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RSS订阅原创 Python爬虫XPath高效解析指南
XPath 是一种用于定位 XML/HTML 文档中数据的查询语言，适合 Python 爬虫开发。本文介绍了 XPath 的基础语法（如 /、//、@、text()），对比了 XPath 与 BeautifulSoup、正则表达式的优劣，并提供了安装和导入方法。重点讲解了常用表达式及实战示例，包括标签定位、属性筛选、模糊匹配等技巧。最后给出了完整的 Python 代码示例和调试技巧，帮助开发者快速掌握 XPath 在爬虫中的应用。
2025-11-07 17:16:49
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原创 JSON解析：程序员必备的高效数据读取技巧
JSON是一种轻量级数据交换格式，因其简洁性、跨语言兼容性而广受程序员喜爱。它支持字符串、数字、布尔值、数组、对象和null等数据类型，语法要求严格（如键必须用双引号）。JSON的优势在于易读性、跨语言支持和高效解析。常见错误包括键未加双引号、数字格式错误等。数据分析师可使用pandas的read_json()方法解析JSON数据，将其转换为更易分析的表格形式。示例展示了如何将包含员工信息的JSON数据转换为pandas DataFrame。
2025-10-10 16:28:08
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原创 np的数组和pd的Series数组有什么区别呢？
本文比较了Pandas与NumPy数组的主要区别。在输出形式上，Pandas数组会显示索引(index)和值(values)两部分。核心差异在于索引机制：NumPy使用位置索引，而Pandas支持自定义索引，包括标签索引（含结束值）和位置索引（不含结束值）。文章还介绍了loc（标签索引）和iloc（位置索引）的使用方法，以及Pandas特有的字典式初始化方式。这些特性使Pandas在数据处理时更加灵活，但也增加了复杂性。
2025-09-28 12:16:25
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原创 Pandas数据处理完全指南
Series是Pandas中的一维数据结构，类似于带标签的数组。对于批量删除，可以使用查找替换功能，输入需要删除的内容并替换为空值。### 删除不相干内容的方法。对于批量删除，可以使用查找替换功能，输入需要删除的内容并替换为空值。NaN值处理：NaN与任何值运算结果仍为NaN。计算总和 ### 删除不相干内容的方法。剪切选中的内容，同样能达到删除效果。剪切选中的内容，同样能达到删除效果。选中需要删除的内容，按下键盘上的。选中需要删除的内容，按下键盘上的。键即可删除不相干的部分。键即可删除不相干的部分。
2025-09-23 14:31:53
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原创 安装、使用jupyter指南
NumPy：提供矩阵构造、运算、访问等操作。是数据分析的基础库。Pandas：基于 NumPy 的高级包。处理一维数据和二维表格数据，支持去重、空值处理、异常值处理、表连接、合并、查找、替换、映射、交叉透视、分组聚合等常用业务操作。Matplotlib：数据可视化库。提供绘图元素如网格线、刻度线、轴标签、画布标题、注释信息等。支持调色功能及 2D/3D 图像绘制。后续学习方向 scikit-learn（SKlearn）进行机器学习。
2025-09-21 16:35:27
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空空如也
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