chaodaibing的博客

最近接到一个需求，要批量解析100多个域名，以及telnet端口是否通。如果一个个用telnet和dig/nslookup，累都累死了，于是考虑用python实现。这里我的思路是用telnetlib建立对象，试着telnet，通了可直接获取IP解析，不通，则通过socket一个功能获取IP解析。(有人推荐dnspython模块，这个是类似dig的功能，但是实践发现很多域名拿不到解析）import pandas as pdimport osimport telnetlibimport socket

比如我们有这么一个Excel 是国家的英文名到中文名的映射，我们想快速生成这样的字典，怎么办呢第一步，用pandas读取Excel 获取 dataframe 就是 df第二步，建立两列的映射，使用zip第三步，生成字典代码如下import pandas as pd df=pd.read_excel('国家信息表.xlsx')countrymap=dict(zip(df['国家英文'],df['国家中文']))效果如下...

最近收到了一个奇怪的需求，要获取每个月的月头月尾的日期列表。如果一个个写，实在繁琐，于是想到了用Pandas获取，代码如下#取得月头4天pd.date_range(start='2020-08-01',periods=4).strftime('%Y-%m-%d').tolist()##取得月尾4天pd.date_range(end='2020-08-01',periods=5,closed='left').strftime('%Y-%m-%d').tolist()结果如下pd.date_ra

大家好，我们经常会有这样的需求。比如下图我们需要把同一个省份的合并起来，如下图的效果如何实现呢，这是原有的df

大家都知道，pandas处理Excel文件是非常得心应手的，比如做筛选，实在太方便了。一般是这么搞筛选的。比如我们要筛选一个叫分组的字段里面带支付字样的。import pandas as pddata=pd.read_excel(filename).fillna('-') #fillna就是替换NA的单元格df=data.loc[data['分组'].str.contains('支付')] #获取包含支付两个字的分组一般这样是完美的，但是偶尔会有这样的报错，不知道大