常用正则表达式 整理篇
常用正则表达式整理篇攻略 正则表达式是一种用于匹配文本的模式。在实际应用中，我们经常需要使用正则表达式来解析HTML、XML等文本数据。本攻略将详细讲解常用正则表达式的整理，包括正则表达式的基本语法、常用的正则表达式模式、以及如何在Python中使用正则表达式。 正则表达式基本语法 正则表达式是一种用于…
pandas数据的合并与拼接的实现
要想演示pandas数据合并与拼接的实现，需要准备两个或以上的数据集，以待合并或拼接。以下是合并与拼接的实现攻略： 一、数据合并 1.上下合并 当两个数据集具有同样的列以及相似的数据结构时，可以使用pd.concat()将其上下合并。 import pandas as pd # 创建两个包含相同列的数据…
Python 正则表达式匹配数字及字符串中的纯数字
Python正则表达式匹配数字及字符串中的纯数字攻略 本攻略将详细讲解如何使用Python正则表达式匹配数字及字符串中的纯数字。包括则表达式的基本语法、常用的正则表达式模式、以及如何在Python中使用正则表达式。 正表达式基本语法 正则表达式是一种用于匹配文本的模式。在Python中，我们可以使用re…
Python数据结构与算法中的栈详解(3)
Python数据结构与算法中的栈详解(3) 在前两篇文章中，我们介绍了栈的基本概念、实现方式和应用场景。在本篇文章中，我们将深入探讨栈的一些高级应用，包中缀表达式转后缀表达式、后缀表达式求值和括号匹配等。 中缀表达式转后缀表达 中缀表达式是我们平常使用的表达式，例如3 + 4 * 5。但是，中缀表达式不…
Python datacompy 找出两个DataFrames不同的地方
当我们处理数据的时候，有时候需要找出两个DataFrame之间的差异以便于进行数据分析或者数据加工，而Python中有一个非常好用的数据差异工具datacompy，可以用来找出两个DataFrame之间不同的地方。下面是详细的使用攻略： 步骤1：安装datacompy模块 在Python中安装datac…
python pandas query的使用方法
Python Pandas Query 的使用方法 在 Pandas 中，query 函数被用于从 DataFrame 中筛选行，通过执行布尔逻辑来过滤 DataFrame 中的数据，query 函数提供了一个灵活和简洁的方法来执行此操作。 Pandas库的query()函数可以帮助我们通过传递一些布尔…
一些让Python代码简洁的实用技巧总结
来分享一下“一些让Python代码简洁的实用技巧总结”的完整攻略。 标题 引言 Python 是一门简洁、易读、易维护的编程语言，但是，有一些代码写法却可以让 Python 更加简洁，提高编写代码的效率。下面就给大家总结几个能让 Python 代码更加简洁的实用技巧。 技巧总结 1. 一行式 if/el…
Python cookbook(数据结构与算法)同时对数据做转换和换算处理操作示例
Python Cookbook：数据结构与算法 Python Cookbook是一本非常实用的Python编程指南，其中包含了许多有用的技巧和示例。本文将介绍其中一些有关数据结构和算法的示例，包括如何同时对数据做转换和换算处理操作。 示例1：使用生成器表达式对数据做转换和换算处理 有时候，我们需要对一些…
使用pandas或numpy处理数据中的空值(np.isnan()/pd.isnull())
在数据处理中，空值是一个常见的问题。在Python中，我们可以使用pandas或numpy库来处理数据中的空值。本文将详细讲解如何使用pandas或numpy处理数据中的空值。 使用numpy处理空 在numpy中，我们可以使用isnan函数来判断一个值是否为空值。isnan函数返回一个布尔数组，其中T…
Python数组变形的几种实现方法
在Python中，数组变形是一种常见的操作，可以将数组从一种形状转换为另一种形状。本文将介绍Python数组变形的几种实现方法，并提供两个示例。 方法一：reshape函数 在Python中，可以使用reshape函数将数组变形为指定的形状。reshape函数接受一个元组作为参数，该元组指定了新数组的形…
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