python數(shù)據(jù)采集是什么

數(shù)據(jù)采集(DAQ)，又稱數(shù)據(jù)獲取，是指從傳感器和其它待測(cè)設(shè)備等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)采集非電量或者電量信號(hào),送到上位機(jī)中進(jìn)行分析，處理。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是結(jié)合基于計(jì)算機(jī)或者其他專用測(cè)試平臺(tái)的測(cè)量軟硬件產(chǎn)品來(lái)實(shí)現(xiàn)靈活的、用戶自定義的測(cè)量系統(tǒng)。采集一般是采樣方式，即隔一定時(shí)間（稱采樣周期）對(duì)同一點(diǎn)數(shù)據(jù)重復(fù)采集。采集的數(shù)據(jù)大多是瞬時(shí)值，也可是某段時(shí)間內(nèi)的一個(gè)特征值。

網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站制作服務(wù)團(tuán)隊(duì)是一支充滿著熱情的團(tuán)隊(duì)，執(zhí)著、敏銳、追求更好，是創(chuàng)新互聯(lián)的標(biāo)準(zhǔn)與要求，同時(shí)竭誠(chéng)為客戶提供服務(wù)是我們的理念。創(chuàng)新互聯(lián)公司把每個(gè)網(wǎng)站當(dāng)做一個(gè)產(chǎn)品來(lái)開(kāi)發(fā)，精雕細(xì)琢，追求一名工匠心中的細(xì)致，我們更用心！

網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)是用于數(shù)據(jù)采集的一門(mén)技術(shù)，可以幫助我們自動(dòng)地進(jìn)行信息的獲取與篩選。從技術(shù)手段來(lái)說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)有多種實(shí)現(xiàn)方案，如PHP、Java、Python ...。那么用python 也會(huì)有很多不同的技術(shù)方案（Urllib、requests、scrapy、selenium...)，每種技術(shù)各有各的特點(diǎn)，只需掌握一種技術(shù)，其它便迎刃而解。同理，某一種技術(shù)解決不了的難題，用其它技術(shù)或方依然無(wú)法解決。網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的難點(diǎn)并不在于網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)本身，而在于網(wǎng)頁(yè)的分析與爬蟲(chóng)的反爬攻克問(wèn)題。

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怎么使用Python中Pandas庫(kù)Resample，實(shí)現(xiàn)重采樣，完成線性插值

#python中的pandas庫(kù)主要有DataFrame和Series類(面向?qū)ο蟮牡恼Z(yǔ)言更愿意叫類) DataFrame也就是

#數(shù)據(jù)框(主要是借鑒R里面的data.frame)，Series也就是序列 ，pandas底層是c寫(xiě)的 性能很棒，有大神

#做過(guò)測(cè)試 處理億級(jí)別的數(shù)據(jù)沒(méi)問(wèn)題，起性能可以跟同等配置的sas媲美

#DataFrame索引 df.loc是標(biāo)簽選取操作，df.iloc是位置切片操作

print(df[['row_names','Rape']])

df['行標(biāo)簽']

df.loc[行標(biāo)簽,列標(biāo)簽]

print(df.loc[0:2,['Rape','Murder']])

df.iloc[行位置,列位置]

df.iloc[1,1]#選取第二行，第二列的值，返回的為單個(gè)值

df.iloc[0,2],:]#選取第一行及第三行的數(shù)據(jù)

df.iloc[0:2,:]#選取第一行到第三行（不包含）的數(shù)據(jù)

df.iloc[:,1]#選取所有記錄的第一列的值，返回的為一個(gè)Series

df.iloc[1,:]#選取第一行數(shù)據(jù)，返回的為一個(gè)Series

print(df.ix[1,1]) # 更廣義的切片方式是使用.ix，它自動(dòng)根據(jù)你給到的索引類型判斷是使用位置還是標(biāo)簽進(jìn)行切片

print(df.ix[0:2])

#DataFrame根據(jù)條件選取子集 類似于sas里面if、where ,R里面的subset之類的函數(shù)

df[df.Murder13]

df[(df.Murder10)(df.Rape30)]

df[df.sex==u'男']

#重命名 相當(dāng)于sas里面的rename R軟件中reshape包的中的rename

df.rename(columns={'A':'A_rename'})

df.rename(index={1:'other'})

#刪除列 相當(dāng)于sas中的drop R軟件中的test['col']-null

df.drop(['a','b'],axis=1) or del df[['a','b']]

#排序 相當(dāng)于sas里面的sort R軟件里面的df[order(x),]

df.sort(columns='C') #行排序 y軸上

df.sort(axis=1) #各個(gè)列之間位置排序 x軸上

#數(shù)據(jù)描述 相當(dāng)于sas中proc menas R軟件里面的summary

df.describe()

