什么是列表：列表（list）是Python以及其他语言中最常用到的数据结构之一。Python使用使用中括号 [ ] 来解析列表。列表是可变的（mutable）——可以改变列表的内容。 对应操作：1 查（［］）1 names_class2=['张三','李四','王五','赵六']
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3 # print(names_class2[2])
4 # print(names_c
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2024-07-05 20:25:17
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说明：一般来说split按行数切割多数用在日志文件上。 实例： 将一个大文件分成若干个小文件方法： 例如将一个BLM.txt文件分成前缀为BLM_ 的1000个小文件，后缀为系数形式，且后缀为4位数字形式 1、先利用 读出BLM.txt文件一共有多少行 再利用split命令 将文件BLM.txt分成
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2018-01-20 02:55:00
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# 使用Python进行数据读取的指南
在大数据时代，数据读取是数据处理的重要环节。作为一名刚入行的小白，理解如何使用Python进行数据读取至关重要。本篇文章旨在帮助你掌握这一技能。
## 数据读取的流程
下表展示了进行数据读取的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------
# Python进行数据对比的入门指南
在现代数据处理和分析中，数据对比是一项非常常见且重要的任务。作为一名刚入行的小白，理解和执行数据对比将为你日后的数据分析奠定坚实的基础。本文将带你逐步学习如何使用Python进行数据对比，整个流程如下图所示：
```mermaid
journey
title Python进行数据对比流程
section 开始
理解基本概念:
原创
2024-08-07 08:15:51
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# Python数据增强实现指南
## 一、整体流程
为了帮助你更好地理解如何使用Python进行数据增强，我将整个流程用表格展示出来：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------------------------------------------------
原创
2024-03-13 06:44:44
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# Python进行数据爬虫
数据爬虫（Web Scraping）是一种自动提取网页数据的技术，常用于收集和分析网络信息。Python因其简洁易用的库而广泛应用于这一领域。本文将介绍如何使用Python进行数据爬虫，并提供一个简单的代码示例。此外，我们还会通过甘特图和旅行图来展示项目进度与过程。
## 1. 数据爬虫的基本概念
数据爬虫的基本原理是通过HTTP请求从目标网站获取数据，并解析网
python之数据清洗定义内容步骤实例 定义对原始数据进行整理、标注，形成一份“干净”的数据，使其适合特定场景，这个过程就是数据清洗。这是一个反复的过程，在发现噪声数据后，还需要筛选出这些数据，然后根据任务需求再确定如何处理这些数据。内容数据清洗就是要去掉噪声数据，修正错误，具体包括如下几个方面：重复数据：在数据集种具有相同信息的数据。错误数据：主要是指数据集种格式错误、范围错误、包含特殊字符、
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2023-08-30 11:23:07
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数据处理工具Pandas1. 序列和数据框的构造1.1 构造序列1.2 构造数据框2. Pandas从外部读取数据2.1 文本文件的读取2.2 电子表格的读取2.3 数据库的读取3. 数据描述统计 说明： 本文用到的数据集下载地址:
链接：https://pan.baidu.com/s/1zSOypUVoYlGcs-z2pT2t0w 提取码：z95aPands模块可以帮助数据分析师轻松地解决数
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2024-09-19 14:21:27
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如何使用Python进行数据分析Python是一种非常流行的编程语言，因为它简单易学且功能强大。它广泛用于数据科学和数据分析，因为有许多包和工具可以方便地处理和分析数据。这篇文章将介绍如何使用Python进行数据分析。数据分析是重要的，因为它将数据转换为有用的信息，从而帮助人们做出更好的决策。Python通过许多包和工具提供了许多选项来处理和分析数据。安装Python和必要的包要使用Python进
原创
2023-05-03 17:29:09
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函数编程函数编程主要是解决 python 语言效率低下的问题，尤其是python的循环。常见的函数有 map,reduce,filter# python列表解析函数虽然简洁，但是本身是使用python的循环，所以效率无法比拟 c/c++
a = [1,2,3,4]
a = [i+1 for i in a]
# 使用 map 函数编程替代，性能可以媲美 c/c++
a = map(lambda x
上项目的时候，遇见一次需求，需要把在线的 其中一个 collection 里面的数据迁移到另外一个collection下，于是就百度了看到好多文章，其中大部分都是使用导入的方法，没有找到在线数据的迁移方法。于是写了python脚本，分享出来。思路： collection数据量比较大，所以一次性操作所有数据太大，于是分段执行操作。先分段 按1000条数据量进行查询，处理成json数据把处理后的jso
