Python을 사용하여 데이터 분석 구현

1: json 형식의 데이터를 파싱하는 방법

import json,os,sys
current_dir=os.path.abspath(".")
 
filename=[file for file in os.listdir(current_dir) if ".txt" in file]#得到当前目录中，后缀为.txt的数据文件
fn=filename[0] if len(filename)==1 else "" #从list中取出第一个文件名
 
if fn: # means we got a valid filename
  fd=open(fn)
  content=[json.loads(line) for line in fd]
   
else:
  print("no txt file in current directory")
  sys.exit(1)
for linedict in content:
  for key,value in linedict.items():
    print(key,value)
  print("\n")

2: 발생 빈도 통계

import random
from collections import Counter
fruits=[random.choice(["apple","cherry","orange","pear","watermelon","banana"]) for i in range(20)]
print(fruits) #查看所有水果出现的次数
 
cover_fruits=Counter(fruits)
for fruit,times in cover_fruits.most_common(3):
  print(fruit,times)
 
########运行结果如下：apple在fruits里出了5次
apple 5 
banana 4
pear 4

3: py3 모듈을 다시 로드하는 방법

import importlib
import.reload(modulename)

4: pylab

에 포함된 모듈 from pylab import *

은 다음 import 문과 동일합니다.

from pylab import *
from numpy import *
from scipy import *
import matplotlib

더 보기 주의하세요 Python을 사용하여 데이터 분석을 구현하는 관련 기사를 보려면 PHP 중국어 웹사이트를 방문하세요!