python數據采集是什么

數據采集(DAQ)，又稱數據獲取，是指從傳感器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動采集非電量或者電量信號,送到上位機中進行分析，處理。數據采集系統(tǒng)是結合基于計算機或者其他專用測試平臺的測量軟硬件產品來實現(xiàn)靈活的、用戶自定義的測量系統(tǒng)。采集一般是采樣方式，即隔一定時間（稱采樣周期）對同一點數據重復采集。采集的數據大多是瞬時值，也可是某段時間內的一個特征值。

網站建設、成都網站制作服務團隊是一支充滿著熱情的團隊，執(zhí)著、敏銳、追求更好，是創(chuàng)新互聯(lián)的標準與要求，同時竭誠為客戶提供服務是我們的理念。創(chuàng)新互聯(lián)公司把每個網站當做一個產品來開發(fā)，精雕細琢，追求一名工匠心中的細致，我們更用心！

網絡爬蟲是用于數據采集的一門技術，可以幫助我們自動地進行信息的獲取與篩選。從技術手段來說，網絡爬蟲有多種實現(xiàn)方案，如PHP、Java、Python ...。那么用python 也會有很多不同的技術方案（Urllib、requests、scrapy、selenium...)，每種技術各有各的特點，只需掌握一種技術，其它便迎刃而解。同理，某一種技術解決不了的難題，用其它技術或方依然無法解決。網絡爬蟲的難點并不在于網絡爬蟲本身，而在于網頁的分析與爬蟲的反爬攻克問題。

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怎么使用Python中Pandas庫Resample，實現(xiàn)重采樣，完成線性插值

#python中的pandas庫主要有DataFrame和Series類(面向對象的的語言更愿意叫類) DataFrame也就是

#數據框(主要是借鑒R里面的data.frame)，Series也就是序列 ，pandas底層是c寫的 性能很棒，有大神

#做過測試 處理億級別的數據沒問題，起性能可以跟同等配置的sas媲美

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

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

df['行標簽']

df.loc[行標簽,列標簽]

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，返回的為單個值

df.iloc[0,2],:]#選取第一行及第三行的數據

df.iloc[0:2,:]#選取第一行到第三行（不包含）的數據

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

df.iloc[1,:]#選取第一行數據，返回的為一個Series

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

print(df.ix[0:2])

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

df[df.Murder13]

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

df[df.sex==u'男']

#重命名 相當于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) #各個列之間位置排序 x軸上

#數據描述 相當于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 相當于sas中的append R里面cbind()

df.append(df1,ignore_index=True)

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

#最經典的join 跟sas和R里面的merge類似 跟sql里面的各種join對照

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 有點類似矩陣里面的方法

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

#讀取外部數據跟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 個人覺得pandas中缺失值處理比sas和R方便多了

df.fillna(9999) #用9999填充

#鏈接數據庫 不多說 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() #很經典

#寫數據進數據庫

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

#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函數類似

pd.pivot_table()

pd.crosstab()

#聚合函數經常跟group by一起組合用

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

#數據查詢過濾

test.query("0.2

將STK_ID中的值過濾出來

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

將dataframe中，某列進行清洗的命令

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dataframe中元素，進行類型轉換

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

#時間變換 主要依賴于datemie 和time兩個包

#其他的一些技巧

df2[df2['A'].map(lambda x:x.startswith('61'))] #篩選出以61開頭的數據

df2["Author"].str.replace(".+", "").head() #replace(".+", "")表示將字符串中以””開頭;以””結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的不同個數，類似于sql里面count(distinct name)

#pandas中最核心 最經典的函數apply map applymap

python中的plt.pcolormesh 的參數是啥意思

導入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)別是顯而易見的，因為R是針對統(tǒng)計的，python是給程序員設計的。2012年R是學術界的主流，但是現(xiàn)在Python正在慢慢取代R在學術界的地位。

Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據；R不行，R分析數據時需要先通過數據庫把大數據轉化為小數據（通過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)計結果。所以有人說：Python=R+SQL/Hive，并不是沒有道理的。

Python的一個最明顯的優(yōu)勢在于其膠水語言的特性，很多書里也都會提到這一點，一些底層用C寫的算法封裝在Python包里后性能非常高效(Python的數據挖掘包Orange canve 中的決策樹分析50萬用戶10秒出結果，用R幾個小時也出不來，8G內存全部占滿)。但是，凡事都不絕對，如果R矢量化編程做得好的話（有點小難度），會使R的速度和程序的長度都有顯著性提升。

R的優(yōu)勢在于有包羅萬象的統(tǒng)計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面，無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用。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提供了一組標準的時間序列處理工具和數據算法。因此，可以高效處理非常大的時間序列，輕松地進行切片/切塊、聚合、對定期/不定期的時間序列進行重采樣等。近年來，由于Python有不斷改良的庫（主要是pandas），使其成為數據處理任務的一大替代方案。

2、聯(lián)系

通過R和Python只共享文件，Python把源數據處理干凈，生成格式化的文件放在預定的目錄下，做個定時器讓R去讀文件，最終輸出統(tǒng)計結果和圖表。

讓Python直接調用R的函數，R是開源項目，有rpy2之類的模塊，可以實現(xiàn)使用python讀取R的對象、調用R的方法以及Python與R數據結構轉換等。

請問各位大神python中numpy模塊的numpy.random.weibull（a，size）中a和size 代表的是什么參數

a參數就是weibull分布公式中的那個系數，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是一個標量，輸出也就是采樣一次。

如果a是一個list，則依次按照list中參數采樣。

該函數的文檔

利用Python進行數據分析(9)-重采樣resample和頻率轉換

Python-for-data-重新采樣和頻率轉換

重新采樣指的是將時間序列從一個頻率轉換到另一個頻率的過程。

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方法來實現(xiàn)頻率轉換，下面是resample方法的參數詳解：

將數據聚合到一個規(guī)則的低頻上，例如將時間轉換為每個月，"M"或者"BM"，將數據分成一個月的時間間隔。

每個間隔是半閉合的，一個數據只能屬于一個時間間隔。時間間隔的并集必須是整個時間幀

默認情況下，左箱體邊界是包含的。00:00的值是00：00到00：05間隔內的值

產生的時間序列按照每個箱體左邊的時間戳被標記。

傳遞span class="mark"label="right"/span可以使用右箱體邊界標記時間序列

向loffset參數傳遞字符串或者日期偏置

在金融數據中，為每個數據桶計算4個值是常見的問題：

通過span class="girk"ohlc聚合函數/span能夠得到四種聚合值列的DF數據

低頻轉到高頻的時候會形成缺失值

ffill() ：使用前面的值填充， limit 限制填充的次數