本会读取template.html文件，并将测试结果数据替换模板文件生成新的文件report.html。
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