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搜索资源列表

  1. python cookbook(第3版)

  2. 第一章：数据结构和算法 1.1 解压序列赋值给多个变量 1.2 解压可迭代对象赋值给多个变量 1.3 保留最后N个元素 1.4 查找最大或最小的N个元素 1.5 实现一个优先级队列 1.6 字典中的键映射多个值 1.7 字典排序 1.8 字典的运算 1.9 查找两字典的相同点 1.10 删除序列相同元素并保持顺序 1.11 命名切片 1.12 序列中出现次数最多的元素 1.13 通过某个关键字排序一个字典列表 1.14 排序不支持原生比较的对象 1.15 通过某个字段将记录分组 1.16 过滤

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-01-06
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：chengyulin888

  1. 不使用函数库实现最小二乘法python代码

  2. 不使用python函数库实现最小二乘法，唯一使用一个读取csv文件的库，如果自己输入数据，是可以删除的

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-17
    • 文件大小：725
    • 提供者：yzy_1996

  1. 线性回归正规方程sklearn实现

  2. Python代码包含了Advertising.csv数据包 ###线性回归#### # 读取数据 data = pd.read_csv('Advertising.csv', index_col=0) #前五条数据 data.head() #后五条数据 data.tail() # 画散点图 import seaborn as sns import matplotlib

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-07
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_33912144

  1. Python实现网络爬虫&数据清洗.zip

  2. 通过10个文件从小功能一步步更新到网络爬虫、数据清洗 1.AQI计算 2.读取已经获取的JSON数据文件，并将AQI前5的数据输出到文件 3.CSV 4.根据输入文件判断是CSV还是JSON格式，并进行相应操作(with语句 os模块) 5、6、7、8.网络爬虫 requests模块 9.Pandas数据处理 数据分析 10.Pandas数据清洗 数据过滤

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-09-13
    • 文件大小：7168
    • 提供者：openscenegraph

  1. python 实现读取csv数据,分类求和 再写进 csv

  2. 主要介绍了python 实现读取csv数据,分类求和 再写进 csv，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：92160
    • 提供者：weixin_38688403

  1. Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法

  2. 主要介绍了Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法,结合实例形式分析了Python使用csv模块针对csv文件的读取与写入相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_38748721

  1. Python实现曲线拟合操作示例【基于numpy,scipy,matplotlib库】

  2. 主要介绍了Python实现曲线拟合操作,结合实例形式分析了Python基于numpy,scipy,matplotlib库读取csv数据、计算曲线拟合及图形绘制相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：119808
    • 提供者：weixin_38624975

  1. Python数据可视化实现漏斗图过程图解

  2. 项目实现知识点： Pandas库及pyecharts库 Pandas：数据分析和处理工具。 pd.read_csv()：读取csv文件。 pyecharts：绘图库，提供30多种图标，超过400个以上的地图文件，支持原生百度地图，为地理数据可视化提供支持。 pyecharts.charts：提供了基本的图表，例如条形图、直方图等。 Python数据可视化：漏斗图的制作 项目实现过程： 1.导入模块 2.打开文件 3.读取数据 4.整理数据 5.创建漏斗图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：137216
    • 提供者：weixin_38650150

  1. Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法

  2. 本文实例讲述了Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 通过csv模块可以轻松读取格式为csv的文件，而且csv模块是python内置的，不需要下载就可以直接用。 一、准备csv文件 文件名是 e:\t.csv，文件内容： org_id,org_name,state,emp_id 1,销售1,'1',123 2,销售2,'0',321 3,销售3,'1',231 1,,'1',1234 二、读取csv数据 代码非常简单： # -*- co

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_38711149

  1. 回调函数的意义以及python实现实例

  2. 因工作需要，最近在学习使用python来解析各种文件，包括xmind，xml，excel，csv等等。 在学习python解析XML的时候看到这样一段话： ElementTree(元素树) ElementTree就像一个轻量级的DOM，具有方便友好的API。代码可用性好，速度快，消耗内存少。 注：因DOM需要将XML数据映射到内存中的树，一是比较慢，二是比较耗内存，而SAX流式读取XML文件，比较快，占用内存少，但需要用户实现回调函数（handler）。 当时就犯了*病，被一个不是很知道的名词

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_38590541

  1. Python数据预处理之数据规范化（归一化）示例

  2. 本文实例讲述了Python数据预处理之数据规范化。分享给大家供大家参考，具体如下： 数据规范化 为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化（归一化）处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。 数据规范化方法主要有： – 最小-最大规范化 – 零-均值规范化 数据示例 代码实现 #-*- coding: utf-8 -*- #数据规范化 import pandas as pd import numpy as np datafile = 'norma

