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  • Python数据筛选

    2021-01-17 21:22:14
    <code class="language-python"> user_id name review_count yelping_since useful funny cool 0 ntlvfPzc8eglqvk92iDIAw Rafael 553 2007-07-06 03:27:11 628 225 227 1 FOBRPlBHa3WPHFB5qYDlVg Michelle ...
  • 两个文本文档进行数据比对筛选resultArr_B = [] #定义数组存储结果,后续向文件中输出resultArr_C = [] #定义数组存储结果,后续向文件中输出with open("C:\\Users\\admin\\Desktop\\B.txt", "r", encoding="UTF-8")...

    两个文本文档进行数据比对筛选

    resultArr_B = [] #定义数组存储结果,后续向文件中输出

    resultArr_C = [] #定义数组存储结果,后续向文件中输出

    with open("C:\\Users\\admin\\Desktop\\B.txt", "r", encoding="UTF-8") as file_handle_B:

    for line_handle_B in file_handle_B:

    resultArr_B.append(line_handle_B);

    with open("C:\\Users\\admin\\Desktop\\C.txt", "r", encoding="UTF-8") as file_handle_C:

    for line_handle_C in file_handle_C:

    resultArr_C.append(line_handle_C);

    for b in resultArr_B:

    if b not in resultArr_C:

    print(b);

    if resultArr_B.count(b)>1 :

    print(b);

    print("--------------------------------------------");

    for c in resultArr_C:

    if c not in resultArr_B:

    print(c);

    if resultArr_C.count(c)>1 :

    print(c);

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  • python数据筛选总结

    2019-11-16 19:52:59
    数据筛选总结 正则表达式筛选法 语法 import re re.findall('正则表达式',字符串) 优缺点 优点:简单粗暴,输入字符串即可,不需要解析 缺点:对于要筛选出大块HTML代码的情况,可能碰到相同的头尾导致只能...

    数据筛选总结

    正则表达式筛选法

    语法

    import re
    re.findall('正则表达式',字符串)

    优缺点

    优点:简单粗暴,输入字符串即可,不需要解析
    缺点:对于要筛选出大块HTML代码的情况,可能碰到相同的头尾导致只能筛选出一部分

    标签筛选法

    语法

    from bs4 import BeautifulSoup
    soup.findall("a") #依照标签查找
    soup.findall(text = 'plants') #依照文本查找(可以用re.complie()编译好的正则表达式当文字)
    soup.find_all(attrs={'class':''})
    

    优缺点

    标签筛选出来为逐条的标签,还需要用i.text等方式提取标签内信息,或者i.attrs[“target”]提取目标属性的值,或者强制转换为str后使用正则表达式再次提取。

    展开全文
  • 今天,我们来学习一下,Pandas中的关于行列选择的十大技能,这些技能,绝对是你使用Pandas的过程中,需要用到的,因为,你肯定也想像Excel一样,任性地操作Python中的数据框。先来导入我们的演示数据,这里直接复制...

    今天,我们来学习一下,Pandas中的关于行列选择的十大技能,这些技能,绝对是你使用Pandas的过程中,需要用到的,因为,你肯定也想像Excel一样,任性地操作Python中的数据框。

    80f6590491a0ec65328ee085ab3438d9.png

    先来导入我们的演示数据,这里直接复制执行就可以了。

    # import the pandas module

    importpandasaspd# Create an example dataframe about a fictional army

    raw_data={'regiment': ['Nighthawks','Nighthawks','Nighthawks','Nighthawks','Dragoons','Dragoons','Dragoons','Dragoons','Scouts','Scouts','Scouts','Scouts'],'company': ['1st','1st','2nd','2nd','1st','1st','2nd','2nd','1st','1st','2nd','2nd'],'deaths': [523,52,25,616,43,234,523,62,62,73,37,35],'battles': [5,42,2,2,4,7,8,3,4,7,8,9],'size': [1045,957,1099,1400,1592,1006,987,849,973,1005,1099,1523],'veterans': [1,5,62,26,73,37,949,48,48,435,63,345],'readiness': [1,2,3,3,2,1,2,3,2,1,2,3],'armored': [1,0,1,1,0,1,0,1,0,0,1,1],'deserters': [4,24,31,2,3,4,24,31,2,3,2,3],'origin': ['Arizona','California','Texas','Florida','Maine','Iowa','Alaska','Washington','Oregon','Wyoming','Louisana','Georgia']}

    df=pd.DataFrame(raw_data,columns=['regiment','company','deaths','battles','size','veterans','readiness','armored','deserters','origin'])

    df=df.set_index('origin')

    df.head()

