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日期:2022-02-25 12:41:45
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内容简介:如下所示: 1.pip install requests 2.pip install lxml 3.pip install xlsxwriter import requests #想要爬必须引from lxml import html #这个是用于页面爬取import xlsxwriter#操作Excel表格库 workbook = xlsxwriter.Workbook('E:/test/test.xlsx')# 新建...
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日期:2022-02-25 12:41:45
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内容简介:如下所示: import numpy as np myarray= np.random.randint(0,2,10)输出只含0,1元素的一维数组,长度为10 myarrayarray([1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0]) myarray= np.random.randint(0,2,(3,10))输出只含0,1元素的3行10列数组 myarrayarray([[0, 1, 0, 1, 1...
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日期:2022-02-25 12:41:44
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内容简介:上次学会了爬取图片,这次就想着试试爬取商家的联系电话,当然,这里纯属个人技术学习,爬取过后及时删除,不得用于其它违法用途,一切后果自负。 首先我学习时用的是114黄页数据。 下面四个是用到的模块,前面2个需要安装一下,后面2个是python自带的。 imp...
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日期:2022-02-25 12:41:44
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内容简介:如下所示: temp1 = [[] for i in range(10)]temp2 = [temp1 for i in range(20)]temp3 = [temp2 for i in range(30)]for i in range(30): for j in range(20): for k in range(10): temp3[i][j][k] = 0 但是赋值的时候还是发现是指向同一地址的 所以还得这...
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日期:2022-02-25 12:41:43
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内容简介:在django的views中不论是用类方式还是用装饰器方式来使用rest框架,django_rest_frame实现权限管理都需要两个东西的配合: authentication_classes 和 permission_classes # 方式1: 装饰器from rest_framework.decorators import api_view, authentication_cl...
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日期:2022-02-25 12:41:42
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内容简介:Pandas DataFrame 取一行数据会得到Series的方法 如题,想要取如下dataframe的一行数据,以为得到的还是dataframe lista = [1, 3, 7,4,0]listb = [3, 3, 4,4,5]listc = [3, 3, 4,4,6]df1 = pd.DataFrame({'col1':lista,'col2':listb,'colb':listc})print(df1...
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日期:2022-02-25 12:41:42
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内容简介:1. Series相当于数组numpy.array类似 s1=pd.Series([1,2,4,6,7,2])s2=pd.Series([4,3,1,57,8],index=['a','b','c','d','e'])print s2obj1=s2.values# print obj1obj2=s2.index# print obj2# print s2[s24]# print s2['b'] 1.Series 它是有索引,如果我们未指...
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日期:2022-02-25 12:41:41
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内容简介:时间处理是在进行数据挖掘时很重要的一个方面,在参加比赛的时候很多比赛训练集给的时间和你最终要提交的时间格式是不同的。 我把我遇到的一种情况总结如下: 首先,题目给的格式是2016-09-10 4:23:21,而想要你提交的格式是2016-09-10-4-2(精确到每十分钟...
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日期:2022-02-25 12:41:40
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内容简介:实际上在python中用列表就可以实现动态变量名的管理,python中的列表中可以存储任何类型的元素: listA = [0,"str",B()] 上述列表分别存储了整数,字符串,对象。使用和创建时只需配合列表下标即可。 但python确实有创建动态表量名的方法: names = locals()...
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日期:2022-02-25 12:41:40
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内容简介:如下所示: In [3]: import pandas as pd In [4]: a = pd.Series([1,2,3]) In [5]: b = pd.Series([2,3,4]) In [6]: c = pd.DataFrame([a,b]) In [7]: cOut[7]: 0 1 20 1 2 31 2 3 4 不过pandas直接用列表生成dataframe只能按行生成,如果是字典可以按列生成...