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【IT专家】在Python中逐步查找流数据中的正则表达式匹配

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在Python 中逐步查找流数据中的正则表达式匹配

在Python 中逐步查找流数据中的正则表达式匹配[英]Incrementally finding regular expression matches in streaming data in Python I have data streaming into a

number of TCP sockets continuously. For each, I have a different regular expression that I

need to pull out matches for. For example, one might match numbers of the format

##.#

followed by the letter f:

我有数据流连续进入许多TCP 套接字。对于每一个,我有一个不同的正则表达式,

我需要拉出匹配。例如,可以匹配格式##。#的数字,后跟字母f:

r = repile(rb’([0-9][0-9]\.[0-9])f’)Another might match numbers of the format ### preceded by the letter Q:

另一个可能匹配字母Q 前面的###格式的数字:

r = repile(rb’Q([0-9][0-9][0-9])’) In reality, the expressions may be of arbitrary length and complexity, and are pulled from configuration files and not known in advance. They are not hard-coded.

实际上,表达式可以具有任意长度和复杂性,并且从配置文件中提取并且事先不知

道。它们不是硬编码的。

When new data comes in, I append it to a buffer of type bytearray() (here called self.buffer). Then I call a function like this (with self.r being the compiled regular expression):

当新数据进入时,我将它附加到bytearray()类型的缓冲区(此处称为self.buffer)。然

后我调用这样的函数(self.r 是编译的正则表达式):

def advance(self): m = self.r.search(self.buffer) # No match. Return. if m is None: return None # Match. Advance the buffer and return the matched groups. self.buffer = self.buffer[m.end():] return m.groups() If there is no match yet, it returns None. If there is a match, it returns the match and discards the buffer up to the end of the match, making

itself ready to be called again.

python数据分析过程示例

引言几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析

o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林让我们开始吧 1.数据分析的Python基础为什么学Python用来数据分析很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。

《利用python进行数据分析》读书笔记

《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])

#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.sodocs.net/doc/1913647978.html, = 's1' https://www.sodocs.net/doc/1913647978.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']

【最新】python数据分析课程报告论文(附代码数据)

用python进行数据分析一、样本集本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数）数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：

Python数据分析与展示教学大纲

Python数据分析与展示教学大纲课程概述本课程面向各类编程学习者，讲解利用Python语言表达N维数据并结合数据特点合理展示数据的技术和方法，帮助学习者掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力。本课程介绍Python计算生态中最优秀的数据分析和展示技术，所讲授内容是数据领域最优秀的编程模块，在理学、工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力。本课程共包括内容：（1）Python第三方库NumPy，讲解N维数据的表达及科学计算的基本概念和运算方法；（2）Python第三方库Matplotlib，讲解绘制坐标系、散点图、极坐标图等直观展示数据趋势和特点的方法；（3）Python第三方库Pandas，强大的专业级数据分析和处理第三方库，介绍并讲解Series和DataFrame数据类型的表示和基本使用。该课程希望传递“理解和运用计算生态，培养集成创新思维”的理念，重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源，快速分析和解决问题的能力。本课程是“Python网络爬虫与数据分析”课程的下半部分。“Python网络爬虫与数据分析”课程由“Python网络爬虫与信息提取”和“Python数据分析与展示”两门MOOC课程组成，完整地讲解了数据获取、清洗、统计、分析、可视化等数据处理周期的主要技术内容，培养计算思维、数据思维及采用程序设计方法解决计算问题的实战能力技术。课程大纲 01 【第〇周】数据分析之前奏课时 “数据分析”课程内容导学 Python语言开发工具选择

Anaconda IDE的基本使用方法 02 【第一周】数据分析之表示课时本周课程导学单元1：NumPy库入门单元2：NumPy数据存取与函数单元3：实例1：图像的手绘效果 03 【第二周】数据分析之展示课时本周课程导学单元4：Matplotlib库入门单元5：Matplotlib基础绘图函数示例（5个实例）单元6：实例2：引力波的绘制 04 【第三周】数据分析之概要课时本周课程导学单元7：Pandas库入门单元8：Pandas数据特征分析预备知识本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能参考资料 [1] Python零基础入门教程:《Python语言程序设计基础(第2版)》，嵩天、礼欣、黄天羽著，高等教育出版社，2017.2 [2] 专题参考资料：《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，O’Reilly & 机械工业出版社，2014.1（该书使用Python 2.x系列，内容略微陈旧，仅做参考，不建议跟踪学习）

