series连在一起的字符串

Series.str——字符串批量处理方法

针对dataframe中的某一行(或列)想做批量字符串处理时,可采用此方法 series.str.python内置的str方法例如: series.str.replace('A','B') # 整个series中所有字符串全部执行替换操作 python内置str方法汇总: https://www.cnblogs.com/P--K/p/8443995.html

Java的文件操作太基础,缺乏很多实用工具,比如对目录的操作,支持就非常的差了.如果你经常用Java操作文件或文件夹,你会觉得反复编写这些代码是令人沮丧的问题,而且要大量用到递归. 下面是的一个解决方案,借助Apache Commons IO工具包(commons-io-1.1.jar)来简单实现文件(夹)的复制.移动.删除.获取大小等操作. import org.apache.commons.io.FileUtils; import org.apache.commons.io.filefilt

Pandas: 使用str.replace() 进行文本清洗

str.replace()可以一次处理一整个Series.str.replace()的正式形式为 Series.str.replace(pat, repl) ,其中pat为想要寻找的模式,一般为正则表达式,repl为要替换进去的字符串或函数. 下面是几个简单的例子,X代表一个Series,repl皆为字符串: X.str.replace(r"iphone\s+7", "iphone7") #为了将iphone7视为一个词,把iphone 7转换为iphone7,去除

使用Pandas: str.replace() 进行文本清洗

前段时间参加了Kaggle上的Mercari Price Suggestion Challenge比赛,收获良多,过些时候准备进行一些全面的总结,本篇文章先谈一个比赛中用到的小技巧. 这个比赛数据中有一个特征叫做 "item_description",大致是一些商品描述,比如什么时候买的.新旧程度如何.什么牌子的等等.因为大部分都是Mercari这个网站(这个类似于国内的二手商品交易网站)上的用户自己填的商品描述,所以是极尽杂乱之能事,会出现很多夸张的符号,比如这样: 另外的一大问题是

pandas dataframe.apply() 实现对某一行/列进行处理获得一个新行/新列

重点:dataframe.apply(function,axis)对一行或一列做出一些操作(axis=1则为对某一列进行操作,此时,apply函数每次将dataframe的一行传给function,然后获取返回值,将返回值放入一个series)python去空格:字符串.strip() 待解决:dataframe.assign()应该怎么用? (1)读入数据后先把城市那一列城市名中的空格去掉对一列数据去空格的方法: def qukong(hang): return hang['city']

Pandas v0.23.4手册汉化

Pandas手册汉化此页面概述了所有公共pandas对象,函数和方法.pandas.*命名空间中公开的所有类和函数都是公共的. 一些子包是公共的,其中包括pandas.errors, pandas.plotting,和pandas.testing.文档中提到了公共函数 pandas.io和pandas.tseries子模块.pandas.api.types分包包含一些与pandas中的数据类型相关的公共函数输入/输出 Pickling read_pickle(path[, compressi

FileToolkit 文件工具箱

import org.apache.commons.io.FileUtils; import org.apache.commons.io.filefilter.*; import org.apache.commons.logging.Log; import org.apache.commons.logging.LogFactory; import java.io.*; /** * 文件工具箱 * * @author leizhimin 2008-12-15 13:59:16 */ public

一个页面两个div（一个柱状图或者折线图一个饼图）

需求是一个页面中两个图,一个饼图一个折线图,接口用的是一个接口,柱状图的图例要隐藏掉,X轴为月份,每月份都有两个数据,也就是图例是两个(进口和出口)的意思饼图需要显示最新月份数据,并且有一个下拉框可以切换月份,视图就显示相应月份的数据,主题切换要全部一起切换,工具箱两个div一人一个已经测试过了没有bug了,布局不喜欢的可以自己改,现在放上源码和效果图供参考:  <!DOCTYPE html> <html lang="zh">

value_counts()函数

value_counts函数用于统计dataframe或series中不同数或字符串出现的次数 ascending=True时,按升序排列. normalize=True时,可计算出不同字符出现的频率,画柱状图统计时可以用到. # trian中标签的比例 label_proportion = train['label'].value_counts(normalize=True).reset_index().sort_values(by=['index']) # index label # 5 1

