分静态页面与动态页面,前者代码如下,后者需要配API #超简易数据抓取(适合静态网页抓取,不懂网页代码的逻辑也没关系,简单粗暴复制内容出来直接清洗截取)#导入模块importosimporttimeimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupfromopenpyxlimportWorkbookimportpandasaspdimportre#在想
记录工作中用python做的数据分析,可视化,建模常用代码用法的,会持续更新,因为自己也记不住用法,逐步整理,方便日后使用,希望也能帮助到大家。 一、数据处理板块(pandas\numpy) import pandas as pd import numpy as np 1、导入与导出数据 1.1 excel数据导入、导出 df = pd.read_excel('xl.xlsx',sheet_name='Sh...
Pivot Tables 如果您熟悉Microsoft Excel,那么你也许听说过数据透视表。 Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,,它可以帮助我们快速查看某几列的数据。 下面是几个例子: 非常智能地将数据按照“Manager”分了组: pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"]) 或者也可以筛选属...
我们在uci数据集官网上找到鸢尾花数据集,下载里面的iris.data和iris.names,放到python我们的项目目录下。 输入如下代码: import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv('iris.data', header=None) print(data) 1. 2. 3. 4. 5. 可以在csv文件里看到数据内容,该数据集共150行,每行1个样本...
Python数据分析代码示例 数据清洗 在进行数据分析之前,通常需要对原始数据进行清洗,即处理缺失值、异常值、重复值等问题。 下面是一个数据清洗的示例代码: import pandas as pd # 读取原始数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 处理缺失值 data = data.dropna() # 处理异常值 data = data[data['value...
Matplotlib是Python数据分析中常用的一个绘图库,常用来绘制各种数据的可视化效果图。其中,matplotlib.pyplot包含了简单的绘图功能。 1. 实战:绘制多项式函数 为了说明绘图的原理,下面来绘制多项式函数的图像。使用NumPy的多项式函数poly1d()来创建多项式。 代码语言:javascript ...
例如，以下代码可以计算数据的平均值、中位数和标准差：```pythondata.describe()```在进行数据分析时，我们还需要进行特征工程。特征工程是通过创建新的特征或修改现有特征来提高模型的性能。常见的特征工程方法包括特征选择、特征构造和特征转换等。例如，我们可以使用Pandas的条件函数来创建新的特征，或者使用Numpy的...
#读取数据操作 df = pd.read_csv("test1.csv",sep = ",")#读取该目录下该文件,并且以“,”作为分隔符 df.head() #查看头几行 df_excel = pd.read_excel("data.xlsx",sheetname=0)#读取excel文件,sheetname=0选择第一个sheet type(df) #查看其类型 ...