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Python中字典的用法

Python中字典的用法 注：以下所有示例使用的是Python3.5.版本 Python中的字典与C++中的map容器很相似，都是键值对的形式存储，然而Python中对字典的操作远比C++中对map的操作要方便的多...向字典dict中添加数据dict["name"] = ‘Lisi’，当然Value的值也可以是一个列表或是元组也可以是另一个字典 dict = {} list = ['ZhangSan','Lisi',...': 24, 'name': 'Tmac'} 2 fromkeys(seq, value=None)方法，创建一个新的字典，以seq中的所有元素作为键，以value作为默认的值。...{'NBA': 'kobe', 'age': 24} 8 setdefault(self, key, default=None)方法，返回字典中key对应的value值，若该key不存在可设置默认的返回值...(dict1) print(dict) 输出： {'NBA': 'kobe', 'age': 38, 'name': 'Tmac'} 10 values()方法，以列表的形式返回字典中value

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python数据分析万字干货！一个数据集全方位解读pandas

但是，如何确定数据集包含NBA的哪些统计数据？可以使用以下内容查看前五行.head()： >>> nba.head() ?...，而字典值即为Series值。...我们可以DataFrame通过在构造函数中提供字典将这些对象组合为一个。字典键将成为列名，并且值应包含Series对象： >>> city_data = pd.DataFrame({ ......五、查询数据集 现在我们已经了解了如何根据索引访问大型数据集的子集。现在，我们继续基于数据集列中的值选择行以查询数据。例如，我们可以创建一个DataFrame仅包含2010年之后打过的比赛。...九、数据清洗 数据清洗主要是对空值与无效值或者异常值等数据进行处理。我们以缺失值为例。 处理包含缺失值的记录的最简单方法是忽略它们。

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    【工具】深入对比数据科学工具箱：Python和R之争

    API构建：通过Tornado这个标准的网络处理库，Python也可以快速实现轻量级的API，而R则较为复杂。...而 Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组（可读写、有序）、元组（只读、有序）、集合（唯一、无序）、字典（Key-Value）等等。...基本数据结构 Python R 数组 list:[1,'a'] :array:array(c(1,"a"),2) Key-Value（非结构化数据） 字典:["a":1] lists 数据框（结构化数据...现在，为了加强数据框的操作，R 中更是演进出了 data table 格式（简称dt），这种格式以 dt[where,select,group by] 的形式支持类似SQL的语法。 ? ?...绘制聚类效果图 这里以K-means为例，为了方便聚类，我们将非数值型或者有确实数据的列排除在外。

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    虎扑热帖|Python数据分析|NBA的球星们喜欢在哪个位置出手

    获取原图、更多球员生成的结果及完整代码，请在公众号“Crossin的编程教室”内回复关键字：nba ---- NBA 2018-19 赛季已经落下帷幕，猛龙击败勇士，成为新科冠军球队。...下面来看具体步骤，我们以刚刚获得本赛季冠军戒指的林书豪作为例子。 1. 获取数据 NBA 有一个官方统计网站：stats.nba.com，上面有各种数据，可以说是一个宝藏了。...从网页上，我没有找到这次所需的数据。但通过一番搜索，我找到了网站的开放接口 API。...相关的接口和文档你可以从这个项目里查看： nba_py - stats.nba.com API for python https://github.com/seemethere/nba_py/ 通过以下接口...，我们可以获取某个球员在指定赛季的投篮详细数据： https://stats.nba.com/stats/shotchartdetail?

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    NBA球星都喜欢在哪个位置出手？看见科比的统计图我惊呆了

    下面来看具体步骤，我们以刚刚获得本赛季冠军戒指的林书豪作为例子。 03 获取数据 NBA 有一个官方统计网站：stats.nba.com，上面有各种数据，可以说是一个宝藏了。...从网页上，我没有找到这次所需的数据。但通过一番搜索，我找到了网站的开放接口 API。...相关的接口和文档你可以从这个项目里查看： nba_py - stats.nba.com API for python https://github.com/seemethere/nba_py/ 通过以下接口...，我们可以获取某个球员在指定赛季的投篮详细数据： https://stats.nba.com/stats/shotchartdetail?...用 requests 库可轻松获取结果（需加上 headers）： response = requests.get(url, headers=headers,timeout=) 04 解析数据 返回的数据是

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    如何使用Python提取PDF表格及文本，并保存到Excel

    作者：朱卫军 来源：Python大数据分析（ID：pydatas） PDF是一种便携式文档格式，由Adobe公司设计。因为不受平台限制，且方便保存和传输，所以PDF非常受欢迎。...以NBA 2020-2021 常规赛数据作为范例，PDF表格如下： 第一步：使用pdfplumber提取表格文本 # 导入pdfplumber import pdfplumber # 读取pdf文件，...有个初步认知后，接下来详细讲讲pdfplumber的安装、导入、api接口等信息。...pdfplumber.PDF类 .metadata：获取PDF基础信息，返回字典 .pages：一个包含pdfplumber.Page实例的列表，每一个实例代表PDF每一页的信息。...获取该PDF文档的信息 # 通过pdfplumber.PDF类的metadata属性获取pdf信息 pdf.metadata 输出： 这些是PDF的基础信息，包括作者、来源、日期等。 3.

