python数据科学入门与分析

第二章数据科学的Python核心

基本的内置str函数

1.print("hello".capitalize());将第一个字符转化为大写，其他字符转化为小写

2.print("hello world ".strip());:注意lstrip,rstrip,strip的用法

3.print("www.baidu.com".split(".")):会用split里面的分割符进行分割

4print("a".islower());：islower,isupper,isspace,isdigit,isalpha的使用

5.print("-".join("210.34.148.51".split(".")));: #.join函数仅在字符串之间进行插入，在字符串的开头一个末尾都不进行插入

多行的注释方式为ctrl+1

#计数器的运用
from collections import Counter
phrase = "世界 你 好，你好！ 你好"
cntr = Counter(phrase.split())
print(cntr.most_common)

8.爬取数据，并注意相应的异常处理机制

#这里是从web中爬取相应的数据
#这里一定要有相应的异常处理机制 try except
import urllib.request
try:
    with urllib.request.urlopen("http://www.networksciencelab.com") as doc:
        html = doc.read();
        print("yes")
except:
    print("couldn't not open file");

re模块的学习（正则表达式）

首先，你应该熟记正则表达式的各种表示形式，附下图
python数据科学入门与分析示例
1.re.findall

2.re.split

3.re.sub(pattern,repl,string)，用 repl替换字符串中的所有非重叠匹配部分

globbing匹配特定文件名和通配符的过程

示例 glob函数
python数据科学入门与分析

Pickling模块的学习

pickle模块用于实现序列化-将任意的python数据结构保存到一个文件中，并将其作为python表达式读回。

作用：python程序运行中得到了一些字符串，列表，字典等数据，想要长久的保存下来，方便以后使用，而不是简单的放入内存中关机断电就丢失数据。

import pickle 
a = {" name ": "Tom", "age": "40"}
with open('text.txt', 'wb') as file:
    pickle.dump(a, file)
with open('text.txt', 'rb') as file2:
    b = pickle.load(file2)
print(type(b))
print(b)

其实，就是将数据按照某种格式存入文件之中，而不是以字符串的形式读入的。

第三章使用文本数据

Beautifulsoup的使用

from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.request import urlopen
soup3 = BeautifulSoup(urlopen("https://msdn.itellyou.cn/"),"lxml")
print(soup3)

效果
python数据科学入门与分析使用soup.get_text()方法可得到标记文档中取出了所有标签的文本部分
soup的函数：soup.find(),soup.find_all()

##beautifulsoup模块的运用
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.request import urlopen
soup3 = BeautifulSoup(urlopen("https://msdn.itellyou.cn/"),"lxml")
##print(soup3.get_text())

#soup4 = soup3.find(id = "mySmallModalLabel")
#print(soup4)

#links = soup3.find_all("a")
#firstLink = links[0]["href"]
#print(firstLink)

CSV文件

CSV是一种结构化文本文件格式，用于存储和转移表格数据。一个CSV文件由表示变量的列和表示记录的行组成。