正则表达式

1.验证用户名和密码：（"^[a-zA-Z]\w{5,15}$"）正确格式："[A-Z][a-z]_[0-9]"组成,并且第一个字必须为字母6~16位； 2.验证电话号码：（"^(\d{3,4}-)\d{7,8}$"）正确格式：xxx/xxxx-xxxxxxx/xxxxxxxx； 3.验证手机号码："^1[3|4|5|7|8][0-9]\\d{8}$"； 4.验证身份证号（15位或18位数字）："\d{14}[[0-9],0-9xX]"； 5.验证Email地址：("^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$")； 6.只能输入由数字和26个英文字母组成的字符串：("^[A-Za-z0-9]+$")； 7.整数或者小数：^[0-9]+([.][0-9]+){0,1}$ 8.只能输入数字："^[0-9]*$"。 9.只能输入n位的数字："^\d{n}$"。 10.只能输入至少n位的数字："^\d{n,}$"。 11.只能输入m~n位的数字："^\d{m,n}$"。 12.只能输入零和非零开头的数字："^(0|[1-9][0-9]*)$"。 13.只能输入有两位小数的正实数："^[0-9]+(\.[0-9]{2})?$"。 14.只能输入有1~3位小数的正实数："^[0-9]+(\.[0-9]{1,3})?$"。 15.只能输入非零的正整数："^\+?[1-9][0-9]*$"。 16.只能输入非零的负整数："^\-[1-9][0-9]*$"。 17.只能输入长度为3的字符："^.{3}$"。 18.只能输入由26个英文字母组成的字符串："^[A-Za-z]+$"。 19.只能输入由26个大写英文字母组成的字符串："^[A-Z]+$"。 20.只能输入由26个小写英文字母组成的字符串："^[a-z]+$"。 21.验证是否含有^%&',;=?$\"等字符："[%&',;=?$\\^]+"。 22.只能输入汉字："^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$"。 23.验证URL："^http://([\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w-./?%&=]*)?$"。 24.验证一年的12个月："^(0?[1-9]|1[0-2])$"正确格式为："01"～"09"和"10"～"12"。 25.验证一个月的31天："^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$"正确格式为；"01"～"09"、"10"～"29"和“30”~“31”。 26.获取日期正则表达式：\\d{4}[年|\-|\.]\d{\1-\12}[月|\-|\.]\d{\1-\31}日? 评注：可用来匹配大多数年月日信息。 27.匹配双字节字符(包括汉字在内)：[^\x00-\xff] 评注：可以用来计算字符串的长度（一个双字节字符长度计2，ASCII字符计1） 28.匹配空白行的正则表达式：\n\s*\r 评注：可以用来删除空白行 29.匹配HTML标记的正则表达式：<(\S*?)[^>]*>.*?|<.*? /> 评注：网上流传的版本太糟糕，上面这个也仅仅能匹配部分，对于复杂的嵌套标记依旧无能为力 30.匹配首尾空白字符的正则表达式：^\s*|\s*$

