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DC学院数据分析学习笔记(一):获取数据

在DC学院上买了个数据分析的课程,OK!说干就干,记录下学习的笔记,希望能有所收获( ̄︶ ̄)↗ 数据获取的方式 开放数据集 网站爬虫 开放数据集 科研数据共享 数据算法竞赛:DC学院,天池,kaggle 政府公司分享 个人分享 这个没什么好说的,科学上网,国外网站多的是! 网站爬虫 建立网站连接 爬取网页/API 分析返回结果 抽取所需信息 爬虫分两大类: 基于网站API的爬取:一般返回格式是JSON,这个和阿里云API返回的格式是一样的 基于网页的爬取:这个就比较难了,用过API的都明白(/▽\) OK,刚学习了简单的网站API的爬取,下面实践一下! 这里是豆瓣API快速入门网址:https://developers.douban.com/wiki/?title=guide 我们可以访问请求的url来获取想要的信息 但这样显然太麻烦了,我们也可以通过python的urllib包来解决问题 返回的格式是JSON 稍微介绍一下JSON: JSON 指的是 JavaScript 对象表示法(JavaScript Object Notation) JSON 是轻量级的文本数据交换格式 JSO...

python dataframe astype 字段类型转换

使用astype实现dataframe字段类型转换 # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd df = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':'1'}, {'col1':'b', 'col2':'2'}]) print df.dtypes df['col2'] = df['col2'].astype('int') print '-----------' print df.dtypes df['col2'] = df['col2'].astype('float64') print '-----------' print df.dtypes 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 输出结果: col1 object col2 object dtype: object ----------- col1 object col2 int32 dtype: object ----------- col1 object col2 float64 dtype: object 1 2 3 4 5 6 7 8 ...

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