文章分类 -  python

python调用excel vba函数
摘要:一、背景 存储数据为.xlsb类型的文件时,用python读取为dataframe数据格式时,非常麻烦,目前没有发现python友好的处理库。因此通过在excel上用vba对.xlsb文件读取转换为.xlsx后,再用python的pandas库读取.xlsx文件为dataframe数据格式。另外py 阅读全文

posted @ 2021-10-14 16:46 LiErRui 阅读(2943) 评论(0) 推荐(0)

jupyter notebook 修改默认谷歌浏览器
摘要:1、进入cmd输入jupyter notebook --generate-config 创建配置文件,如果在jupyter_notebook_config.py文件中设置过,则输入N,否则会被覆盖为默认的。 2、打开上面显示jupyter_notebook_config.py文件的位置,并在相应的位 阅读全文

posted @ 2020-09-04 15:13 LiErRui 阅读(298) 评论(0) 推荐(0)

面向对象程序设计
摘要:1)类中创建__init__()方法 ①创建类的新实例时,会自动执行该方法 ②__init__()方法必须包含且第一个为self的参数,可以有多个参数 __inti__(self)一个参数 1 class Geese(): 2 "大雁类" 3 def __init__(self): #构造方法,第一 阅读全文

posted @ 2020-07-03 11:00 LiErRui 阅读(159) 评论(0) 推荐(0)

pd.to_datetime 参数解析及datetime属性提取
摘要:1、pandas.to_datetime常用参数说明 pandas.to_datetime(arg, errors='raise', dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, format=None, exact=True, unit=None, infe 阅读全文

posted @ 2020-04-09 10:29 LiErRui 阅读(16667) 评论(0) 推荐(0)

numpy 保存文件及读取
摘要:一、保存单个数组与多个数组为二进制文件 单个数组保存 1 # 二进制文件(单个数组) 2 data = np.random.random_sample([10,5]) #生成二维数据 3 data 1 import os 2 if not os.path.exists('./tmp/'): 3 os 阅读全文

posted @ 2020-04-02 10:17 LiErRui 阅读(375) 评论(0) 推荐(0)

自然语言处理(NLP)中的词云图绘制、情感分析、LDA主题分析
摘要:一、本案例采集京东网站热水器不同品牌的评论数据进行分析 1.导入数据 1 import pandas as pd 2 data = pd.read_csv('comment.csv') 3 data.head() 2.数据探索 ①绘制各品牌的销售情况 1 brand_dis = data['品牌'] 阅读全文

posted @ 2020-04-02 09:27 LiErRui 阅读(4885) 评论(0) 推荐(0)

python 连接数据库读取及写入
摘要:一、数据库连接 数据库产品名+连接工具名://用户名:密码@数据库ip地址:数据库端口号/数据库名?charset=数据库编码格式 中文编码格式一般有utf-8、utf-16、gbk、gb2312、gb18030 1 import pandas as pd 2 from sqlalchemy imp 阅读全文

posted @ 2020-03-12 16:11 LiErRui 阅读(1152) 评论(0) 推荐(0)

安装scrapy
摘要:准备scrapy安装依赖库 ①Wheel Pip install wheel ②Lxml下载 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ lxml ③pyOpenSSL https://pypi.org/project/pyOpenSSL/ downloa 阅读全文

posted @ 2020-03-12 16:10 LiErRui 阅读(82) 评论(0) 推荐(0)

scrapy 框架的编写
摘要:①编写spider下由scrapy genspider [-t template] <name> <domain>创建的脚本 初始文件 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 import scrapy 3 4 5 class StartSpiderSpider(scrapy.Spi 阅读全文

posted @ 2020-03-12 16:09 LiErRui 阅读(249) 评论(0) 推荐(0)

pandas删除行列或增加行列
摘要:数据展示 1 dic = {'id':[1,2,3,4,5,6,2],'dishes_name':['蒙古烤羊腿','大蒜苋菜', 2 '蒜香包','干锅田鸡','大蒜苋菜','芝麻烤紫菜','大蒜苋菜'], 3 'amount':[48,20,32,56,20,32,20]} 4 data = p 阅读全文

posted @ 2020-03-12 16:04 LiErRui 阅读(362) 评论(0) 推荐(0)