#生成新的一列 跟R里面有點(diǎn)類似

df['new_columns']=df['columns']

df.insert(1,'new_columns',df['B']) #效率最高

df.join(Series(df['columns'],name='new_columns'))

#列上面的追加 相當(dāng)于sas中的append R里面cbind()

df.append(df1,ignore_index=True)

pd.concat([df,df1],ignore_index=True)

#最經(jīng)典的join 跟sas和R里面的merge類似 跟sql里面的各種join對(duì)照

merge()

#刪除重行 跟sas里面nodukey R里面的which(!duplicated(df[])類似

df.drop_duplicated()

#獲取最大值 最小值的位置 有點(diǎn)類似矩陣?yán)锩娴姆椒?/p>

df.idxmin(axis=0 ) df.idxmax(axis=1) 0和1有什么不同 自己摸索去

#讀取外部數(shù)據(jù)跟sas的proc import R里面的read.csv等類似

read_excel() read_csv() read_hdf5() 等

與之相反的是df.to_excel() df.to_ecv()

#缺失值處理 個(gè)人覺(jué)得pandas中缺失值處理比sas和R方便多了

df.fillna(9999) #用9999填充

#鏈接數(shù)據(jù)庫(kù) 不多說(shuō) pandas里面主要用 MySQLdb

import MySQLdb

conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="",db="mysql",use_unicode=True,charset="utf8")

read_sql() #很經(jīng)典

#寫(xiě)數(shù)據(jù)進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)

df.to_sql('hbase_visit',con, flavor="mysql", if_exists='replace', index=False)

#groupby 跟sas里面的中的by R軟件中dplyr包中的group_by sql里面的group by功能是一樣的 這里不多說(shuō)

#求啞變量

dumiper=pd.get_dummies(df['key'])

df['key'].join(dumpier)

#透視表 和交叉表 跟sas里面的proc freq步類似 R里面的aggrate和cast函數(shù)類似

pd.pivot_table()

pd.crosstab()

#聚合函數(shù)經(jīng)常跟group by一起組合用

df.groupby('sex').agg({'height':['mean','sum'],'weight':['count','min']})

#數(shù)據(jù)查詢過(guò)濾

test.query("0.2

將STK_ID中的值過(guò)濾出來(lái)

stk_list = ['600809','600141','600329']中的全部記錄過(guò)濾出來(lái)，命令是：rpt[rpt['STK_ID'].isin(stk_list)].

將dataframe中，某列進(jìn)行清洗的命令

刪除換行符：misc['product_desc'] = misc['product_desc'].str.replace('\n', '')

刪除字符串前后空格：df["Make"] = df["Make"].map(str.strip)

如果用模糊匹配的話，命令是：

rpt[rpt['STK_ID'].str.contains(r'^600[0-9]{3}$')]

對(duì)dataframe中元素，進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換

df['2nd'] = df['2nd'].str.replace(',','').astype(int) df['CTR'] = df['CTR'].str.replace('%','').astype(np.float64)

#時(shí)間變換 主要依賴于datemie 和time兩個(gè)包

#其他的一些技巧

df2[df2['A'].map(lambda x:x.startswith('61'))] #篩選出以61開(kāi)頭的數(shù)據(jù)

df2["Author"].str.replace(".+", "").head() #replace(".+", "")表示將字符串中以””開(kāi)頭;以””結(jié)束的任意子串替換為空字符串

commits = df2["Name"].head(15)

print commits.unique(), len(commits.unique()) #獲的NAME的不同個(gè)數(shù)，類似于sql里面count(distinct name)

#pandas中最核心 最經(jīng)典的函數(shù)apply map applymap

python中的plt.pcolormesh 的參數(shù)是啥意思

導(dǎo)入matplotlib.pyplot, numpy 包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 添加主題樣式 plt.style.use('mystyle') # 設(shè)置圖的大小，添加子圖 fig = plt.figure(figsize=(5,5)) ax = fig.add_subplot(111) #繪制sin, cos x = n.

python中r'什么意思

Python與R的區(qū)別和聯(lián)系

1、區(qū)別

Python與R的區(qū)別是顯而易見(jiàn)的，因?yàn)镽是針對(duì)統(tǒng)計(jì)的，python是給程序員設(shè)計(jì)的。2012年R是學(xué)術(shù)界的主流，但是現(xiàn)在Python正在慢慢取代R在學(xué)術(shù)界的地位。

Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數(shù)據(jù)；R不行，R分析數(shù)據(jù)時(shí)需要先通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)把大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為小數(shù)據(jù)（通過(guò)groupby）才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統(tǒng)計(jì)結(jié)果。所以有人說(shuō)：Python=R+SQL/Hive，并不是沒(méi)有道理的。

