<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[dai-ricky的菜地]]></title><description><![CDATA[菜地]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; caoyatingde]]></copyright><item><title><![CDATA[mysql快速导入csv、txt文件数据，load data infile使用。]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/130218820</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/130218820</guid><author>caoyatingde</author><pubDate>Tue, 18 Apr 2023 14:18:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.调整mysql的安全路径
2.文件的编码格式很关键，可以用UE或者notepad++等进行编码更改。

3.要注意load data infile的语法，尤其是换行符。要看自己的文件的换行符是\n还是\r\n。此外，Windows和Linux的系统生成的txt或csv文件的结束符也并不相同，一个是\r\n,一个是\n。这个不是很关键。
4.导入文件的效率比mysql workbench按照导入向导的方式进行导入快了无数倍。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[mysql数据库，本地存储位置迁移完整步骤。]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/130213295</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/130213295</guid><author>caoyatingde</author><pubDate>Tue, 18 Apr 2023 11:29:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[C盘要满了，MYSQL的数据文件体积不小，想着挪到其他磁盘，找了某些资料照着一顿猛操作，结果重启服务时直接报错了，汗，又一顿找一顿实验，将最终的可用步骤总结如下：背景：数据库版本mysql 8.0.26，mysql workbench：8.0.26工具：notepad++操作系统：win7。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[泰坦尼克号数据分析 预测建模 准确率测算]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/122594773</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/122594773</guid><author>caoyatingde</author><pubDate>Thu, 20 Jan 2022 10:59:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[泰坦尼克号幸存者数据分析 
1.预测建模
2.准确率测算
3.数据分析、建模思路梳理]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python 简历解析初探 （NLP）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/114363719</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/114363719</guid><author>caoyatingde</author><pubDate>Thu, 04 Mar 2021 11:13:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[python 利用jieba库，解析路径下的简历文件（XML文件）
关键库

os库：文件读取和输出
re库：文本替换
parse库：XML文件读取库
csv库：csv文件处理库
jieba库：NLP文本解析 分词库

思路

1 获取某一路径下所有简历数据（文件）
2 将所有简历文件进行依次遍历，解析XML数据内容
3 对复杂内容：履职经历，利用NLP 语言识别，进行分词。
4 对分词后结果按照需求情况进行处理和存储
5 将处理后的数据按照CSV文件进行输出和保存，便于后续分析

上代码
import o]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python绘制词云全流程解析，jieba库，NLP分词，搭配词频统计输出。]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/114215018</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/114215018</guid><author>caoyatingde</author><pubDate>Sun, 28 Feb 2021 12:02:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[关键库说明：

re  文本数据处理  替换字符串内字符数据
jieba 文本分词库 ，语句拆分
WordCloud  词云图片生产库
PIL 图像处理相，强大且历史悠久的库
matplotlib 绘图库，无需多言


代码逻辑

1 读入NLP 的停用词文件 ，为了提高效率，将该数据组织为字典结构
2 读入待分析统计的文本数据
3 使用jieba进行分词操作， 包括去除空格、去掉标点符号、增加专业名词等
4 对分词结果进行统计汇总(数据结构set去重)
5 对统计结果按照频率进行排序（数据结构dic检索统]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[获取文件夹内所有文件的MD5值，并将文件全路径及MD5的值输出至csv文件中]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/113757905</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/113757905</guid><author>caoyatingde</author><pubDate>Mon, 08 Feb 2021 15:41:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[功能描述
获取文件夹内所有文件的MD5值，并将文件全路径及MD5的值输出至csv文件中。
用到的库
hashlib  ：MD5
os  ：文件路径
csv： 输出至csv文件
1.获取文件夹内相关文件的全路径  存储为数组
2.进入列表循环，对每个文件进行MD5计算，将计算结果值存储到数组
3.输出至csv文件
#功能描述：获取文件夹内所有文件的MD5值，并将文件全路径及MD5的值输出至csv文件中。
###1.获取文件夹内相关文件的全路径  存储为数组
###2.进入列表循环，对每个文件进行MD5计算，将]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[对数据库中每条记录进行处理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/112496966</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/112496966</guid><author>caoyatingde</author><pubDate>Mon, 11 Jan 2021 21:48:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里写自定义目录标题如何对数据库的表中所有数据进行遍历核心：SQL中的 LIMIT 与 OFFSET 搭配使用即可。具体步骤：上代码：
如何对数据库的表中所有数据进行遍历
核心：SQL中的 LIMIT 与 OFFSET 搭配使用即可。
SELECT * FROM Students LIMIT 1 OFFSET i ;
具体步骤：
0.使用数据库为sqlite3
1.让limit为1
2.让OFFSET按照查询条件进行   i++   ，遍历即可。
这样将会对所有查询结果进行依次遍历，想怎么处理就都行了。
上]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Excel数据读入pandas，模拟SQL的查询思维，对行数据进行逻辑处理后，输出Excel。（实践总结）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/106889214</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/106889214</guid><author>caoyatingde</author><pubDate>Sun, 21 Jun 2020 18:39:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[读入两张excel表，用pandas的方式，进行业务逻辑处理。
目标
1.将两个Excel文件读入，
2.用pandas实现对标内数据的类SQL查询，
3.对满足业务需求的数据结果进行业务逻辑验证，
4.存储校验结果，
5.并将结果输出至Excel文件。
主要库及函数
1.pandas 库
2.read_excel、unique、sort_values、itertuples、getattr、list、index。
3.重要特性：

对于Dataframe对象，查询完之后，可以用itertuples对其结果进]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用 Python 构建不放回元素的组合，并筛选出满足组合多个组合条件的分组方式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/106772877</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/106772877</guid><author>caoyatingde</author><pubDate>Mon, 15 Jun 2020 22:39:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python组合的应用
利用的库：itertools
相关的函数：combinations（利用list生成组合）
查询list中元素的下标：list.index(‘内容’)
from itertools import combinations
result = []
利用的库：itertools
相关的函数：combinations（利用list生成组合）
                     完整拷贝list，copy模块，deepcopy]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用Python将excel文件按列拆分为多个Excel]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/106750674</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/caoyatingde/article/details/106750674</guid><author>caoyatingde</author><pubDate>Sun, 14 Jun 2020 20:08:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[用Python将excel文件按列拆分为多个Excel器
用到的库：pandas
方式1
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
将excel文件按照单位名称，拆分成多个excel文件
sheet名：  人数计算
区分字段名：单位 A
"""

import pandas as pd

data = pd.read_excel("D:\data\文件拆分实验.xls", sheet_name='人数计算')

data.dropna(subset=['单位'], inplace=True)
]]></description><category></category></item></channel></rss>