- 前言Python是非常适合用于数据分析的，除了Python代码简单以外，Python还有非常多的第三方库，对于数据分析有很大帮助，今天我们就介绍一下Python进行数据分析的神器——pandas。 安装从2019年1月1号开始，新发布的pandas将只支持Python3版本，所以我们的教程也以python3.7为例进行演示。安装pandas和安装其他第三方库类似，只需要一条简单的命令即可，... 前言Python是非常适合用于数据分析的，除了Python代码简单以外，Python还有非常多的第三方库，对于数据分析有很大帮助，今天我们就介绍一下Python进行数据分析的神器——pandas。 安装从2019年1月1号开始，新发布的pandas将只支持Python3版本，所以我们的教程也以python3.7为例进行演示。安装pandas和安装其他第三方库类似，只需要一条简单的命令即可，...
- 随机手机号码在爬虫实战中，有一项数据是不能采集的，这个数据就是电话号，所以本篇博客补充这个小知识点，用 Python 随机生成电话号，便于后续使用。在 Python 中生成电话号码，你可以使用 random 模块来生成随机的前缀和后缀，再将它们组合起来即可。示例代码如下所示：import randomdef generate_phone_number(): # 随机生成电话号码的前缀... 随机手机号码在爬虫实战中，有一项数据是不能采集的，这个数据就是电话号，所以本篇博客补充这个小知识点，用 Python 随机生成电话号，便于后续使用。在 Python 中生成电话号码，你可以使用 random 模块来生成随机的前缀和后缀，再将它们组合起来即可。示例代码如下所示：import randomdef generate_phone_number(): # 随机生成电话号码的前缀...
- 本案例是 爬虫训练场 项目的衍生案例，用于渲染用户头像，大家也可以将该接口用于其它目的。本文会使用随机汉字生成技术，如未掌握，可以查看 [Python 随机生成一个汉字] 基础环境配置再 Python 的 Flask 框架中，我们使用 Python 的图片处理库（例如 Pillow）来生成一个汉字图片。首先看一个简单的示例，然后再此基础上，进行细节优化。提前安装 PIL 模块pip inst... 本案例是 爬虫训练场 项目的衍生案例，用于渲染用户头像，大家也可以将该接口用于其它目的。本文会使用随机汉字生成技术，如未掌握，可以查看 [Python 随机生成一个汉字] 基础环境配置再 Python 的 Flask 框架中，我们使用 Python 的图片处理库（例如 Pillow）来生成一个汉字图片。首先看一个简单的示例，然后再此基础上，进行细节优化。提前安装 PIL 模块pip inst...
- 需求来源在编写爬虫训练场 项目时，碰到一个随机头像的需求，这里用汉字去随机生成。模拟的效果如下所示，输入一组汉字，然后返回一张图片。接口地址如下所示：https://ui-avatars.com/api/?name=梦想橡皮擦&background=03a9f4&color=ffffff&rounded=true其中参数说明如下：name：待生成的文字内容；background：背景色；c... 需求来源在编写爬虫训练场 项目时，碰到一个随机头像的需求，这里用汉字去随机生成。模拟的效果如下所示，输入一组汉字，然后返回一张图片。接口地址如下所示：https://ui-avatars.com/api/?name=梦想橡皮擦&background=03a9f4&color=ffffff&rounded=true其中参数说明如下：name：待生成的文字内容；background：背景色；c...
- 这个小知识点，是爬虫训练场项目中一个小补充，学习时，大家用于积累简易加密算法。当然你也可以纯粹的用于学习 Python 模块模块 简易上手cryptography 是一个 Python 模块，用于实现加密和解密，以及生成和验证消息摘要。它是一个功能强大且易于使用的模块，可以帮助你在 Python 应用程序中实现安全通信。下面是一些使用 cryptography 模块的常见案例：加密和解密数据... 这个小知识点，是爬虫训练场项目中一个小补充，学习时，大家用于积累简易加密算法。当然你也可以纯粹的用于学习 Python 模块模块 简易上手cryptography 是一个 Python 模块，用于实现加密和解密，以及生成和验证消息摘要。它是一个功能强大且易于使用的模块，可以帮助你在 Python 应用程序中实现安全通信。下面是一些使用 cryptography 模块的常见案例：加密和解密数据...