Python的一個(gè)最明顯的優(yōu)勢(shì)在于其膠水語(yǔ)言的特性，很多書(shū)里也都會(huì)提到這一點(diǎn)，一些底層用C寫(xiě)的算法封裝在Python包里后性能非常高效(Python的數(shù)據(jù)挖掘包Orange canve 中的決策樹(shù)分析50萬(wàn)用戶10秒出結(jié)果，用R幾個(gè)小時(shí)也出不來(lái)，8G內(nèi)存全部占滿)。但是，凡事都不絕對(duì)，如果R矢量化編程做得好的話（有點(diǎn)小難度），會(huì)使R的速度和程序的長(zhǎng)度都有顯著性提升。

R的優(yōu)勢(shì)在于有包羅萬(wàn)象的統(tǒng)計(jì)函數(shù)可以調(diào)用，特別是在時(shí)間序列分析方面，無(wú)論是經(jīng)典還是前沿的方法都有相應(yīng)的包直接使用。相比之下，Python之前在這方面貧乏不少。但是，現(xiàn)在Python有了pandas。pandas提供了一組標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)間序列處理工具和數(shù)據(jù)算法。因此，可以高效處理非常大的時(shí)間序列，輕松地進(jìn)行切片/切塊、聚合、對(duì)定期/不定期的時(shí)間序列進(jìn)行重采樣等。近年來(lái)，由于Python有不斷改良的庫(kù)（主要是pandas），使其成為數(shù)據(jù)處理任務(wù)的一大替代方案。

2、聯(lián)系

通過(guò)R和Python只共享文件，Python把源數(shù)據(jù)處理干凈，生成格式化的文件放在預(yù)定的目錄下，做個(gè)定時(shí)器讓R去讀文件，最終輸出統(tǒng)計(jì)結(jié)果和圖表。

讓Python直接調(diào)用R的函數(shù)，R是開(kāi)源項(xiàng)目，有rpy2之類的模塊，可以實(shí)現(xiàn)使用python讀取R的對(duì)象、調(diào)用R的方法以及Python與R數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換等。

請(qǐng)問(wèn)各位大神python中numpy模塊的numpy.random.weibull（a，size）中a和size 代表的是什么參數(shù)

a參數(shù)就是weibull分布公式中的那個(gè)系數(shù)，X = ln(U)^(1/a)

size是輸出的形狀，可以不填。在不填的情況下，輸出和輸入的維度一致，即np.array(a).size。例如：

如果a是一個(gè)標(biāo)量，輸出也就是采樣一次。

如果a是一個(gè)list，則依次按照l(shuí)ist中參數(shù)采樣。

該函數(shù)的文檔

利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(9)-重采樣resample和頻率轉(zhuǎn)換

Python-for-data-重新采樣和頻率轉(zhuǎn)換

重新采樣指的是將時(shí)間序列從一個(gè)頻率轉(zhuǎn)換到另一個(gè)頻率的過(guò)程。

但是也并不是所有的采樣方式都是屬于上面的兩種

pandas中使用resample方法來(lái)實(shí)現(xiàn)頻率轉(zhuǎn)換，下面是resample方法的參數(shù)詳解：

將數(shù)據(jù)聚合到一個(gè)規(guī)則的低頻上，例如將時(shí)間轉(zhuǎn)換為每個(gè)月，"M"或者"BM"，將數(shù)據(jù)分成一個(gè)月的時(shí)間間隔。

每個(gè)間隔是半閉合的，一個(gè)數(shù)據(jù)只能屬于一個(gè)時(shí)間間隔。時(shí)間間隔的并集必須是整個(gè)時(shí)間幀

默認(rèn)情況下，左箱體邊界是包含的。00:00的值是00：00到00：05間隔內(nèi)的值

產(chǎn)生的時(shí)間序列按照每個(gè)箱體左邊的時(shí)間戳被標(biāo)記。

傳遞span class="mark"label="right"/span可以使用右箱體邊界標(biāo)記時(shí)間序列

向loffset參數(shù)傳遞字符串或者日期偏置

在金融數(shù)據(jù)中，為每個(gè)數(shù)據(jù)桶計(jì)算4個(gè)值是常見(jiàn)的問(wèn)題：

通過(guò)span class="girk"ohlc聚合函數(shù)/span能夠得到四種聚合值列的DF數(shù)據(jù)

低頻轉(zhuǎn)到高頻的時(shí)候會(huì)形成缺失值

ffill() ：使用前面的值填充， limit 限制填充的次數(shù)

網(wǎng)站欄目：python上采樣函數(shù),python數(shù)據(jù)采集技術(shù)
路徑分享：http://aaarwkj.com/article2/hchgic.html

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