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Python数据科学教程：Panadas库读取并处理Excel电子表格数据

Excel是一种广泛使用的电子表格程序。其用户友好性和有吸引力的功能使其成为数据科学中常用的工具。 Panadas库提供了一个功能，可以读取整个 Excel 文件或仅读取一组选定的数据。还可以读取包含多个工作表的 Excel 文件。这里我...

2年前 (2023-09-25) 107 阅读 #后端开发
Python数据科学教程：sqlalchemy 连接到关系数据库并使用SQL的全部功能

连接到关系数据库并使用Pandas 库和其他库来实现数据库连接来分析数据。这个包称为 sqlalchemy，提供在 python 中使用的完整 SQL 功能。安装 SQLAlchemy使用安装 Pandas 环境章节中描述的 Anaco...

2年前 (2023-09-25) 108 阅读 #后端开发
Python数据科学教程：作为NoSQL数据库与MongoDB对接

越来越多的数据以非结构化或半结构化的方式提供，需要NoSql数据库来管理它们。 Python 可以以与关系数据库类似的方式与 NoSQL 数据库交互。在本章中，我们将使用 python 与作为 NoSQL 数据库的 MongoDB 进行交互...

2年前 (2023-09-25) 101 阅读 #后端开发
Python 数据科学教程：基于时间值的分析优雅地处理日期和时间

在数据科学中，我们需要基于时间值的分析。 Python 可以优雅地处理多种格式的日期和时间。 Datetime 库提供了必要的方法和函数来处理以下情况。日期时间表示日期时间算术日期时间比较接下来我们一一学习。日期时间表示日期及其各个部分...

2年前 (2023-09-25) 111 阅读 #后端开发
Python 数据科学教程：处理合并、分组、连接的内置函数

数据处理涉及处理各种格式的数据，如合并、分组、连接等，以进行分析或准备与另一组数据一起使用。 Python具有内置的函数功能，可以将这些有争议的方法应用于各种数据集以实现分析目标。在本章中，我们将看几个基于这些方法的示例。　合并数据Pyt...

2年前 (2023-09-25) 113 阅读 #后端开发
Python 数据科学教程：使用 Pandas 和 numpy库对数据执行聚合

Python 有多种对数据执行聚合的方法。这是在熊猫和numpy库的帮助下完成的。数据必须可用或转换为数据框才能使用聚合函数。将聚合应用于 DataFrame 创建一个 DataFrame 并向其应用聚合。 import pandas...

2年前 (2023-09-25) 108 阅读 #后端开发
Python数据科学教程：beautifulsoup类库读取并处理HTML页面

有一个类库叫做beautifulsoup。您可以使用此库查找 html 标签的值并获取特定数据，例如页面标题和页面标题列表。安装Beautifulsoup使用Anaconda包管理器安装所需的包及其关联的包。 conda install...

2年前 (2023-09-25) 112 阅读 #后端开发
Python数据科学教程：Python库的各种内置函数处理非结构化数据

行和列格式的数据或可以轻松转换为行和列以便以后可以正确放入数据库的数据，这是称为结构化数据。如CSV、TXT、XLS文件等。这些文件有分隔符，固定宽度或可变宽度，缺失值显示为分隔符之间的空格。但有时我们获取的数据的行没有固定宽度，或者它们...

2年前 (2023-09-25) 104 阅读 #后端开发
Python数据科学教程：NLTK单词标记化（自然语言处理任务）

单词标记化是将大量文本样本划分为单词的过程。这是自然语言处理任务的要求，其中每个单词都需要被捕获并进一步分析，例如特定情感的分类和计数等。自然语言工具包 (NLTK) 是用于此目的的库。先安装NLTK，然后再继续使用python来标记单词。...

2年前 (2023-09-25) 111 阅读 #后端开发
Python 数据科学教程：词干提取和词形还原（NLTK 库、Porter 词干提取算法）

在自然语言处理领域，我们会遇到两个或多个单词具有共同词根的情况。例如，agree、agree 和 agree 具有相同的根。涉及任何这些单词的搜索都应将它们视为与根单词相同的单词。因此，将所有单词与其词根联系起来非常重要。 NLTK 库具有...

2年前 (2023-09-25) 120 阅读 #后端开发

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