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    如何使用python提取pdf表格及文本，并保存到excel

    以NBA 2020-2021 常规赛数据作为范例，pdf表格如下： 第一步：使用pdfplumber提取表格文本 # 导入pdfplumber import pdfplumber # 读取pdf文件...有个初步认知后，接下来详细讲讲pdfplumber的安装、导入、api接口等信息。...「pdfplumber.PDF类」 属性 描述 .metadata 获取pdf基础信息，返回字典 .pages 一个包含pdfplumber.Page实例的列表，每一个实例代表pdf每一页的信息。....pdf") 获取该pdf文档的信息 # 通过pdfplumber.PDF类的metadata属性获取pdf信息 pdf.metadata 输出： 这些是pdf的基础信息，包括作者、来源、日期等。...正如案例所示，pdfplumber.Page对象的.extract_table()方法可以提取表格，返回从页面上最大的表中提取的文本，以列表列表的形式显示，结构为row -> cell。

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    【小白必看】Python爬取NBA球员数据示例

    names, teams, scores): f.write(f'排名：{no} 姓名：{name} 球队:{team} 得分:{score}\n') 打开一个文件nba.txt，以写入模式...`，以写入模式（'w'）进行操作，编码方式为UTF-8 with open('nba.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: # 使用zip函数同时遍历排名、姓名、...): f.write(f'排名：{no} 姓名：{name} 球队:{team} 得分:{score}\n') 以写入模式（‘w’）打开一个名为 nba.txt 的文件，并使用 UTF...通过循环遍历每个元组，将每行的数据按照指定格式写入文件中。 这样，代码就实现了对 NBA 球员数据进行爬取，并将结果保存到 nba.txt 文件中。...这个示例可以帮助你了解爬虫的基本原理和操作步骤，同时也能够获取到有关NBA球员的数据。希望本文对你理解和掌握Python爬虫技术有所帮助。

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    深入对比数据科学工具箱：Python和R之争

    API构建：通过Tornado这个标准的网络处理库，Python也可以快速实现轻量级的API，而R则较为复杂。...而Python则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组（可读写、有序）、元组（只读、有序）、集合（唯一、无序）、字典（Key-Value）等等。...基本数据结构 Python R 数组 list:[1,'a'] :array:array(c(1,"a"),2) Key-Value（非结构化数据） 字典:["a":1] lists 数据框（结构化数据...现在，为了加强数据框的操作，R中更是演进出了data table格式（简称dt），这种格式以dt[where,select,group by] 的形式支持类似SQL的语法。...绘制聚类效果图 这里以K-means为例，为了方便聚类，我们将非数值型或者有确实数据的列排除在外。

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    R语言vs Python：数据分析哪家强？

    csv") 上面的代码分别在两种语言中将包含2013-2014赛季NBA球员的数据的 nba_2013.csv 文件加载为变量nba。...如你所见，数据列以类似fg（field goals made）和ast（assists）的名称命名。它们都是球员的赛季统计指标。如果想得到指标的完整说明，参阅这里。...数据准备的过程和R非常类似，但是用到了get_numeric_data和dropna方法。 绘制类别图 ---- 我们现在可以按类别绘制球员分布图以发现模式。...R代码比Python更复杂，因为它没有一个方便的方式使用正则表达式选择内容，因此我们不得不做额外的处理以从HTML中得到队伍名称。R也不鼓励使用for循环，支持沿向量应用函数。...它让我们可以在标签间循环，并以一种直接的方式构建列表的列表。 结论 ---- 我们已经看到了如何使用R和Python分析一个数据集。

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    动图，用Python追踪NBA球员的运动轨迹

    什么时候，我们的CBA也提供这么详细的数据让大家研究一下队员就好了。 文摘曾于8月18日发布《如何运用Python绘制NBA投篮图表》，与本文有直接联系，点击文章名称可回顾旧文。...In[3]: 输出是一个动画 获取数据 下面是我们从stats.nba.com的应用程序接口获取数据的链接。链接里有2个参数：eventid是特定比赛的ID，gameid则是季后赛的ID。..."players"]) 利用players列表，我们可以创建一个以球员ID作为关键字的字典和一个包含球员姓名和球衣号码的值列表。...我们可以借助从stas.nba.com获取的球场图片来绘制球场。你可以在上面找到SVG。我用matplotlib将其转换成PNG文件，从而使其更容易绘制。...In[29]: # 获取比赛的时长 seconds =df.game_clock.max() - df.game_clock.min() # 以每秒英尺为单位 harden_fps= dist / seconds