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38746515

  1. 使用python的pandas库读取csv文件保存至mysql数据库

  2. 第一：pandas.read_csv读取本地csv文件为数据框形式 data=pd.read_csv('G:\data_operation\python_book\chapter5\\sales.csv') 第二：如果存在日期格式数据，利用pandas.to_datatime()改变类型 data.iloc[:,1]=pd.to_datetime(data.iloc[:,1]) 注意：=号，这样在原始的数据框中，改变了列的类型 第三：查看列类型 print(data.dtypes) 第四：方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：54272
    • 提供者：weixin_38700240

  1. Python实现序列化及csv文件读取

  2. 这篇文章主要介绍了Python实现序列化及csv文件读取,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一、python 序列化： 序列化指的是将对象转化为”串行化”数据形式，存储到硬盘或通过网路传输到其他地方，反序列化是指相反的过程，将读取到串行化数据转化成对象。使用pickle模块中的函数，实现序列化和反序列化操作。 序列化使用： pickle.dump(obj,file) obj是被序列化的对象，file指的是存储的文件。 pickle.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：105472
    • 提供者：weixin_38638799

  1. 用Python为csv文件刷上excel格式、并备注特定行（pandas和openpyxl库）

  2. 背景  已知： 1、有多个城市的csv文件存放在下图文件夹中 2、有带格式的excel文件模板template一份   ​​​​​​​ 3、csv文件内容如下图左，模板文件见右   目标  1、将上图左csv文件，刷上上图右excel格式 2、将变化率大于30%的数据在excel原因列（上图右黄表头列）的对应行备注说明 解决思路 ​​​​​​​1、重命名复制excel模板 2、读取csv目标内容部分 3、写入excel 4、判断目标列值，特定行写入备注 实现代码 #给CSV文件刷上exce

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：132096
    • 提供者：weixin_38656676

  1. python实现数据分析与建模

  2. 前言 首先我们做数据分析，想要得出最科学，最真实的结论，必须要有好的数据。而实际上我们一般面对的的都是复杂，多变的数据，所以必须要有强大的数据处理能力，接下来，我从我们面临的最真实的情况，一步一步教会大家怎么做。 1.数据的读取 （1）读取模块 Import pandas as pd Import numpy as np （2）读取表格的全部数据 df = pd.read_csv(.data/HR.csv) （3）读取你所需要的数据 sl_s=df[sactisfaction_l

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：76800
    • 提供者：weixin_38666230

  1. 用Python实现数据驱动的接口自动化测试

  2. 在接口测试的过程中，很多时候会用到对CSV的读取操作，本文主要说明Python3对CSV的写入和读取。1.需求 在接口测试的过程中，很多时候会用到对CSV的读取操作，本文主要说明Python3对CSV的写入和读取。 1.需求 某API，GET方法，token,mobile,email三个参数 token为必填项 mobile,email必填其中1项 mobile为手机号,email为email格式 2.方案 针对上面的API，在做接口测试时，需要的测试用例动辄

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：259072
    • 提供者：weixin_38657102

  1. Python实现读取SQLServer数据并插入到MongoDB数据库的方法示例

  2. 本文实例讲述了Python实现读取SQLServer数据并插入到MongoDB数据库的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： # -*- coding: utf-8 -*- import pyodbc import os import csv import pymongo from pymongo import ASCENDING, DESCENDING from pymongo import MongoClient import binascii '''连接mongoDB数据库''' cli

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：48128
    • 提供者：weixin_38673548

  1. Python实现读取及写入csv文件的方法示例

  2. 本文实例讲述了Python实现读取及写入csv文件的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 新建csvData.csv文件，数据如下： 具体代码如下： # coding:utf-8 import csv # 读取csv文件方式1 csvFile = open(csvData.csv, r) reader = csv.reader(csvFile) # 返回的是迭代类型 data = [] for item in reader: print(item) data.append(item

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：40960
    • 提供者：weixin_38634610

  1. python读取csv文件指定行的2种方法详解

  2. csv是Comma-Separated Values的缩写，是用文本文件形式储存的表格数据，比如如下的表格 就可以存储为csv文件，文件内容是： No.,Name,Age,Score 1,Apple,12,98 2,Ben,13,97 3,Celia,14,96 4,Dave,15,95 假设上述csv文件保存为”A.csv”，如何用Python像操作Excel一样提取其中的一行，也就是一条记录，利用Python自带的csv模块，有2种方法可以实现： 方法一：reader 第一种方法使用r

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38698863

  1. python 实现读取csv数据,分类求和 再写进 csv

  2. 这两天在测试过程中，遇到这样的问题： 数据量很大，一份csv文件的数据与另外一个文件的数据进行对比，但是csv中的文件数据量很大，并且进行统计 ，如果手动单个去对比，会很花时间，吃力不讨好，还容易出错。 比如说，这样的数据 需要对AskPrice值相同对应的AskQuantity 统计出来。 直接上脚本 ： import pandas as pd import csv df=pd.read_csv('D:\test\orderBook.csv') df_sum = df.groupby('A

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38535364
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