Pandas中对时间这个属性的处理有非常非常多的操作。而本文对其中一个大家可能比较陌生的方法进行讲解。其他的我会陆续上传。应用情景是这样的：考虑到有一个数据集，数据集中有用户注册账号的时间（年-月-日），如下图格式。如果我们希望对用户账号注册时间转为具体的天数，我们可以用如下代码。importpandasaspdtd=data['user_reg_tm']Time=pd.to_datetime(td)Start=pd.datetime(2016,4,16)
系统 2019-09-27 17:53:59 1896
问题说明最近在写爬虫，由于单个账号访问频率太高会被封，所以需要在爬虫执行一段时间间隔后自己循环切换账号所以就在想，有没有像单片机那样子设置一个定时中断，再定义一个中断入口，这样子每隔一段时间执行一次中断当然不能用sleep，这样子整个进程就停在这了，而不是接着爬数据解决方法用到threading的Timer，也类似单片机那样子，在中断程序中再重置定时器，设置中断，python实例代码如下importthreadingimporttimedefchange_
系统 2019-09-27 17:53:13 1896
方法一，利用alias，自定指令的别名。当前默认python版本是2.7：同时，也支持python3：使用命令ls/usr/bin/python*查看python地址：使用命令aliaspython='/usr/bin/python3.5'更改默认python版本（设定别名）：这个方法在断开之后就无效了。可以在～/.bashrc文件中加入alias命令使它永久生效。方法二，使用update-alternatives命令：输入命令：update-altern
系统 2019-09-27 17:52:47 1896
for我们先来看一下for语句的格式：foriinrange(0,5):print(i)其中range相当于一个迭代器。我们可以这么尝试：print(list(range(0,5)))输出很简单了，就是01234当然了这里的迭代器可以用自己的list比如：cgg=["cgg","cgg1","cgg2"]foriincgg:print(i)输出结果就是三个字符串以此输出。while循环语句当然少不了while了先来看看while的格式：whilecgg<1
系统 2019-09-27 17:51:52 1896
（一）什么是json：JSON(JavaScriptObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScriptProgrammingLanguage,StandardECMA-2623rdEdition-December1999的一个子集。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C,C++,C#,Java,JavaScript,Perl,Python
系统 2019-09-27 17:50:34 1896
让我们描绘一下本文的情节：假设您要在本地机器上运行一个进程，而部分程序逻辑却在另一处。让我们特别假设这个程序逻辑会不时更新，而您运行进程时，希望使用最新的程序逻辑。有许多方法可以满足刚提到的要求；本文将向您说明其中几种方法。随着“可爱的Python”专栏不断进行，已经讨论了我的公共域实用程序Txt2Html的正在进行的增强。该实用程序将“智能ASCII”文本文件转换成HTML。以前的文章讨论了实用程序的Web代理版本和实用程序的curses界面。同样，我偶
系统 2019-09-27 17:50:18 1896
到现在为止，我们的淘宝教程已经写到了第四篇，前三篇分别是：第一篇：Python模拟登录淘宝，详细讲解如何使用requests库登录淘宝pc端。第二篇：淘宝自动登录2.0，新增Cookies序列化，教大家如何将cookies保存起来。第三篇：Python爬取淘宝商品避孕套，教大家如何爬取淘宝pc端商品信息。今天，我们来看看淘宝系列的第四篇我们在上一篇的时候已经将淘宝数据爬取下来了，但是并没有做数据分析。所以今天这篇文章就是教大家如何去分析数据，得出一些有用的
系统 2019-09-27 17:50:12 1896
返回被去除指定字符的字符串默认去除空白字符删除首尾字符：str.strip([char])删除首字符：str.lstrip([char])删除尾字符str.strip([char])判断是否匹配首末字符匹配成功返回True,否则返回False匹配首字符：str.startswith(char[,start[,end]])匹配末字符：str.endswith(char[,start[,end]])查找字符,找到返回字符位置,否则返回-1从字符串开头查找str
系统 2019-09-27 17:50:02 1896
最近写了一些python3程序，四处能看到bytes类型，而它并不存在于python2中，这也是python3和python2显著区别之一。以前在写python2代码的时候，经常会遇到很多编码报错的异常，原因在于python2对unicode的支持不是特别理想。而在python3中，所有编写的代码都是unicode，python解析器在运行的时候，内部都转换（除非你显示定义为bytes类型）为unicode，减少了出错的可能性。在python3中，有两种字
系统 2019-09-27 17:49:59 1896
一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。本文我们
系统 2019-09-27 17:49:29 1896