PHP 常用正则表达式正则

PHP 常用正则表达式正则平时做网站经常要用正则表达式，下面是一些讲解和例子，仅供大家参考和修改使用："^\d+$"//非负整数（正整数+ 0） "^[0-9]*[1-9][0-9]*$"//正整数 "^((-\d+)|(0+))$"//非正整数（负整数+ 0） "^-[0-9]*[1-9][0-9]*$"//负整数 "^-?\d+$"//整数 "^\d+(\.\d+)?$"//非负浮点数（正浮点数+ 0） "^(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$"//正浮点数"^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))$"//非正浮点数（负浮点数+ 0） "^(-(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*)))$"//负浮点数 "^(-?\d+)(\.\d+)?$"//浮点数 "^[A-Za-z]+$"//由26个英文字母组成的字符串 "^[A-Z]+$"//由26个英文字母的大写组成的字符串 "^[a-z]+$"//由26个英文字母的小写组成的字符串 "^[A-Za-z0-9]+$"//由数字和26个英文字母组成的字符串 "^\w+$"//由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串 "^[\w-]+(\.[\w-]+)*@[\w-]+(\.[\w-]+)+$"//email地址 "^[a-zA-z]+://(\w+(-\w+)*)(\.(\w+(-\w+)*))*(\?\S*)?$"//url /^(d{2}|d{4})-((0([1-9]{1}))|(1[1|2]))-(([0-2]([1-9]{1}))|(3[0|1]))$/ // 年-月-日 /^((0([1-9]{1}))|(1[1|2]))/(([0-2]([1-9]{1}))|(3[0|1]))/(d{2}|d{4})$/ // 月/日/年 "^([w-.]+)@(([[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.)|(([w-]+.)+))([a-zA-Z]{2,4}|[0-9]{1,3})(]?)$" //Emil /^((\+?[0-9]{2,4}\-[0-9]{3,4}\-)|([0-9]{3,4}\-))?([0-9]{7,8})(\-[0-9]+)?$/ //电话号码 "^(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}| 1dd|2[0-4]d|25[0-5])$" //IP地址匹配中文字符的正则表达式：[\u4e00-\u9fa5] 匹配双字节字符(包括汉字在内)：[^\x00-\xff] 匹配空行的正则表达式：\n[\s| ]*\r 匹配HTML标记的正则表达式：/<(.*)>.*<\/\1>|<(.*) \/>/ 匹配首尾空格的正则表达式：(^\s*)|(\s*$) 匹配Email地址的正则表达式：\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)* 匹配网址URL的正则表达式：^[a-zA-z]+://(\\w+(-\\w+)*)(\\.(\\w+(-\\w+)*))*(\\?\\S*)?$ 匹配帐号是否合法(字母开头，允许5-16字节，允许字母数字下划线)：^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$ 匹配国内电话号码：(\d{3}-|\d{4}-)?(\d{8}|\d{7})? 匹配腾讯QQ号：^[1-9]*[1-9][0-9]*$ 元字符及其在正则表达式上下文中的行为： \ 将下一个字符标记为一个特殊字符、或一个原义字符、或一个后向引用、或一个八进制转

正则表达式

多少年来，许多的编程语言和工具都包含对正则表达式的支持，.NET基础类库中包含有一个名字空间和一系列可以充分发挥规则表达式威力的类，而且它们也都与未来的Perl 5中的规则表达式兼容。此外，regexp类还能够完成一些其他的功能，例如从右至左的结合模式和表达式的编辑等。在这篇文章中，我将简要地介绍System.Text.RegularExpression中的类和方法、一些字符串匹配和替换的例子以及组结构的详细情况，最后，还会介绍一些你可能会用到的常见的表达式。应该掌握的基础知识规则表达式的知识可能是不少编程人员“常学常忘”的知识之一。在这篇文章中，我们将假定你已经掌握了规则表达式的用法，尤其是Perl 5中表达式的用法。.NET的regexp类是Perl 5中表达式的一个超集，因此，从理论上说它将作为一个很好的起点。我们还假设你具有了C#的语法和.NET架构的基本知识。如果你没有规则表达式方面的知识，我建议你从Perl 5的语法着手开始学习。在规则表达式方面的权威书籍是由杰弗里?弗雷德尔编写的《掌握表达式》一书，对于希望深刻理解表达式的读者，我们强烈建议阅读这本书。 RegularExpression组合体 regexp规则类包含在System.Text.RegularExpressions.dll文件中，在对应用软件进行编译时你必须引用这个文件，例如： csc r:System.Text.RegularExpressions.dll foo.cs 命令将创建foo.exe文件，它就引用了System.Text.RegularExpressions文件。名字空间简介在名字空间中仅仅包含着6个类和一个定义，它们是： Capture: 包含一次匹配的结果； CaptureCollection: Capture的序列； Group: 一次组记录的结果，由Capture继承而来； Match: 一次表达式的匹配结果，由Group继承而来； MatchCollection: Match的一个序列； MatchEvaluator: 执行替换操作时使用的代理； Regex: 编译后的表达式的实例。 Regex类中还包含一些静态的方法： Escape: 对字符串中的regex中的转义符进行转义； IsMatch: 如果表达式在字符串中匹配，该方法返回一个布尔值； Match: 返回Match的实例； Matches: 返回一系列的Match的方法； Replace: 用替换字符串替换匹配的表达式； Split: 返回一系列由表达式决定的字符串； Unescape:不对字符串中的转义字符转义。

