利用python实现数据分析

1:文件内容格式为json的数据如何解析

import json,os,sys
current_dir=os.path.abspath(".")

filename=[file for file in os.listdir(current_dir) if ".txt" in file]#得到当前目录中，后缀为.txt的数据文件
fn=filename[0] if len(filename)==1 else "" #从list中取出第一个文件名

if fn: # means we got a valid filename
  fd=open(fn)
  content=[json.loads(line) for line in fd]

else:
  print("no txt file in current directory")
  sys.exit(1)
for linedict in content:
  for key,value in linedict.items():
    print(key,value)
  print("\n")

2：出现频率统计

import random
from collections import Counter
fruits=[random.choice(["apple","cherry","orange","pear","watermelon","banana"]) for i in range(20)]
print(fruits) #查看所有水果出现的次数

cover_fruits=Counter(fruits)
for fruit,times in cover_fruits.most_common(3):
  print(fruit,times)

########运行结果如下：apple在fruits里出了5次
apple 5
banana 4
pear 4

3:重新加载module的方法py3

import importlib
import.reload(modulename)

4:pylab中包含了哪些module

   from pylab import *

等效于下面的导入语句：

  from pylab import *
  from numpy import *
  from scipy import *
  import matplotlib
赞 (0)

相关推荐

  • Python运用于数据分析的简单教程

    Python运用于数据分析的简单教程

    最近,Analysis with Programming加入了Planet Python.作为该网站的首批特约博客,我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析.具体内容如下: 数据导入         导入本地的或者web端的CSV文件:     数据变换:     数据统计描述:     假设检验         单样本t检验:     可视化:     创建自定义函数. 数据导入 这是很关键的一步,为了后续的分析我们首先需要导入数据.通常来说,数据是CSV格式,就算不是,至少也可以转

  • Python数据分析之真实IP请求Pandas详解

    前言 pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构.pandas 约定俗成的导入方法如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd 1.1. Pandas分析步骤 1.载入日志数据 2.载

  • 在MAC上搭建python数据分析开发环境

    最近工作转型到数据开发领域,想在本地搭建一个数据开发环境.自己有三年python开发经验,马上想到使用numpy.scipy.sklearn.pandas搭建一套数据开发环境. ubuntu的环境,百度中文章比较多,搭建起来非常顺利.MAC环境的资料比较少,百度出来的,已经不对了,那我就来补充一篇吧. MAC自带python,python的安装我就不多说了. 安装pip 我喜欢用pip安装python库,非常方便,pip的安装只能用源码了. #下载源代码 https://pypi.python.

  • Python数据分析之如何利用pandas查询数据示例代码

    前言 在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,本文将详细给大家介绍关于Python利用pandas查询数据的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 示例代码 这里的查询数据相当于R语言里的subset功能,可以通过布尔索引有针对的选取原数据的子集.指定行.指定列等.我们先导入一个student数据集: student = pd.io.parsers.read_csv('C:\\Users\\admin\\Desktop\\student.csv')

  • 对Python进行数据分析_关于Package的安装问题

    对Python进行数据分析_关于Package的安装问题

    一.为什么要使用Python进行数据分析? python拥有一个巨大的活跃的科学计算社区,拥有不断改良的库,能够轻松的集成C,C++,Fortran代码(Cython项目),可以同时用于研究和原型的构建以及生产系统的构建. 二.Python的优势与劣势: 1.Python是一种解释型语言,运行速度比编译型数据慢. 2.由于python有一个全局解释器锁(GIL),防止解释器同时执行多条python字节码,所以python不适用于高并发.多线程的应用程序. 三.使用Python进行数据分析常用的扩

  • R vs. Python 数据分析中谁与争锋？

    R vs. Python 数据分析中谁与争锋？

    当我们想要选择一种编程语言进行数据分析时,相信大多数人都会想到R和Python--但是从这两个非常强大.灵活的数据分析语言中二选一是非常困难的. 我承认我还没能从这两个数据科学家喜爱的语言中选出更好的那一个.因此,为了使事情变得有趣,本文将介绍一些关于这两种语言的详细信息,并将决策权留给读者.值得一提的是,有多种途径可以了解这两种语言各自的优缺点.然而在我看来,这两种语言之间其实有很强的关联. Stack Overflow趋势对比 上图显示了自从2008年(Stack Overflow 成立)以

  • 利用python实现数据分析

    1:文件内容格式为json的数据如何解析 import json,os,sys current_dir=os.path.abspath(".") filename=[file for file in os.listdir(current_dir) if ".txt" in file]#得到当前目录中,后缀为.txt的数据文件 fn=filename[0] if len(filename)==1 else "" #从list中取出第一个文件名 if