DataFrame数据类型的索引
摘要:DataFrame数据访问大概有三种类型 数据展示 1 import pandas as pd 2 data = pd.read_excel(dir) 3 data.head() ①字典形式访问,返回的是pandas.core.series.Series形式数据,即可以将返回的数据当做列表进一步操作 阅读全文

posted @ 2020-03-06 10:44 LiErRui 阅读(739) 评论(0) 推荐(0)

透视表的运用
摘要:pd.pivot_table( ['data', 'values=None', 'index=None', 'columns=None', "aggfunc='mean'", 'fill_value=None', 'margins=False', 'dropna=True', "margins_na 阅读全文

posted @ 2020-03-05 16:41 LiErRui 阅读(136) 评论(0) 推荐(0)

pandas 在excel中使用
摘要:①一次性读取工作簿表中所有数据并拼接 1 import pandas as pd 2 dir = r'C:\Users\Administrator.PC-20160806EWJL\Desktop\python \ 3 培训\week3 12-02\week3 day1\课件\data\meal_or 阅读全文

posted @ 2019-12-30 10:11 LiErRui 阅读(444) 评论(0) 推荐(0)

爬虫css、xpath选择器用法
摘要:1、网页 ①进入网页交互模式 ② ③xpath选取标题内容 ④css选取标题内容 ⑤css与xpath混合运用选取链接 ⑥xpath选取某标签下的内容 ⑦设置get返回默认值 ⑧css与attrib使用提取链接 ⑨contains用法 函数 用法 解释 starts-with xpath(‘//di 阅读全文

posted @ 2019-12-26 14:38 LiErRui 阅读(175) 评论(0) 推荐(0)

安装Selenium库以及下载浏览器补丁 并且爬取动态网页
摘要:1.安装Selenium库 conda install Selenium 即可 2.下载浏览器补丁 链接:https://pan.baidu.com/s/1y4KnEMXbgsEjEEPlbpxNqw 提取码:1j8m 下载好补丁,然后放在python同根目录下 3.爬取动态网 from selen 阅读全文

posted @ 2019-12-24 16:09 LiErRui 阅读(601) 评论(0) 推荐(0)

Python 读取xlsx表格数据
摘要:一、获取工作簿及工作表 2.获取工作簿中所用工作表名称及查看工作表是否当如成功 结果: 二、对工作表中的行(raws)进行操作 事例 结果: 三、对工作表中的列(column)进行操作 事例 结果: 事例 五、上述操作的表格数据 阅读全文

posted @ 2019-08-12 14:11 LiErRui 阅读(1792) 评论(0) 推荐(0)

爬去实习网站的相关数据
摘要:部分结果 阅读全文

posted @ 2019-08-08 14:48 LiErRui 阅读(108) 评论(0) 推荐(0)

jieba库使用
摘要:1、jieba库简单介绍 jieba 顾名思义对应中文中的“结巴”,在人们说话时偶尔也会产生结巴的现象,就是好好的一句话却不能流利通顺的讲完,但根据人们的固有思维影响,就算说话结巴也能吐词精准,因此jieba库分词也许就是这样来的吧!jieba库对于人们做分词是一种很好的工具,它可以帮助人们分析一个 阅读全文

posted @ 2019-07-22 00:08 LiErRui 阅读(1179) 评论(0) 推荐(0)

爬取招聘网信息
摘要:一、爬取boss直聘网 阅读全文

posted @ 2019-07-04 19:57 LiErRui 阅读(130) 评论(0) 推荐(0)

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