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    Python抓取数据_python抓取游戏数据

    前言 本文整理自慕课网《Python开发简单爬虫》,将会记录爬取百度百科“python”词条相关页面的整个过程。 抓取策略 确定目标:确定抓取哪个网站的哪些页面的哪部分数据。...执行爬虫:进行数据抓取。 分析目标 1、url格式 进入百度百科python词条页面,页面中相关词条的链接比较统一,大都是/view/xxx.htm。...将网络数据流写入文件时,我们会遇到几个编码: 1、#encoding=’XXX’ 这里(也就是python文件第一行的内容)的编码是指该python脚本文件本身的编码,无关紧要。...2、网络数据流的编码 比如获取网页,那么网络数据流的编码就是网页的编码。需要使用decode解码成unicode编码。...,python解释器会用gbk编码去解析我们的网络数据流str,然而str是decode过的unicode编码,这样的话就会导致解析不了,出现上述问题。

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    R&Python Data Science 系列:数据处理(1)

    当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具,本系列主要介绍R和Python数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。...在数据转换和可视化模块中,R和Python有很多相近的语法代码。 1 数据转换 数据转换广义上也是数据处理,是根据业务需求,筛选、衍生新的变量以及计算一些统计量。...这一部分介绍一下R和Python数据处理用到的筛选、衍生以及计算函数。主要介绍如何使用R语言和Python中的两个程序包进行数据处理,R语言中的dplyr和Python中的dfply第三方包。...R语言实现 ##筛选指定的几列 diamonds %>% select(cut, price) %>% head(3) ##筛选出以字符c开头的列 diamonds %>% select(starts_with...注意:python中按比例抽样和抽样指定的几列,是通过参数限制的;R语言按比例抽样使用sample_frac()函数,抽样几列使用sample_n()函数 4.4 distinct函数 选择唯一值

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    python pandas dataframe 去重函数的具体使用

    drop_duplicates根据数据的不同情况及处理数据的不同需求,通常会分为两种情况,一种是去除完全重复的行数据,另一种是去除某几列重复的行数据,就这两种情况可用下面的代码进行处理。 1....去除某几列重复的行数据 data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) subset: 列名,可选,默认为None...inplace:布尔值,默认为False,是否直接在原数据上删除重复项或删除重复项后返回副本。...例如,希望对名字为k2的列进行去重, data.drop_duplicates(['k2']) 到此这篇关于python pandas dataframe 去重函数的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关...python pandas dataframe 去重函数内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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    盘点一个使用Python实现Excel中找出第一个及最后一个不为零的数,它们各自在第几列

    一、前言 前几天在小小明大佬的Python交流群中遇到一个粉丝问了一个使用Python实现Excel中找出第一个及最后一个不为零的数,它们各自在第几列的问题,觉得还挺有用的,这里拿出来跟大家一起分享下。...这里再补充下,df.itertuples()生成一个namedtuples类型数据,name默认名为Pandas,可以在参数中指定。...与df.iterrows()相比,df.itertuples()运行速度会更快一些,推荐在数据量庞大的情况下优先使用。...这篇文章主要盘点了一个Python实现Excel中筛选数据的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...文中一共提供了三个方法,分别是使用Python,Excel公式实现,以及宏代码实现,干货满满! 最后感谢粉丝提问,感谢【小小明】大佬给出的思路和代码解析,感谢【皮皮】等人参与学习交流。

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    Python环境】python数据分析几个比较常用的方法

    1,表头或是excel的索引如果是中文的话,输出会出错 解决方法:python的版本问题!换成python3就自动解决了!当然也有其他的方法,这里就不再深究 2,如果有很多列,如何输出指定的列?...需求情况:有的时候,数据很多,但是只要仅仅对部分列的数据进行分析的话,要怎么做?...f.apply(lambda x: format(x, '.2%')); #再转换成百分号并且保留2位数(精度可以调整) df['跳失率'] = f_str #重新赋值 5,如何获取导入的数据有几行和几列...需求情况:同样,十几列数据,如果你想获取指定的输出数据,可以用方法2,但是如果想要获取的数据列比较多,只有1-2行不想要,这样就可以用指定删除列的方法了 解决方法: df.columns.delete...总结:整体来说的,python的语法在做数据分析还是相当简单的,很多的需求基本上就是一行代码搞定! 8,如何添加整行数据? df.append([1,2,34,,5])

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    python数据分析——Python数据分析模块

    Python数据分析模块 前言 在当今数字化时代,数据分析已经变得不可或缺。而Python,作为一种通用编程语言,其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。...Python数据分析模块,正是这一领域的核心组成部分,为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。 Python数据分析模块的核心库主要包括NumPy、Pandas和Matplotlib。...NumPy是Python中用于科学计算的基础包,提供了高性能的多维数组对象及工具。Pandas则是一个开源的、提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的Python库。...无论是数据科学家、工程师还是其他领域的专业人士,都可以通过学习和掌握Python数据分析模块来提高工作效率、提升数据分析能力。随着大数据时代的到来,Python数据分析模块的应用前景将更加广阔。...二、Pandas模块 Pandas是Python环境下非常重要的数据分析库。当使用Python进行数据分析时,通常都指的是使用Pandas库作为分析工具对数据进行处理和分析。

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    Python基于Excel多列长度不定的数据怎么绘制折线图?