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2024-06-07 20:59:34
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一，程序=算法+数据结构 算法：解决一个问题的思路 数据结构：一组数据如何保存,也会影响空间复杂度,如:列表中查找一个元素时间复杂度是O(n),而字典中查找一个元素,时间复杂度是O(1). 抽象数据类型：将数据类型与数据类型运算封装在一起二，算法举例#a+b+c=1000,a^2+b^2=c^2,求a，b，c
for a in range(1001):
for b in range(100
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2024-06-10 08:38:20
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一、基本数据类型 为何要区分类型？ 数据类型的值是变量值得类型，变量值之所以区分类型，是因为变量的值 用来记录事物的状态，而事物的状态有不同的种类，对应着，也必须用不 用类型去区分它们。 1.数字类型 1 #1.整型int
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3 #定义：age=10 #age=int(10)
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5 #用于标识：
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2023-08-04 16:06:41
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# 使用Python进行数据分桶
在数据分析和预处理的过程中，数据分桶（Binning）是一种常见的技术，它可以将连续变量转换为分类变量，从而在机器学习模型中更好地处理数据。本文将带您逐步了解如何使用Python进行数据分桶。
## 流程概述
我们可以将数据分桶的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
关于《利用python进行数据分析》心得今天终于把关于python的第二本书完全的读完，并且做了20mb左右的笔记。算上培训班，也算是正儿八经的在python这门最优雅的语言上入门了。加上值几天边看书，边用python对600多mb的数据进行清洗，并且发现一部分小错误，我在此写下部分心得以便于供各位同学，同行共勉。我将围绕本书的库，环境和问题进行讨论。首先是库，本书围绕三个库进行讨论——numpy
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2024-02-28 16:01:50
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化学材料科研不可缺少的环节：数据处理以及做图我印象中我大多数处理数据的时间是在不同数据格式的转换，复制粘贴等。因为不同仪器软件导出来的数据格式不具有通用性和可移植性，常见的有xls、txt，还有很多不常见的bin、csv、opj这些，有时候希望能够通过数据分析软件直接达到图表展示目的。但是因为互相不兼容的问题，程序之间的衔接和数据传递都做不到，另外在不同的工具之间切换也实在令人不爽。当我认识pyt
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2023-06-08 19:04:35
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利用python进行数据分析numpy:数组与向量化计算pandaspandas读取和写入数据集及文件格式数据清洗与准备数据规整：连接、联合和重排列绘图与可视化数据聚合与分组操作时间序列高阶pandasPython建模库介绍高阶numpy 本篇是《利用python进行数据分析》的学习笔记。numpy:数组与向量化计算ndarray，一种高效多维数组，提供了基于数组的便捷算术操作以及灵活的广播功能
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2023-10-16 09:32:41
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# MySQL指定行数切割：数据分页的实现
在现代应用程序中，尤其是在处理大量数据时，合理地进行数据分页是不可或缺的。使用 MySQL 数据库的开发者常常会遇到如何指定行数进行数据切割的问题。本文将介绍 MySQL 中指定行数切割的基本用法，并提供相关代码示例，帮助您更好地实现数据分页。
## 基本概念
数据分页是指将结果集进行分割，以便逐页显示。这样做既能减轻服务器的压力，又能提高用户体验
原创
2024-09-24 07:14:47
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如何利用Python怎么进行数据分析
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2023-06-16 07:44:59
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我相信许多朋友在学习python方面有一个共同的目标。即使用Python进行数据分析。要学习如何使用Python进行数据分析，您必须理解并学习这个库。它能使你用一半的努力得到两倍的结果。它是一个python数据分析库pandas。数据分析从简单到高级可分为一维数据分析、二维数据分析，当你觉得看似非常难学的数据分析，当你结合 Pandas 库学习时，你就会越学习越有趣，因为 Pandas 内提供了大
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2023-10-20 12:35:59
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