在本章和下一章里，我们将研究两种文件类型实例：Excel 文件和 PDF，并给出几条一般性说明，在遇到其他文件类型时可以参考。处理 Excel 比上章讲的处理 CSV、JSON、XML 文件要难多了，下面以 UNICEF(联合国儿童基金会) 2014 年的报告为例，来讲解如何处理 Excel 数据。相关文章：一、安装 Python 包要解析 Excel 文件，需要用第三方的包 xlrd。我们用 p
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2023-07-14 17:55:54
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1 chunkers=pd.read_csv('dd.csv',chunksize=10000)
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3 tot=pd.Series([])
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5 for piece in chunkers:
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7 tot=tot.add(piece['dfcol'].value_counts(),fill_value=0)#迭代计数
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9 tot=tot.order(ascending=Fal
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2023-06-06 11:13:05
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# 使用Python的to_csv方法进行分块写入
在数据分析和数据科学的过程中，经常需要将数据保存为CSV（Comma-Separated Values）格式。Pandas库是Python中处理数据的强大工具，其中的`to_csv`方法广泛用于将DataFrame写入CSV文件。但是，当数据量很大时，一次性写入可能会导致内存溢出或者运行缓慢。这时，可以利用`chunksize`参数进行分块写入
一、协程介绍协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是协程：协程是一种用户态的轻量级线程，即协程是由用户程序自己控制调度的。需要强调的是：Python的线程属于内核级别的，即由操作系统控制调度(如单线程遇到IO或执行时间过长就会被迫交出CPU执行权限，切换其他线程运行)单线程内开启协程，一旦遇到IO，就会从应用程序级别(而非操作系统)控制切换，从此来提升效
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2023-07-10 13:36:03
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目录1、上传文件 2、验证码 一、上传文件首先了解一下 request.FILES ：字典 request.FILES 中的每一个条目都是一个UploadFile对象。UploadFile对象有如下方法：1、UploadFile.read():从文件中读取全部上传数据。当上传文件过大时，可能会耗尽内存，慎用。2、UploadFile.multiple_chu
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2023-10-16 17:47:34
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Python常用函数/方法记录一、 Python的random模块：导入模块：import random 1. random()方法：如上如可知该函数返回一个【0,1）(左闭右开)的一个随机的浮点数。若要控制范围为【min，max)可采用 min+(max-min)*random.random()如下所示，返回20~30之间的随机浮点数： 2. choice
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2024-06-12 21:15:54
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本系列是对Python for Data Analysis第三版的整理，个人目的仅是进一步熟悉Python以及学习NumPy、pandas等库。 忽略了原书的大部分API介绍，仅保留了部分基础API。 作者提供了在线电子版https://wesmckinney.com/book，以及相关代码https://
为何使用游标：使用游标(cursor)的一个主要的原因就是把集合操作转换成单个记录处理方式。用 SQL 语言从数据库中检索数据后，结果放在内存的一块区域中，且结果往往是一个含有多个记录的集合。游标机制允许用户在 SQL server 内逐行地访问这些记录，按照用户自己的意愿来显示和处理这些记录。使用游标的步骤：（1）说明游标 用DECLARE语句为一条SELECT语句定义游标：EXEC SQL D
Spring 在哪些情况下会出现循环依赖错误？哪些情况下能自身解决循环依赖，又是如何解决的？本文将介绍笔者通过本地调试 Spring 源码来观察循环依赖的过程。1. 注解属性注入首先本地准备好一份 Spring 源码，笔者是从 Github 上 Clone 下来的一份，然后用 IDEA 导入，再创建一个 module 用于存放调试的代码。 调试模块目录
本次调试有三个类，A、B 通过注
# 数据处理的选择：Python与SPSS
在数据分析的世界里，Python和SPSS是两个被广泛使用的工具。两者在数据处理方面各具优势，适应不同的需求。本文将探讨这两种工具的特点，并提供一些代码示例，展示如何使用Python进行数据处理，并对比SPSS的功能。
## Python处理数据
Python是一种强大的编程语言，在数据科学和数据分析领域，因其丰富的库而备受推崇。以下是使用Pyth
原创
2024-10-18 08:03:03
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sharding设计须考虑的几个因素Sharding Key的选择 在片键的选择上，最好是能够在字段中选择混合型的片键，大范围的递增健、和随机分布的健组合，如按月份递增、按用户名随机。 递增的sharding key &nbs
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2024-06-21 13:43:16