    本文介绍基于Python语言,读取Excel表格数据,并基于给定的行数范围内的指定列数据,绘制多条曲线图,并动态调整图片长度的方法。  首先,我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件,其第一列为表示时间的数据,而靠后的几列,也就是下图中紫色区域内的列,则是表示对应日期的属性的数据;如下图所示。  ...我们现在希望,对于给定的行数起始值与结束值(已知这个起始值与结束值对应的第一列数据,肯定是一个完整的时间循环),基于表格中后面带有数据几列(也就是上图中紫色区域内的数据),绘制曲线图;并且由于这几列数据所表示的含义不同...可以看到,横坐标就是表示时间的数据,纵坐标就是那几列含有数据的列;此外,还需要注意,前面也提到了,时间数据是不断循环的,而每一个循环中时间的数量是不确定的。...python 代码解读复制代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed May 15 10:34:17 2024@author: fkxxgis"""import

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    Python数据内容

    Python字符串教程 字符串作为python中最为常见的一种结构,它最典型的特征就是有引号,无论是单引号,或是双引号,还是三引号,它们都是字符串。...""" a = "abcdef" print(a[2]) print(a[-2]) """ 字符串的基本操作, python中的字符串是不可变的,会拷贝一份进行修改,原string不变 切割...那在python里面也差不多这个意思。一个索引词对应一个值 A: aaaaa,字典的特征有两个,第一个就是一个索引对应一个值,用冒号进行对应,第二个特征就是大括号{}。...""" 字典数据类型dictionary表示方法: 花括号{} """ a_dict = {"name": "张三", "age": 20, "id": "007"} print(a_dict)...第二个参数默认是一个空格:xxx yyy print(str1, "--->", str2) # xxx ---> yyy """ enumerate(list / tuple等带有索引的数据结构

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    python数据容器

    五种数据容器 1.list(列表) 2.tuple(元组) 3.str(字符串) 4.set(集合) 5.dict(字典) 一.list(列表) 定义空列表可以使用[] 列表中的元素的是有上限的,只是比较大基本上都可以满足日常使用...统计元组中的元素数量 tuple = [1,2,3,1,2,3] msg = len(tuple) print(f"当前的tuple元素数量为 - {msg}") str(字符串) 字符串其实也是一个个元素组成的一个数据容器...1,2,3,1,2,3] msg = len(str) print(f"字符串str元素数量为 - {msg}") # 9.isdigit() - 判断字符转是否为纯数字 msg.isdigit() 数据容器的切片...[key]}") # 9.len(dict) - 取出字典的元素数量 dict = {1:"a",2:"b",3:"c"} print(f"dict中的元素数量为 - {len(dict)}") 数据容器的通用操作...max() – 取出数据容器中的最大元素 min() – 取出数据容器中的最小元素 sorted() – 对容器进行排序默认从小到大,排序的结果为列表,如果需要从大到小则改为sorted(,reverse

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    python数据清洗

    数据的质量直接关乎最后数据分析出来的结果,如果数据有错误,在计算和统计后,结果也会有误。 所以在进行数据分析前,我们必须对数据进行清洗。...需要考虑数据是否需要修改、如何修改调整才能适用于之后的计算和分析等。 数据清洗也是一个迭代的过程,实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作。...如果数据不存在或不符合数值规则 用nan填充 delimiter 以什么符号进行分割 skiprows=12 跳过开头12行 数据是从第13行开始的 usecols 就是获取下标为6,7列 的内容...=',', usecols=(6,7), unpack=True) # 读取后的数据类型:numpy.ndarray 缺省数据处理 01 直接填充 适合格式 DataFrame, numpy.ndarray...,没有头标签的要加上header, header=None 否则数据显示有问题 数据被会names(列标签)占用,可以先读取,获取 行和列,如果没有头标签,再设置names标签 其他参数: 文件读取部分数据

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    Python数据存储

    一、对于数据存储的思考 为什么使用计算机? 为了存储、处理数据 数据存在哪里? 数据存储在内存中 内存是怎么存储数据的?...内存(Memory)也被称为内存储器,其作用是用于暂时存放CPU中的运算数据,以及与硬盘等外部存储器交换的数据。...数据存储过程 a、计算机存储数据,先开辟空间,再存储数据,计算机开辟内存空间最小单位是字节 b、在存储数据时,用最高位表示符号位,用0表示正数1表示负数,其他的表示数据 原码 概念:规定了字节数...验证: 说明:高位溢出 结论:计算机以补码的形式存储数据 知道补码求取真实数据 原理:看成原码,求其补码,得到的补码就是数据的原码 a、内存数据:1111 1111 1111 1111...:1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011 f、真实数据:-3

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