用python处理数据
@禹慧6707：如何利用python进行数据分析 -
谯育18740611750…… 1、为什么用Python做数据分析 首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码,一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效.并且Python与Ruby都有大量的Web框架,因此用于网站的建设,另一方面个人觉得因为Python作...
@禹慧6707：如何利用python对excel文件处理 -
谯育18740611750…… python处理excel文件主要是第三方模块库xlrd、xlwt、xluntils和pyExcelerator,除此之外,还可以用win32com和openpyxl模块
@禹慧6707：如何用python3处理好多个excel数据 -
谯育18740611750…… # 需安装 xlrd-0.9.2 和 xlutils-1.7.1 这两个模块 from xlwt import Workbook, Formula import xlrd book = Workbook() sheet1 = book.add_sheet('Sheet 1') sheet1.write(0,0,10) sheet1.write(0,1,20) sheet1.write(1,0,Formula('A1/B1')) sheet2 = book.add_...
@禹慧6707：利用python进行数据分析 用什么软件 -
谯育18740611750…… •将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境.•学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级知识.•从pandas库的数据分析工具开始.•利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑.•利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果.•利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作.•处理各种各样的时间序列数据.•通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题.
@禹慧6707：用python把数据处理成列表格式数据格式.1002945,5,4,4,5,7,10,3,2,1,21015425,3,1,1,1,2,2,3,1,1,21016277,6,8,8,1,3,4,3,7,1,21017023,4,1,1,3,2,1,3,1,1,... - 作业帮
谯育18740611750…… [答案] 貌似每行数据都是11个么,这就好办了.假设你的数据在d.txt中 #!/usr/local/bin/python3 pat2=list() f=open('d.txt') for l in f.readlines(): ll=l.strip().split(',') ll=[int(x) for x in ll] pat2.append([ll[1:-1],[ll[-1]]]) f.close() print(repr(pat2))
@禹慧6707：如何使用Python进行Web数据处理 -
谯育18740611750…… 如果你对这门语言还不太熟悉,你需要复习前面的内容.假定我们现在已经掌握了python语言的基本知识,现在让我们来使用python语言做一些更有意义的工作.几个星期以前,我收到来自web站点发送的一封e-mail,通知我的网络空...
@禹慧6707：如何用python处理json文件 -
谯育18740611750…… import json,time infos = {＂_id＂:＂description＂,＂name＂:＂python＂,＂filename＂:＂中文＂,＂os＂:[＂abcd＂,＂hello＂,＂www＂]} infos[＂time＂] = time.time()#动态修改json文件内容 #生成json文件 def json_file(infos): with ...
@禹慧6707：python怎么处理数据库查询的记录? -
谯育18740611750…… python数据处理numpy和pandas插件,可以使用pip命令进行安装,也可以用excel插件进行简单处理数据,图像显示一般用matplotion,也是一个插件,import nump as np import pandas as pd 进行引用
@禹慧6707：Python 适合大数据量的处理吗 -
谯育18740611750…… 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题:1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上.2.处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的;如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的 库,C实现的和并行化的;如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他可借鉴的,什么库也用不上,用纯python写是自讨苦吃.python的优势不在于运行效率,而在于开发效率和高可维护性.针对特定的问题挑选合适的工具,本身也是一项技术能力.
@禹慧6707：python处理大数据的能力怎么样 -
谯育18740611750…… 有些办法.比如使用array, numpy.array. 主要的思路是节约内存的使用,同时提高数据查询的效率.如果能够注意这些内容,处理几个GB的数据还是轻松的. 接下来就是分布式计算. 按mapreduce的思路.数据尽量在本地处理.所以算法上要...
谯育18740611750…… 1、为什么用Python做数据分析 首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码,一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效.并且Python与Ruby都有大量的Web框架,因此用于网站的建设,另一方面个人觉得因为Python作...
@禹慧6707：如何利用python对excel文件处理 -
谯育18740611750…… python处理excel文件主要是第三方模块库xlrd、xlwt、xluntils和pyExcelerator,除此之外,还可以用win32com和openpyxl模块
@禹慧6707：如何用python3处理好多个excel数据 -
谯育18740611750…… # 需安装 xlrd-0.9.2 和 xlutils-1.7.1 这两个模块 from xlwt import Workbook, Formula import xlrd book = Workbook() sheet1 = book.add_sheet('Sheet 1') sheet1.write(0,0,10) sheet1.write(0,1,20) sheet1.write(1,0,Formula('A1/B1')) sheet2 = book.add_...
@禹慧6707：利用python进行数据分析 用什么软件 -
谯育18740611750…… •将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境.•学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级知识.•从pandas库的数据分析工具开始.•利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑.•利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果.•利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作.•处理各种各样的时间序列数据.•通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题.
@禹慧6707：用python把数据处理成列表格式数据格式.1002945,5,4,4,5,7,10,3,2,1,21015425,3,1,1,1,2,2,3,1,1,21016277,6,8,8,1,3,4,3,7,1,21017023,4,1,1,3,2,1,3,1,1,... - 作业帮
谯育18740611750…… [答案] 貌似每行数据都是11个么,这就好办了.假设你的数据在d.txt中 #!/usr/local/bin/python3 pat2=list() f=open('d.txt') for l in f.readlines(): ll=l.strip().split(',') ll=[int(x) for x in ll] pat2.append([ll[1:-1],[ll[-1]]]) f.close() print(repr(pat2))
@禹慧6707：如何使用Python进行Web数据处理 -
谯育18740611750…… 如果你对这门语言还不太熟悉,你需要复习前面的内容.假定我们现在已经掌握了python语言的基本知识,现在让我们来使用python语言做一些更有意义的工作.几个星期以前,我收到来自web站点发送的一封e-mail,通知我的网络空...
@禹慧6707：如何用python处理json文件 -
谯育18740611750…… import json,time infos = {＂_id＂:＂description＂,＂name＂:＂python＂,＂filename＂:＂中文＂,＂os＂:[＂abcd＂,＂hello＂,＂www＂]} infos[＂time＂] = time.time()#动态修改json文件内容 #生成json文件 def json_file(infos): with ...
@禹慧6707：python怎么处理数据库查询的记录? -
谯育18740611750…… python数据处理numpy和pandas插件,可以使用pip命令进行安装,也可以用excel插件进行简单处理数据,图像显示一般用matplotion,也是一个插件,import nump as np import pandas as pd 进行引用
@禹慧6707：Python 适合大数据量的处理吗 -
谯育18740611750…… 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题:1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上.2.处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的;如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的 库,C实现的和并行化的;如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他可借鉴的,什么库也用不上,用纯python写是自讨苦吃.python的优势不在于运行效率,而在于开发效率和高可维护性.针对特定的问题挑选合适的工具,本身也是一项技术能力.
@禹慧6707：python处理大数据的能力怎么样 -
谯育18740611750…… 有些办法.比如使用array, numpy.array. 主要的思路是节约内存的使用,同时提高数据查询的效率.如果能够注意这些内容,处理几个GB的数据还是轻松的. 接下来就是分布式计算. 按mapreduce的思路.数据尽量在本地处理.所以算法上要...