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    【Python环境】R vs Python：硬碰硬的数据分析

    csv") 上面的代码分别在两种语言中将包含2013-2014赛季NBA球员的数据的 nba_2013.csv 文件加载为变量nba。...如你所见，数据列以类似fg（field goals made）和ast（assists）的名称命名。它们都是球员的赛季统计指标。如果想得到指标的完整说明，参阅这里。...数据准备的过程和R非常类似，但是用到了get_numeric_data和dropna方法。 绘制类别图 ---- 我们现在可以按类别绘制球员分布图以发现模式。...R代码比Python更复杂，因为它没有一个方便的方式使用正则表达式选择内容，因此我们不得不做额外的处理以从HTML中得到队伍名称。R也不鼓励使用for循环，支持沿向量应用函数。...它让我们可以在标签间循环，并以一种直接的方式构建列表的列表。 结论 ---- 我们已经看到了如何使用R和Python分析一个数据集。

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    盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

    width：字典、列表或整数格式，用于设置轨迹宽度 字典：{column:value} 按数据帧中的列标签设置宽度 列表：[value] 对每条轨迹按顺序的设置宽度 整数：具体数值，适用于所有轨迹 --...字典：{column:color} 按数据帧中的列标签设置颜色 列表：[color] 对每条轨迹按顺序的设置颜色 ---- categories：字符串格式，数据帧中用于区分类别的列标签 x：字符串格式...数据的描述如下 起始日：2020-01-01 终止日：2021-01-26 四只股票：FUTU、NIO、FUBO，DAO 下面代码就是从 API 获取数据： 该 API 返回结果 stock_daily...第 7 行获取出一个「字典」格式的数据。 第 8, 9 行用列表解析式 (list comprehension) 将日期和价格获取出来。...注意参数 color 和 symbol 的用法 (以字典个格式传入参数值)。

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    如何用Python检测视频真伪？

    当我逐个浏览每一帧时，首先检查以前是否看过这一帧。如果没有，则把这一帧添加到我已看过的帧字典中（见下面的seenframes）。...如果以前看过这一帧，则将它添加到另一个字典（dupframes）的列表中，这个字典包含了其他一模一样的帧。...seen_frames = {} dup_frames = {} for x in range(all_frames): # 获取单个帧 frame = vid.get_data...情况变复杂了 该程序的作用是确定相同的帧，这样我就能知道视频是在循环播放。让我们来看看上面两幅图像的后2秒的帧（帧5936 + 60和帧2048462 + 60）是什么样的。...对上面的说明总结一下，当我将数据存储在字典中时，我取了每个图像的哈希。哈希函数将图像（数组）转换为整数。如果两个图像完全相同，则哈希函数将得到相同的整数。如果两个图像不同，我们将得到两个不同的整数。

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    elasticsearch-javaAPI【后端专题】

    e=6l0RwU 第1集 NBA搜索实战之设计思路路 NBA搜索实战之设计思路路 获取数据 通过chrome浏览器器抓取nba球员数据 将数据处理理后，导⼊到数据库 项⽬目搭建 spring boot...整合elastic search和mysql 接口开发 将数据库数据导⼊到elastic search 通过姓名查找球员 通过国家或者球队查询球员 通过姓名字⺟查找球员 第2集 springboot整合...") List selectAll(); 第3集 elastic search之java api的使⽤用 elastic search之java api的使⽤用 添加一个文档...搜索实战之导入球员数据 NBA搜索实战之导入球员数据 将mysql数据导入到es public boolean impoartAll() { List nbaPlayers...开始查询 SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT); //获取结果

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    redis中Set命令的基础操作

    dict1 "hello" "world" SADD dict2 "hello" "everyone" SINTERSTORE both dict1 dict2 创建一个名称为 both 的新集合，并将字典...具体应用 假设某个网站要查询文章信息，每篇文章都有一个关键词标签，为了方便检索，把所有关于某个专题的文章存储到一起，并将该专题所包含的所有文章关键词标签全部保存到以该专题名称为键名的集合中，例如“篮球”...集合中添加三个成员 “NBA”、“篮球教学”、“篮球比赛”。...如果需要获取属于“篮球”专题下所有文章的关键词标签，可以使用以下命令查询： SMEMBERS basketball_tags 执行以上命令会返回成员 (“NBA”, “篮球教学”, “篮球比赛”)。...这样，网站就能成功地利用 Redis 的 Set 数据类型存储和检索文章关键词标签了。

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    体育爬虫实战：轻松抓取某扑论坛NBA板块热点

    ​在NBA赛季火热进行时，某扑论坛的NBA板块每天都会产生数万条讨论帖。从球员交易动态到比赛精彩瞬间，从战术分析到球迷吐槽，这些数据不仅反映了球迷的关注焦点，更隐藏着市场趋势和商业价值。...本文将通过实战案例，教你如何用Python爬虫高效抓取某扑NBA板块的热点数据，并实现数据可视化分析。..._random: 时间戳def fetch_api_data(self, start=0, count=20): api_url = f"https://bbs.***.com/all-nba-getPosts...A：使用多线程/异步请求（如aiohttp）优先爬取API接口而非渲染页面分布式爬虫部署（Scrapy-Redis）Q3：数据缺失怎么处理？...：实时数据流处理（Kafka + Spark）情感分析（NLP模型）预测模型（比赛结果/球员表现）掌握体育爬虫技术，不仅能获取第一手赛事资讯，更能为体育分析、商业决策提供数据支撑。

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