本文实例讲述了Python数据分析模块pandas用法。分享给大家供大家参考，具体如下：。pandas是基于numpy的数据分析模块，提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需要的工具，可以说pandas是使得Python能够成为高效且强大的数据分析环

如下所示：。from PyQt4 import QtGui,QtCore. import sys. class Web_Browser(QtGui.QDialog):. def __init__(self,parent=None):. self.resiz

train_comb = train_combvalues #得到values的ndarry. train_comb = np.array #直接原样转换，加上索引值

基础属性shape,index,columns,values，dtypes，describe(),head(),tail(). 统计属性Series： count(),value_counts()，前者是统计总数，后者统计各自value的总数。df.ren

在讲爬取淘宝详情页数据之前，先来介绍一款 Chrome 插件：Toggle JavaScript ，如下图所示：。可以看到评论信息总共有7页，而且都是json格式的数据，所以可以用json反序列化去抽取数据，当然也可以用正则表达式，下面我将演示用正则去抽取

利用pymongo包进行数据库的连接，使用xlrd包读取excel数据，由于二者数据结构的不同，要将excel格式数据转换为json格式数据。由于编码问题会出现“TypeError: 'str' object does not support item a

r_conn = RedisPool(opts.get('redis_db')).getConn(). queue_item = self.r_conn.blpop(self.task_queue,0)[1]. t = threading.Thread(t

为了满足各个平台间数据的传输，以及能确保历史性和实时性。先选用kafka作为不同平台数据传输的中转站，来满足我们对跨平台数据发送与接收的需要。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据To