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Python数据处理手册关键词： Python Python数据处理手册1引言2Numpy基础数组和矢量计算1 一种多维数组对象ndarray2 运算函数3 利用数组进行数据处理4 数组的文件输入输出5 线性代数6 随机数生成pandas1 Series2 DataFrame3 索引对象4 重新索引5 丢弃指定轴上的项6 索引选取和过滤7 算术运算和数据对齐8 DataFrame和Series之间
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2024-07-25 13:17:12
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数据预处理技术与对应python代码实现一、数据清洗1.缺失值的处理：1).忽略元组：若有多个属性值缺失或者该元祖剩余属性值使用价值较小时，应选择放弃对应Python代码df.dropna()#注df为pandas 的DataFrame数据类型2).人工填写：该方法费时，数据庞大时行不通3).全局常量填充：方法简单，但填充方法适用场景很少df.fillna(volae=V)#V即为我们填充的常量4
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2023-09-22 20:34:56
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目录1 前言2 读取EXCEL2.1 xlrd模块安装及导入2.2 xlrd模块基本操作3 简单数据处理3.1变维并求均值3.2 简单拟合4 绘制图像5 结尾参考链接 1 前言来H一个月了，还没有更新过任何博客碰巧上周帮之前美赛队友做了点 “华为杯”研究生数学建模编程的任务 觉得一直用Matlab做简单的数据处理没有成长，就用Python复现了Matlab程序,也算是接触一点Python简单数据
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2023-07-22 15:14:29
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面对读取上G的数据，python不能像做简单代码验证那样随意，必须考虑到相应的代码的实现形式将对效率的影响。如下所示，对pandas对象的行计数实现方式不同，运行的效率差别非常大。虽然时间看起来都微不足道，但一旦运行次数达到百万级别时，其运行时间就根本不可能忽略不计了：故接下来的几个文章将会整理下渣渣在关于在大规模数据实践上遇到的一些问题，文章中总结的技巧基本是基于pandas，有错误之处望指正。
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2023-07-02 11:40:51
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目录写在前面1. 属性过滤条件2. 空间过滤条件3. 使用SQL创建临时图层4. 利用过滤条件 写在前面 过滤条件可以将不想要的要素抛弃，通过过滤条件可以选出符合特定条件的要素，也可以通过空间范围限定要素，这样就可以简单地处理感兴趣的数据。1. 属性过滤条件 过滤条件需要一个条件语句，类似于SQL语句中的Where子句。如：‘Population < 50000’
‘Populati
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2024-08-22 21:03:44
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Python split()方法在工作中，我们会遇到很多数据处理的问题，量多且杂的时候就需要用到编程来帮我们节省时间话不多说，直接上代码语法str.split(str="", num=string.count(str)).参数 分隔符，默认为所有的空字符，包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等。 num -- 分割次数。默认为 -1, 即分隔所有。
例子1：以下实例以 # 号为
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2023-06-26 16:25:37
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一 文件操作 (----------------------------------------------------------------------)一 介绍计算机系统分为：计算机硬件，操作系统，应用程序三部分。我们用python或其他语言编写的应用程序若想要把数据永久保存下来，必须要保存于硬盘中，这就涉及到应用程序要操作硬件，众所周知，应用程序是无法直接操作硬件的，这就用到了操作系统。操
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2023-06-04 17:16:13
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数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个部分。1、数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据，处理缺失值、异常值等。 数据清洗的步骤：（1）缺失值处理（通过describe与len直接发现、通过0数据发现）（2）异常值处理（通过散点图发现）一般遇到缺失值
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2023-08-30 15:07:46
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注意代码中LONGITUDE、LATITUDE、SPEED、DIRECT等属于博主做交通数据处理时的残留模板。如要自定义使用替换为使用场景下的对应词句即可import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pit
# %matplotlib inline
import csv
import codecs
impor
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2023-08-11 09:15:38
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