- 终于告别手动下载了。 终于告别手动下载了。
- 网友：学会这招， 基本就告别Excel了。 网友：学会这招， 基本就告别Excel了。
- 网友：好吧，我承认这个库，很牛。 网友：好吧，我承认这个库，很牛。
- 在布尔索引中，我们将根据 DataFrame 中数据的实际值而不是它们的行/列标签或整数位置来选择数据子集。在布尔索引中，我们使用布尔向量来过滤数据。布尔索引是一种使用 DataFrame 中数据的实际值的索引。在布尔索引中，我们可以通过四种方式过滤数据：使用布尔索引访问 DataFrame将布尔掩码应用于数据帧根据列值屏蔽数据根据索引值屏蔽数据 使用布尔索引访问 DataFrame：为了访... 在布尔索引中，我们将根据 DataFrame 中数据的实际值而不是它们的行/列标签或整数位置来选择数据子集。在布尔索引中，我们使用布尔向量来过滤数据。布尔索引是一种使用 DataFrame 中数据的实际值的索引。在布尔索引中，我们可以通过四种方式过滤数据：使用布尔索引访问 DataFrame将布尔掩码应用于数据帧根据列值屏蔽数据根据索引值屏蔽数据 使用布尔索引访问 DataFrame：为了访...
- 在现实世界中，将通过从现有存储中加载数据集来创建 Pandas DataFrame，存储可以是 SQL 数据库、CSV 文件和 Excel 文件。Pandas DataFrame 可以从列表、字典和字典列表等中创建。Dataframe 是一种二维数据结构，即数据在行和列中以表格方式对齐。在按行和列排列的数据帧数据集中，我们可以在数据帧中存储任意数量的数据集。我们可以对这些数据集执行许多操作，... 在现实世界中，将通过从现有存储中加载数据集来创建 Pandas DataFrame，存储可以是 SQL 数据库、CSV 文件和 Excel 文件。Pandas DataFrame 可以从列表、字典和字典列表等中创建。Dataframe 是一种二维数据结构，即数据在行和列中以表格方式对齐。在按行和列排列的数据帧数据集中，我们可以在数据帧中存储任意数量的数据集。我们可以对这些数据集执行许多操作，...
- Pandas DataFrame是具有标记轴（行和列）的二维大小可变、可能异构的表格数据结构。数据框是一种二维数据结构，即数据以表格的方式在行和列中对齐。Pandas DataFrame 由三个主要组件组成，即数据、行和列。 创建 Pandas 数据框在现实世界中，将通过从现有存储中加载数据集来创建 Pandas DataFrame，存储可以是 SQL 数据库、CSV 文件和 Excel... Pandas DataFrame是具有标记轴（行和列）的二维大小可变、可能异构的表格数据结构。数据框是一种二维数据结构，即数据以表格的方式在行和列中对齐。Pandas DataFrame 由三个主要组件组成，即数据、行和列。 创建 Pandas 数据框在现实世界中，将通过从现有存储中加载数据集来创建 Pandas DataFrame，存储可以是 SQL 数据库、CSV 文件和 Excel...
- 排序排序是指以特定格式排列数据。排序算法指定以特定顺序排列数据的方式。最常见的顺序是数字或字典顺序。在 Numpy 中，我们可以使用库中提供的各种函数（如 sort、lexsort、argsort 等）执行各种排序操作。numpy.sort()： 此函数返回数组的排序副本。# 导入库import numpy as np # 沿第一轴排序a = np.array([[12, 15], [10... 排序排序是指以特定格式排列数据。排序算法指定以特定顺序排列数据的方式。最常见的顺序是数字或字典顺序。在 Numpy 中，我们可以使用库中提供的各种函数（如 sort、lexsort、argsort 等）执行各种排序操作。numpy.sort()： 此函数返回数组的排序副本。# 导入库import numpy as np # 沿第一轴排序a = np.array([[12, 15], [10...
- NumPy 或 Numeric Python 是一个用于计算齐次 n 维数组的包。在 numpy 维度中称为轴。为什么我们需要 NumPy ？出现了一个问题，当 python 列表已经存在时，为什么我们需要 NumPy。答案是我们不能直接对两个列表的所有元素执行操作。例如，我们不能直接将两个列表相乘，我们必须按元素进行。这就是 NumPy 发挥作用的地方。# 演示需要 NumPy 的 Pyt... NumPy 或 Numeric Python 是一个用于计算齐次 n 维数组的包。在 numpy 维度中称为轴。为什么我们需要 NumPy ？出现了一个问题，当 python 列表已经存在时，为什么我们需要 NumPy。答案是我们不能直接对两个列表的所有元素执行操作。例如，我们不能直接将两个列表相乘，我们必须按元素进行。这就是 NumPy 发挥作用的地方。# 演示需要 NumPy 的 Pyt...
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