摘要:文件內(nèi)容格式為的數(shù)據(jù)如何解析得到當前目錄中,后綴為的數(shù)據(jù)文件從中取出第一個文件名出現(xiàn)頻率統(tǒng)計查看所有水果出現(xiàn)的次數(shù)運行結(jié)果如下在里出了次重新加載的方法中包含了哪些等效于下面的導入語句的相關內(nèi)容標準差
1:文件內(nèi)容格式為json的數(shù)據(jù)如何解析
import json,os,sys current_dir=os.path.abspath(".") filename=[file for file in os.listdir(current_dir) if ".txt" in file]#得到當前目錄中,后綴為.txt的數(shù)據(jù)文件 fn=filename[0] if len(filename)==1 else "" #從list中取出第一個文件名 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(" ")2:出現(xiàn)頻率統(tǒng)計
import random from collections import Counter fruits=[random.choice(["apple","cherry","orange","pear","watermelon","banana"]) for i in range(20)] print(fruits) #查看所有水果出現(xiàn)的次數(shù) cover_fruits=Counter(fruits) for fruit,times in cover_fruits.most_common(3): print(fruit,times) ########運行結(jié)果如下:apple在fruits里出了5次 apple 5 banana 4 pear 43:重新加載module的方法py3
import importlib import.reload(modulename)4:pylab中包含了哪些module
from pylab import * 等效于下面的導入語句: from numpy import * from scipy import * import matplotlib5:pandas的相關內(nèi)容
data=pandas.read_xx() #pandas.read_excel() data.head() # data of first 5 rows data.describe()#標準差 p=data.boxplot()
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