作者：叶庭云
一、生成DataFrame以字典形式生成import pandas as pd
datas = {
'排名': [1, 2, 3, 4, 5],
'综合得分': [894, 603, 589, 570, 569],
'粉丝数': [309147, 93704, 98757
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2023-08-11 19:53:46
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python写入保存数据方法一.使用open（）函数介绍open()函数相关使用方法1.保存格式为txt2.数据保存格式为csv1. 数据为字典类型2. 数据为数组类型3. 数据格式为JSON格式4. 注意字典类型与JSON格式区别：3.保存多媒体文件格式操作4.批量下载保存文件操作二·使用pandas保存文件1.保存格式为csv2.保存格式为xlsx总结 一.使用open（）函数介绍open(
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2023-07-27 16:51:04
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大数据时代下，生活和数据息息相关，越来越多的行业和个人都需要大数据的帮助。这样的背景下，爬虫采集成为主流。爬虫过程中主要使用的是Python语言，而在Python开发中，数据存储、读取是必不可少的环节，而且可以采用的存储方式也很多，常用的方法有json文件、csv文件、MySQL数据库、Redis数据库以及Mongdb数据库等。
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2023-05-23 00:57:43
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Python 保存数据的方法：open函数保存使用with open()新建对象写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子) import requests
from lxml import etree
#发送Request请求
url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/'
head = {'User-Ag
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2023-06-05 15:36:11
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import json
import os
# 参数保存
class ParamSave(object):
def __init__(self, **kwargs):
# 默认参数
self.default_param = {"user_name": "张三", "age": 20}
# 保存文件路径
self.file_
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2023-06-11 14:31:19
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简介数据处理过程中，中间数据的保存很重要。Linux下的工具包通常以文件为输入和输出，不存在这一问题，而对于使用Jupyter notebook/lab为主要工具的人来说，可能会忽视这一问题。可能后果是重新花费计算的时间和精力。本文将介绍几种Python中常用的保存内存中变量的方式，供参考。picklepickle是Python官方自带的库，提供dump函数实现Python对象的保存。支持自定义的
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2023-06-16 02:40:29
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使用python的机器学习包sklearn的时候，如果训练集是固定的，我们往往想要将一次训练的模型结果保存起来，以便下一次使用，这样能够避免每次运行时都要重新训练模型时的麻烦。 在python里面，有一个joblib可以实现将模型保存，并将保存后的模型取出用于不同的测试集：1 from sklearn import svm
2 from sk
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2015-08-26 20:48:00
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Python 保存数据的方法：open函数保存使用with open()新建对象写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子)import requests
from lxml import etree
#发送Request请求
url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/'
head = {'User-Agen
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2023-06-29 15:54:24
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一、字典简介 字典（dict）是python中唯一的映射类型，他是以{ }括起来的键值对组成，在dict中的key是唯一的。在保存的时候，根据key来计算出一个内存地址。然后将key-value保存在这个地址中，这种算法叫hash算法，所以，切记dict中存储的key-value中的value是可以hash的，可以hash就是不可变。 可以hash（不可变）的数据类型：int,str,tupl
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2023-06-26 11:41:09
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目录第一部分：Python一.数值与日期二.对象持久化 第一部分：Python一.数值与日期1.数值显示：‘数值：{}’.format(a) 也可以写作 f ‘数值：{a}’，其中的f等价于.format() 注： f ‘数值：{b:,.2f}’----其中f等价于format，冒号前为对应的变量名，逗号规定格式为三位一个逗号，.2f规定类型为保留两位小数(四舍五入)的float类型。 2.数值
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2023-08-05 01:50:12
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要让程序自动将图表保存到文件中，可将对plt.show()的调用替换为plt.savefig()的调用：plt.savefig('squares_plot.png',bbox_inches='tight')第一个实参指定要以什么样的文件名保存图表，这个文件将存储到执行程序所在的目录中；第二个实参指定将图表多余的空白区域裁减掉。如果要保留图表周围多余的空白区域，可省略这个实参。#!/usr/bin/
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2023-06-01 16:23:49
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注1：本文旨在梳理汇总出我们在建模过程中遇到的零碎小问题及解决方案(即当作一份答疑文档)，会不定期更新，不断完善, 也欢迎大家提问，我会填写进来。注2：感谢阅读。为方便您查找想要问题的答案，可以就本页按快捷键Ctrl+F，搜索关键词查找，谢谢。1. 读写csv文件时，存在新的一列，Unnamed:0？答：read_csv()时，防止出现，设置参数index_col=0；写入csv文件时，防止出现，
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2024-08-28 16:02:37
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目录1 变量生成2 变量保存3 变量修改4 变量命名 1 变量生成python中生成变量无须事先声明，系统会根据赋值或表达式运算结果值，自动推断变量类型。在python中，变量生成的语法如下：变量名 = 数据或表达式x = 123
type(x) # 数值型变量
y = '123'
type(y) # 数值型变量
x=(1>0) # 表达式运算结果赋值给
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2023-06-05 21:26:04
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当我们训练完成一个模型后，我们需要将模型保存起来，以便下次方便使用。picklepickle是python自带的保存模型的方法。保存模型：from sklearn import svm
from sklearn import datasets
import pickle
clf = svm.SVC() # 创建一个SVC模型
iris = datasets.load_iris()
X, y =
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2023-07-02 16:54:13
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open函数保存使用with open()新建对象写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子) import requests
from lxml import etree
#发送Request请求
url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/'
head = { 'User-Agent' :
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2023-09-15 09:47:56
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将数据保存到TXT文本的操作非常简单，而且TXT文本几乎兼容任何平台，但是这有个缺点，那就是不利于检索。所以如果对检索和数据结构要求不高，追求方便第一的话，可以采用TXT文本存储。本节中，我们就来看下如何利用Python保存TXT文本文件。1. 本节目标本节中，我们要保存知乎上“发现”页面的“热门话题”部分，将其问题和答案统一保存成文本形式。2. 基本实例首先，可以用requests将网页源代码获
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2023-08-18 13:46:42
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一、模型的保存，主要是我们在训练完成的时候把训练下来的数据保存下来，这个也就是我们后续需要使用的模型算法。模型的加载，在保存好的模型上面我们通过原生保存好的模型，去计算新的数据，这样不用每次都要去训练，然后才能计算新的值的预测值。二、代码from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSe
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2023-08-11 12:49:50
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1.下面这部分代码是绘图并保存的代码import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=range(10)
y=[3,1,2,9,6,2,1,8,10,8]
l=plt.plot(x,y,"b--*")
plt.xlabel("epoch")
plt.ylabel("avg acc")
plt.legend()
plt.savefig("acc
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2023-06-27 17:21:03
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.pyc文件Python是一门高级的语言，计算机是不能识别的，所以需要将高级语言转化为计算机能识别的计算机语言，而这个过程分为两类，一类是编译，一类是解释。PyCodeObject是将Python运行过程中编译的结果在内存中保存，并在Python程序运行结束时，Python解释器将PyCodeObject写回到pyc文件中。当python程序第二次运行时，首先程序会在硬盘中寻找pyc文件，如果找到
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2023-09-21 10:24:56
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方法一：利用 PIL 中的 Image 函数这个函数读取出来不是 array 格式，这时候需要用 np.asarray(im) 或者 np.array（im）函数将其处理成array格式。区别：np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝。浅拷贝只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象；深拷贝会拷贝对象及其子对象。 1 from PIL import Image
2 im
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2023-07-05 13:18:49
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