    技能1、选择一列df['size']b47fbad673586e9715383a048afd975f.png

    技能2、选择多列

    df[['size','veterans']]

    2969306dd35a0953764ab27d69c6bc04.png

    技能3、根据一个行索引,选择出一行

    # Select all rows with the index label "Arizona"

    df.loc[:'Arizona']

    技能4、根据一个行序号,选择出从开始到这个序号的行# Select every row up to 3

    df.iloc[:2]

    技能5、根据两个行序号,选择出从第一个序号到第二个序号的行

    df.iloc[1:2]

    技能6、根据一个行序号,选择出从这个行序号开始到结束的行

    df.iloc[2:]

    技能7、根据一个列序号,选择出从开始列到这个序号的所有列

    # Select the first 2 columns

    df.iloc[:,:2]

    98cb7cf90bc1dd4a17ee964f0e9d6759.gif

    技能8、条件过滤

    # Select rows where df.deaths is greater than 50

    df[df['deaths']>50]

    c0d1291ed8cc98535601635f7dcb2d14.png

    # Select rows where df.deaths is greater than 500 or less than 50

    df[(df['deaths']>500)|(df['deaths']<50)]

    c7ada0cbbd3e5c7f4392d715747e1a18.png# Select all the regiments not named "Dragoons"

    df[~(df['regiment']=='Dragoons')]

    技能9、根据行字符串索引,进行行选择

    # Select the rows called Texas and Arizona

    df.ix[['Arizona','Texas']]

    技能10、根据行索引/行位置,列名/列位置,进行具体位置的值选择# Select the third cell in the row named Arizona

    df.ix['Arizona','deaths']523# Select the third cell in the row named Arizona

    df.ix['Arizona',2]523# Select the third cell down in the column named deaths

    df.ix[2,'deaths']25

    展开全文
  • Question: Which key:value store, serverless, able to work with 100+ GB of data, are frequently used in Python? I'm looking for a solution with a standard "Pythonic" d[key] = value syntax: import mydb...

    There are many solutions to serialize a small dictionary: json.loads/json.dumps, pickle, shelve, ujson, or even by using sqlite.

    But when dealing with possibly 100 GB of data, it's not possible anymore to use such modules that would possibly rewrite the whole data when closing / serializing.

    redis is not really an option because it uses a client/server scheme.

    Question: Which key:value store, serverless, able to work with 100+ GB of data, are frequently used in Python?

    I'm looking for a solution with a standard "Pythonic" d[key] = value syntax:

    import mydb

    d = mydb.mydb('myfile.db')

    d['hello'] = 17 # able to use string or int or float as key

    d[183] = [12, 14, 24] # able to store lists as values (will probably internally jsonify it?)

    d.flush() # easy to flush on disk

    Note: BsdDB (BerkeleyDB) seems to be deprecated. There seems to be a LevelDB for Python, but it doesn't seem well-known - and I haven't found a version which is ready to use on Windows. Which ones would be the most common ones?

    解决方案

    You can use sqlitedict which provides key-value interface to SQLite database.

    SQLite limits page says that theoretical maximum is 140 TB depending on page_size and max_page_count. However, default values for Python 3.5.2-2ubuntu0~16.04.4 (sqlite3 2.6.0), are page_size=1024 and max_page_count=1073741823. This gives ~1100 GB of maximal database size which fits your requirement.

    You can use the package like:

    from sqlitedict import SqliteDict

    mydict = SqliteDict('./my_db.sqlite', autocommit=True)

    mydict['some_key'] = any_picklable_object

    print(mydict['some_key'])

    for key, value in mydict.items():

    print(key, value)

    print(len(mydict))

    mydict.close()

    Update

    About memory usage. SQLite doesn't need your dataset to fit in RAM. By default it caches up to cache_size pages, which is barely 2MiB (the same Python as above). Here's the script you can use to check it with your data. Before run:

    pip install lipsum psutil matplotlib psrecord sqlitedict

    sqlitedct.py

    #!/usr/bin/env python3

    import os

    import random

    from contextlib import closing

    import lipsum

    from sqlitedict import SqliteDict

    def main():

    with closing(SqliteDict('./my_db.sqlite', autocommit=True)) as d:

    for _ in range(100000):

    v = lipsum.generate_paragraphs(2)[0:random.randint(200, 1000)]

    d[os.urandom(10)] = v

    if __name__ == '__main__':

    main()

    Run it like ./sqlitedct.py & psrecord --plot=plot.png --interval=0.1 $!. In my case it produces this chart:

    And database file:

    $ du -h my_db.sqlite

    84M my_db.sqlite

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