Python program to extract int from string in Pandas # Importing pandas packageimportpandasaspd# Importing numpy packageimportnumpyasnp# Creating a dictionaryd={"A":['T20','I20','XUV-500','TUV-100','CD-100','RTR-180']}# Creating a DataFramedf=pd.DataFrame(d)# Display Original dfprint(...
outfile = os.path.join(out_dir, os.path.basename(args.MSG_FILE))open(outfile +".body.html",'wb').write(html_data)print("Exported: {}".format(outfile +".body.html"))# Extract plain textbody_data = msg.Body.encode('cp1252')open(outfile +".body.txt",'wb').write(body_data)print...
先说两个库的优劣：一、Pdfplumber关于安装：pipinstallpdfplumber1. 提取pdf每一页的文本内容.extract_te...
# Lets us compare between two stringsfrom thefuzz import fuzz# Compare reeding vs readingfuzz.WRatio('Reeding', 'Reading')对于任何使用thefuzz的比较函数,输出是0到100之间的分数,0表示完全不相似,100表示完全匹配。例22比较数组:...
groupby(column_name).mean() # 按列名分组并计算均值 df[column_name].apply(function) # 对某一列应用自定义函数 数据可视化 import matplotlib.pyplot as plt # 绘制柱状图 df[column_name].plot(kind="bar") # 绘制散点图 df.plot(x="column_name1", y="column_name2", kind="scatter"...
```code import numpy as np a = np.arange(7) condition = (a % 2) == 0 #生成选择偶数元素的条件变量 print "Even numbers", np.extract(condition, a) print "Non zero", np.nonzero(a) [/code] 使用nonzero函数抽取数组中的非零元素 np.nonzero(a) ## 7.9 金融函数 fv函数计算所谓...
'array2string', 'array_equal', 'array_equiv', 'array_repr', 'array_split', 'array_str', 'asanyarray', 'asarray', 'asarray_chkfinite', 'ascontiguousarray', 'asfarray', 'asfortranarray', 'asmatrix', 'asscalar', 'atleast_1d', 'atleast_2d', 'atleast_3d', 'average', 'bartlett...
# Lets us compare between two strings from thefuzz import fuzz # Compare reeding vs reading fuzz.WRatio('Reeding', 'Reading')对于任何使用thefuzz的比较函数,输出是0到100之间的分数,0表示完全不相似,100表示完全匹配。例22 比较数组: 我们还可以使用fuzzy wuzzy库中的process模块的extract函数比较字符串...
我们发现我们明智地分层的架构已经像过于湿润的杂果布丁一样崩溃了。混乱的软件系统的特征是功能的相同性:具有领域知识并发送电子邮件和执行日志记录的API处理程序;“业务逻辑”类不进行计算但执行 I/O;以及一切与一切耦合,以至于改变系统的任何部分都充满了危险。这是如此普遍,以至于软件工程师有自己的术语来描述混乱:...
#extract info in html code time.sleep(2) # wait to get html code soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser') impact_factor_table = soup.find("table", class_="Impact_Factor_table") impact_factor = impact_factor_table.find("td").text.strip() ...