前言：在利用python进行就网页数据采集时，我们往往通过urllib或requests发送请求，返回的数据结构是json格式的，我们就使用json解析；其他格式的网页数据可以采用XPath(lxml)解析数据或者使用Beautiful Soup解析数据或者使用pyquery解析数据等很多方法。其中，pyquery同样是一个强大的网页解析工具，它提供了和jQuery类似的语法来解析HTML文档，支
MultiIndex，即具有多个层次的索引，有些类似于根据索引进行分组的形式。通过多层次索引，我们就可以使用高层次的索引，来操作整个索引组的数据。通过给索引分类分组，则可以操作组数据。
我最近发现，尽管有70Mbps（8.75MB / s）的互联网连接和1Gbps（125MB / s）的专用服务器可以从中下载，但我似乎只能从FTP服务器上以大约16.8Mbps（2.1MB / s）的速度下载。在一个线程上。但是，通过，我可以轻松地在单个线程上管理大约65.6Mbps（8.2MB / s）。这让我感到困惑，因为速度没有如此之大的理由。我希望能有所不同，但不会那么大。
在B
1、使用前导入相关模块。2、创建Series。3、Series相关属性及前/后N个数据获取。4、Series索引。5、Series切片。6、Series的CRUD。7、Series相关运算。
Pandas.DataFrame安装、导入 创建、属性、基础操作、基础运算、数据合并
1、基础概念
前言：
Beautiful Soup 就是Python的一个HTML或XML的解析库，可以用它来方便地从网页中提取数据。Beautiful Soup 已成为和lxml、html6lib一样出色的Python解释器，为用户灵活地提供不同的解析策略或强劲的速度。Beautiful Soup 自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为UTF-8编码。Beautiful Soup
numpy安装,基础属性,数组创建,数组运算......
Series含有一个str属性，通过str能够进行字符串的矢量级运算。使用Series的str属性时，需要S
前言：利用python进行数据采集的过程中，很多网站都设置了反爬虫机制，其中最常见的就是相同的User-Agent、ip或者Cookie不能连续进行数据采集，所以我们需要构建很多User-Agent、ip或者Cookie以防止被封停。同时批量采集数据时会出现很多常见异常。方法：1、构造有很多方法，这里我们就将众多的User-Agent和ip存在csv文件中，供我们数据采集的时候使用。2、代理ip请
替换 df.replace(to_replace,regex,......)；索引替换；映射替换；空值替换；重复值替换。
df [Condition1].groupby([Column1, Column2], as_index=False).agg({Column3: "mean", Column4:"sum"}).filter(Condition2)
1.java是如何实现跨平台的？Java实现跨平台的原理 ：一次编译，处处运行。实现原理 ： Java 源代码经过编译，生成字节码文件，交由 Java 虚拟机（JVM）来执行，不同得系统有不同得JVM,借助JVM 实现跨平台。实现步骤：1.编写 Java 程序代码，并使用 Java 编译器编译成字节码（.class 文件）。2.安装适合的 JVM（Java 虚拟机）到目标设备上。3.将字节码文件拷
前言：
XPath，全称XML Path Language，即XML路径语言，它是一门在XML文档中查找信息的语言。它最初是用来搜寻XML文档的，但是它同样适用于HTML文档的搜索。所以在做爬虫时，我们完全可以使用XPath来做相应的信息抽取。一、XPath的几个常用规则
示例如下：//title[@name="description"]
这个XPath规则表示选择所有名称为title，同时属性n
python的sklearn转换器是特征工程的父类；sklearn估计器是机器学习算法的实现。
分类分析—K近邻(KNN)算法核心思想(原理)及python开发流程案例
1Q：618 大促作为年中重要营销节点，其精准营销落地流程一般包括哪些步骤？A：精准营销能够最大程度帮助电商平台实现用户活跃与召回，推动用户完成购买行为，最终达到提升活动交易额的目的。通常包括以下五个步骤：第一，确定营销目标，核心为提升 GMV；第二，目标用户划分，即根据活动要素划分用户群体；第三，梳理活动要素，包括活动时间、活动类型、活动内容；第四，选择触达方式，包括触达通道和触达时间；第五，后
引言：最近又有新的小伙伴反馈公众号有有后续很多的实操板块，如爬虫、数据处理、数据分析、机器学习等板块。但入门的伙伴们还需要先来一些基础知识，先补充，那么我们近期就上python基础部分的内容，希望大家能快速入门。下面就安装软件，为了方便，安装的自然不是原生的python,而是包装相对完整的anaconda 。anaconda3的安装安装说明为了方便大家anaconda3的安装包作者已经下载好，你可
Cabela’s 坎贝拉是一家专门经营户外休闲产品的连锁零售店。该公司由理查德-卡贝拉和他的兄弟吉姆于1961年在内布拉斯加州的查佩尔创立。最初， Cabela’s仅通过邮购产品册销售钓鱼用的飞蝇，但随着时间的推移，它的产品范围扩大到了狩猎、野营和其他户外装备，至今在美国和加拿大有80多家线下分店，此外还有一个强大的在线商城。卡贝拉以其广泛的高品质户外装备和设备而闻名，包括鱼竿和卷轴、露营帐篷
【python3学习】基础语法
上一次咱们快速搭建了python环境。今天来快速的了解一遍基础语法。讲解之前先按照【python学习】软件安装 中写到的进入python编程环境 jupyter notebook。编码默认Python3源码文件以UTF-8编码，所有字符串都是unicode字符串。当然你也可以为源码文件指定不同的编码：# -*- coding: cp-1252 -*-上述定义允许在源
【python3学习】基本数据类型
变量&赋值在 Python 中，变量就是变量。等号（=）用来给变量赋值。等号（=）运算符左边是一个变量名,右边是存储在变量中的值。标准数据类型六个标准的数据类型：①Number（数字），②String（字符串），③List（列表），④Tuple（元组），⑤Set（集合），⑥Dictionary（字典）。3个不可变数据：Number（数字）、String（
前言上一篇内容我们成功搭建了centos 64位linux虚拟机，并且为了方便初学者，先体验一下桌面版。今天我们先来介绍Linux命令终端Open in Terminal的使用。Linux命令终端Open in Terminal使用介绍登陆并进入桌面版的Linux系统界面，注意要将输入法定位到虚拟机中，需要单机鼠标或者Ctrl+G；如果要返回到自己的计算机，则按ctrl+alt。在桌面空白处，点
背景：Linux系统介绍：服务器端操作系统。linux的发行版（商业公司，社区）GNU/Linux–>linux内核（linux kernel）开源，免费（内核）–>centos、rhel(红帽企业版)类unix的操作系统 -->软件兼容Linux作为服务端系统：稳定、高效、安全强大的内存管理和文件系统管理（linux的文件系统（ext4）和目录结构（目录树的组织结构））支持多数
一.Linux系统vi(vim)文本编辑器类unix系统内置的文本编辑器vim是vi的增强版，（vim不是内置的）1.1 基本操作vi 文件如：vi a.txt1.2 vi编辑器3中模式命令模式（command mode）、或者叫一般模式插入模式（insert mode）、或者叫编辑模式底行模式（last line mode）、或者叫命令行模式注释：直接通过（vi/vim 文件名）打开文件，默认进