  • 利用python数据分析处理进行炒股实战行情

    利用python数据分析处理进行炒股实战行情

    作为一个新手,你需要以下3个步骤: 1.用户注册 > 2.获取token > 3.调取数据 数据内容: 包含股票.基金.期货.债券.外汇.行业大数据, 同时包括了数字货币行情等区块链数据的全数据品类的金融大数据平台, 为各类金融投资和研究人员提供适用的数据和工具. 1.数据采集 我们进行本地化计算,首先要做的,就是将所需的基础数据采集到本地数据库里 本篇的示例源码采用的数据库是MySQL5.5,数据源是xxx pro接口. 我们现在要取一批特定股票的日线行情 部分代码如下: # 设置xxxxx

  • 利用Python自制网页并实现一键自动生成探索性数据分析报告

    利用Python自制网页并实现一键自动生成探索性数据分析报告

    目录 前言 上传文件以及变量的筛选 前言 今天小编带领大家用Python自制一个自动生成探索性数据分析报告这样的一个工具,大家只需要在浏览器中输入url便可以轻松的访问,如下所示: 第一步 首先我们导入所要用到的模块,设置网页的标题.工具栏以及logo的导入,代码如下: from st_aggrid import AgGrid import streamlit as st import pandas as pd import pandas_profiling from streamlit_pan

  • 利用Python实现自动生成图文并茂的数据分析

    利用Python实现自动生成图文并茂的数据分析

    目录 前言 1.一行命令,安装这个库 2.核心代码模块导入 ①提前导入相关内容,并且注册字体 ②注册字体 ③生成报告 前言 reportlab是Python的一个标准库,可以画图.画表格.编辑文字,最后可以输出PDF格式.它的逻辑和编辑一个word文档或者PPT很像.有两种方法: 建立一个空白文档,然后在上面写文字.画图等: 建立一个空白list,以填充表格的形式插入各种文本框.图片等,最后生成PDF文档. 因为需要产生一份给用户看的报告,里面需要插入图片.表格等,所以采用的是第二种方法. 1.

  • Python利用Pandas进行数据分析的方法详解

    Python利用Pandas进行数据分析的方法详解

    目录 Series 代码 #1 代码 #2 代码#3 代码 #4 数据框 代码 #1 代码 #2 代码 #3 代码 #4 Pandas是最流行的用于数据分析的 Python 库.它提供高度优化的性能,后端源代码完全用C或Python编写. 我们可以通过以下方式分析 pandas 中的数据: 1.Series 2.数据帧 Series Series 是 pandas 中定义的一维(1-D)数组,可用于存储任何数据类型. 代码 #1 创建 Series # 创建 Series 的程序 # 导入 Pa

  • 利用Python代码实现数据可视化的5种方法详解

    利用Python代码实现数据可视化的5种方法详解

    前言 数据科学家并不逊色于艺术家.他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解.更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容.数据时,人类会有更强烈的知觉.认知和交流. 数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分.在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)以获取对数据的一些理解.创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂,特别是对于大型.高维数据集.在项目结束时,以清晰.简洁和引人注目的方式展现最终结果是非常

  • python实现数据分析与建模

    前言 首先我们做数据分析,想要得出最科学,最真实的结论,必须要有好的数据.而实际上我们一般面对的的都是复杂,多变的数据,所以必须要有强大的数据处理能力,接下来,我从我们面临的最真实的情况,一步一步教会大家怎么做. 1.数据的读取 (1)读取模块 Import pandas as pd Import numpy as np (2)读取表格的全部数据 df = pd.read_csv(".data/HR.csv") (3)读取你所需要的数据 sl_s=df["sactisfact

  • 利用Python绘制Jazz网络图的例子

    最近在进行社交网络的学习,想利用Python来进行分析,但是网上关于这方面的资料好像很少,所以自己进行了一点研究,算是有一点点进步,现在将自己的成果发出来,希望这方面感兴趣的同学也可以快速入门.话不多说,让我们开始吧~ 1:环境准备 首先,就是python以及一些插件的安装,比如我们要用到numpy(为Python提供了真正的数组功能,好多库都依赖它,优先安装,安装教程百度一下,你就知道~),matplotlib(最著名的的绘图库,主要用于二维绘图,也可以进行简单的三维绘图),networkx(

  • Python常用数据分析模块原理解析

    前言 python是一门优秀的编程语言,而是python成为数据分析软件的是因为python强大的扩展模块.也就是这些python的扩展包让python可以做数据分析,主要包括numpy,scipy,pandas,matplotlib,scikit-learn等等诸多强大的模块,在结合上ipython交互工具 ,以及python强大的爬虫数据获取能力,字符串处理能力,让python成为完整的数据分析工具. numpy 官网:https://www.scipy.org/ NumPy(Numeric

  • 如何利用python进行时间序列分析

    题记:毕业一年多天天coding,好久没写paper了.在这动荡的日子里,也希望写点东西让自己静一静.恰好前段时间用python做了一点时间序列方面的东西,有一丁点心得体会想和大家分享下.在此也要特别感谢顾志耐和散沙,让我喜欢上了python. 什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值.在这里需要强调一点的是,时间序列分析并不是关于时间的回归,它主要是研究自身的变化规律的(这里不考虑含外生变量的时间序列). 为什么用python

随机推荐