未央的博客

数据挖掘模型

如果输入3要求返回1，那就用bisect_left如果输入3要求返回2，那就用bisect_rightfrom bisect import bisect_lefta = [0, 3, 7, 29, 30]print(bisect_left(a, 4))

python连接mysql：pymysql1、安装导入pymysqlimport pymysql2、连接db = pymysql.connect(host=ip, port=port, database=database_name, user=user_name, password=password)3、查询版本（测试连接）sql = "SELECT VERSION()"4、使用cursor()方法获取操作游标cursor = db.cursor()5、执行sql语句cursor

geturl + ? +参数eg：url?a=1&b=2取参排序将参数拼成字符串：a=1&b=2，再用MD5将字符串和校验唯一码key拼接，再加密。MD5(a=1&b=2 + key)=sign将参数和sign加到url中。url?参数&signposturl + ？+ sign=…1.将传入的json的body中的内容组成字典，然后将字典的键...

group_data_dict = {}for name, group in factor_data.groupby(color[color.columns[0]]): iterable = [group.iloc[:, 0].tolist(), group.columns[1:].tolist()] group_data = pd.DataFrame(group.iloc[:,...

def untar_files(file_dir): files = get_file_name(file_dir) file_names_list = [] new_file_path = '' for My_file_name in files: if My_file_name.find(".tar.gz") != -1: ...

""" 用于清洗从hbase中捞取出来的数据 author：tian date: 2020-02-27"""import pandas as pddef get_data(path): data = pd.read_excel(path, names=['glassid_operacode', 'attribute', 'name', 'value'])...

参考来源将列中的重复索引删除pro_data.columns = pro_data.columns.droplevel(0)使用reset_index()将行的多重索引去除但是此时name和glass_id仍为索引pro_data = pd.concat([pro_data,pd.DataFrame(data=pro_data.index.tolist(),columns=[p...

python使用pivot_table长表转宽表报错：No numeric types to aggregate 解决办法首先查看数据的类型再将数据类型强制转换赋值给原数据

1、DataFrame切片（1）df [ [ 'a '] ]得到一列列名为a的DataFrame（2）df [ 'a ']得到一列Name为a的Series（3）df.loc[ [1,2], ['a ', 'b '] ]得到第1、2行，a、b列的DataFrame（4）df.iloc[4:5, 1:3]得到第4行，1、2列的DataFrame（5）df.iloc[0,:]与df....

list增append末尾插入一个元素insert指定位置，插入元素extend末尾插入多个元素+通过 + 合并多个 listIn[1]: list1 = ['a','b',1,5]In[2]: list1.append('z') In[3]: print(lsit1)Out[3]: ['a','b',1,5,'z']In[1]: li...

提取’TB…'在内的文件名的目标字符串os.path.basename(path)# header=1，从第二行开始读# delim_whitespace=True 指定空格为分隔符data = pd.read_csv(path, header=1, delim_whitespace=True) id_name = os.path.basename(path)[26:]通过spli...