Pandas——数据处理对象

Pandas中的数据结构 Series: 一维数组,类似于Python中的基本数据结构list,区别是Series只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率.就像数据库中的列数据: DataFrame: 二维的表格型数据结构.很多功能与R中的data.frame类似.可以将DataFrame理解为Series的容器: Panel:三维的数组,可以理解为DataFrame的容器. Series是一个一维的类似的数组对象,包含一个数组的数据(任何NumPy的数据类型)和一个与数

数据分析02 /pandas基础

数据分析02 /pandas基础目录数据分析02 /pandas基础 1. pandas简介 2. Series 3. DataFrame 4. 总结: 1. pandas简介 numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据,当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据(字符串,时间序列),那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据! pandas中的两个常用的类:Series/DataFrame 2. Series 定义: Series是一种类似一维数组的对象,由下面

pandas模块的使用详解

为什么学习pandas numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了,那么学习pandas的目的是什么呢? numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据,当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据(字符串,时间序列),那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据! 什么是pandas? 首先先来认识pandas中的两个常用的类 Series DataFrame Series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray

Pandas高级教程之:处理text数据

目录简介创建text的DF String 的方法 columns的String操作分割和替换String String的连接使用 .str来index extract extractall contains 和 match String方法总结简介在1.0之前,只有一种形式来存储text数据,那就是object.在1.0之后,添加了一个新的数据类型叫做StringDtype .今天将会给大家讲解Pandas中text中的那些事. 创建text的DF 先看下常见的使用text来构建DF

python库--pandas--Series.str--字符串处理

原数据 import pandas as pd a = pd.Series(['aSd', 'asd', 'dfd fsAsf sfs']) b = pd.Series([None, 'asd', 'fgh']) index a b 0 aSd None 1 asd asd 2 dfd fsAsf sfs fgh 字符大小写转换 a.str.lower() a.str.upper() a.str.title() a.str.capitalize() a.str.swapcase() lowe

【pandas】pandas.Series.str.split()---字符串分割

原创博文,转载请注明出处! 本文代码的github地址 series中的元素均为字符串时,通过str.split可将字符串按指定的分隔符拆分成若干列的形式. 例子: 拆分以逗号为分隔符的字符串 # -*- coding: utf-8 -*- # 创建dataframe import pandas as pd s = pd.DataFrame(['a,b,c','c,d,e']) print(s) """ 0 0 a,b,c 1 c,d,e ""

HDU 1000 & HDU1001 & 字符串连接

A + B Problem Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 571020 Accepted Submission(s): 181151 Problem Description Calculate A + B. Input Each line will contain two integers A and B. P

js json 与字符串转换过程由于书写不统一规范引发的一个问题

对于两个字符串: 字符串1:{title:{},tooltip:{trigger:"axis"},legend:{data:["新关注人数"]},calculable:true,xAxis:[{type:"category",boundaryGap:false,data:["2016-01-01","2016-01-02","2016-01-03","2016-01-04&qu

关于Highcharts图表组件动态修改属性的方法（API）总结之Series

Highcharts图表组件内的Series很重要,如果说Categries是其大脑,那么Series就是其心脏.这两者才是Highcharts图表组件的重中之重啊.接下来就为大家介绍关于设置Series的相关方法. 一.目录结构二.API 1.addPoint(添加一个数据点) 参数: options:数据值(①可以是具体的一个Y轴数值,那么X轴坐标系统会随即分配一个:②可以设置一个数组,有着X和Y的数值,如:[xValue,yVlaue] 这样的形式:③可以设置一个Object(对象),详

The Hardest Problem Ever（字符串）

The Hardest Problem Ever Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 24039 Accepted: 13143 Description Julius Caesar lived in a time of danger and intrigue. The hardest situation Caesar ever faced was keeping himself alive. In orde

python 数据清洗之字符串处理

在数据分析中,特别是文本分析中,字符处理需要耗费极大的精力, 因而了解字符处理对于数据分析而言,也是一项很重要的能力. 字符串处理方法首先我们先了解下都有哪些基础方法首先我们了解下字符串的拆分split方法 str='i like apple,i like bananer' print(str.split(',')) 对字符str用逗号进行拆分的结果: ['i like apple', 'i like bananer'] print(str.split(' ')) 根据空格拆分的结果: ['

巴特西