Pickle 是一个 Python 模块，用于数据序列化，即：将数据转换为字节流。Pickle 允许开发人员将变量从内存保存到磁盘，并从磁盘加载到内存，从而确保数据完整性和轻松检索。在本文中，我们将探讨如何有效地利用 Pickle 在 Python 中保存和加载变量。理解 Pickle Pickle 是 Python 中一个内置的模块，它支持对象序列化，指的是将对象转换为字节流的过程。字节流可以存储为文件，通过网络传输，甚至持久化到数据库中。Pickle 允许... 阅读更多

Pandas 是一个用于数据分析和处理的开源 Python 库。Pandas 提供了数据清理、转换和过滤的功能。在大型数据集中，一些极端值称为异常值，可能会修改数据分析结果。为了识别这些异常值，使用了一种稳健的统计度量，称为四分位距 (IQR)。在本文中，我们将了解 Pandas 如何使用 IQR 来识别和处理数据集中的异常值。理解四分位距 (IQR) 在了解如何在 Pandas 中使用 IQR 进行过滤之前，让我们简要了解一下什么是四分位距 (IQR)。四分位数将数据集划分为四个... 阅读更多

Pandas 是一个 Python 库，用于结构化数据的处理和分析。Pandas 的 cut() 和 qcut() 方法用于根据数值数据创建分类变量。cut() 和 qcut() 方法分别将数值数据分成离散的区间或分位数，并为每个区间或分位数分配标签。在本文中，我们将通过各种示例了解 cut() 和 qcut() 方法的功能。cut() 函数 cut() 根据指定的标准将连续变量分成离散的区间或箱。它创建了数据的组或类别... 阅读更多

Pandas 中的 apply() 函数用于将自定义函数应用于数据框或序列。apply() 函数可用于对数据执行转换、计算和其他操作。默认情况下，apply() 函数返回一个新的数据框或序列。我们还可以使用 apply() 函数的 inplace 参数来修改数据框或序列。在本文中，我们将通过示例了解如何使用 apply() 函数的 inplace 参数。apply() 函数的语法 df.apply(func, axis=0) 其中，df 是我们需要在其上应用... 阅读更多

NumPy where() 函数允许我们对数组执行逐元素的条件操作。NumPy 是一个用于数值计算和数据处理的 Python 库。要在 Python 中使用 where() 方法处理多个条件，我们可以使用逻辑运算符，如 & (and)、| (or) 和 ~ (not)。在本文中，我们将探讨一些在 Python 中使用 numpy where() 处理多个方法的示例。where() 方法的语法 numpy.where(condition, x, y) 其中，`condition` 参数是一个布尔数组或一个计算结果为布尔数组的条件。x 和 y 是数组，... 阅读更多

可以使用 Python 的 Beautiful Soup 库来爬取段落。BeautifulSoup 是一个 Python 库，允许我们轻松地解析 HTML 和 XML 文档。它提供了一种方便的方法来导航和搜索解析后的数据，使其成为网络爬取任务的理想选择。通过利用其强大的功能，我们可以从网页中提取特定的元素，例如段落。在本文中，我们将使用 Python 的 Beautiful Soup 库来爬取段落。安装所需的库 在爬取段落之前，我们需要安装必要的库。打开您的终端或命令提示符并... 阅读更多

可以使用 Beautiful Soup 和 Python 文件处理技术来提取本地 HTML 文件的数据。Beautiful Soup 允许我们解析 HTML 文档并导航其结构，而文件处理使我们能够从本地文件中获取 HTML 内容。通过结合这些工具，我们可以学习如何从存储在我们计算机上的 HTML 文件中提取有价值的数据。在本文中，我们将了解如何使用 Python 从本地 HTML 文件中爬取数据。先决条件 在了解如何从本地 HTML 文件中爬取数据之前，请确保您的机器上安装了 Python。... 阅读更多

Google Maps 是一款强大的工具，提供大量地理空间数据，包括位置、地址、评论、评分等等。能够以编程方式提取这些数据对于各种应用程序（如商业分析、研究和数据驱动的决策）都非常有用。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 从 Google Maps 中爬取数据。步骤 1：安装所需的库 首先，我们需要安装必要的 Python 库，这些库将促进网络爬取过程。打开您的命令提示符或终端并运行以下命令：pip install requests pip install beautifulsoup4 ... 阅读更多

网络爬取是一种用于从网站提取数据的强大技术。Python 中一个流行的网络爬取库是 BeautifulSoup。BeautifulSoup 提供了一种简单直观的方法来解析 HTML 或 XML 文档并提取所需的信息。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 中的 BeautifulSoup 从网页的 body 标签中爬取所有文本。算法 以下算法概述了使用 BeautifulSoup 从 body 标签中爬取所有文本的步骤：导入所需的库：我们需要导入 requests 库来发出 HTTP 请求，以及 BeautifulSoup... 阅读更多

缩放是在数据分析中预处理数据并确保数据集中所有特征具有相似范围的过程，从而使它们更具可比性，并减少不同范围对机器学习算法的影响。我们可以使用最小-最大缩放、标准化、鲁棒缩放和对数转换等方法来缩放 Pandas 数据框的列。在本文中，我们将深入探讨使用各种方法缩放 Pandas 数据框的过程。为什么缩放很重要？数据中的一些特征可能具有较大的值，在进行分析或模型训练时可能会占据主导地位。缩放确保... 阅读更多