正则表达式7

Java正则表达式详解仙人掌工作室如果你曾经用过Perl或任何其他内建正则表达式支持的语言，你一定知道用正则表达式处理文本和匹配模式是多么简单。如果你不熟悉这个术语，那么“正则表达式”（Regular Expression）就是一个字符构成的串，它定义了一个用来搜索匹配字符串的模式。许多语言，包括Perl、PHP、Python、JavaScript和JScript，都支持用正则表达式处理文本，一些文本编辑器用正则表达式实现高级“搜索-替换”功能。那么Java又怎样呢？本文写作时，一个包含了用正则表达式进行文本处理的Java规范需求（Specification Request）已经得到认可，你可以期待在JDK的下一版本中看到它。然而，如果现在就需要使用正则表达式，又该怎么办呢？你可以从https://www.sodocs.net/doc/1913647978.html,下载源代码开放的Jakarta-ORO库。本文接下来的内容先简要地介绍正则表达式的入门知识，然后以Jakarta-ORO API为例介绍如何使用正则表达式。一、正则表达式基础知识我们先从简单的开始。假设你要搜索一个包含字符“cat”的字符串，搜索用的正则表达式就是“cat”。如果搜索对大小写不敏感，单词“catalog”、“Catherine”、“sophisticated”都可以匹配。也就是说： 1.1句点符号假设你在玩英文拼字游戏，想要找出三个字母的单词，而且这些单词必须以“t”字母开头，以“n”字母结束。另外，假设有一本英文字典，你可以用正则表达式搜索它的全部内容。要构造出这个正则表达式，你可以使用一个通配符——句点符号“.”。这样，完整的表达式就是“t.n”，它匹配“tan”、“ten”、“tin”和“ton”，还匹配“t#n”、“tpn”甚至“t n”，还有其他许多无意义的组合。这是因为句点符号匹配所有字符，包括空格、Tab字符甚至换行符： 1.2方括号符号为了解决句点符号匹配范围过于广泛这一问题，你可以在方括号（“[]”）里面指定看来有意义的字符。此时，只有方括号里面指定的字符才参与匹配。也就是说，正则表达式“t[aeio]n”只匹配“tan”、“Ten”、“tin”和“ton”。但“Toon”不匹配，因为在方括号之内你只能匹配单个字符 1.3“或”符号

正则表达式小甲鱼

正则表达式介绍（一）正则表达式（Regular expressions 也称为 REs，或 regexes 或 regex patterns）本质上是一个微小的且高度专业化的编程语言。它被嵌入到 Python 中，并通过 re 模块提供给程序猿使用。使用正则表达式，你需要指定一些规则来描述那些你希望匹配的字符串集合。这些字符串集合可能包含英语句子、 e-mail 地址、TeX 命令，或任何你想要的东东。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由一个 C 语言写的匹配引擎所执行。对于高级的使用，你可能需要更关注匹配引擎是如何执行给定的 RE，并通过一定的方式来编写RE，以便产生一个可以运行得更快的字节码。本文暂不讲解优化的细节，因为这需要你对匹配引擎的内部机制有一个很好的理解。但本文的例子均是符合标准的正则表达式语法。小甲鱼注释：Python 的正则表达式引擎是用 C 语言写的，所以效率是极高的。另，所谓的正则表达式，这里说的 RE，就是上文我们提到的“一些规则”。正则表达式语言相对较小，并且受到限制，所以不是所有可能的字符串处理任务都可以使用正则表达式来完成。还有一些特殊的任务，可以使用正则表达式来完成，但是表达式会因此而变得非常复杂。在这种情况下，你可能通过自己编写Python 代码来处理会更好些；尽管 Python 代码比一个精巧的正则表达式执行起来会慢一些，但可能会更容易理解。小甲鱼注释：这可能是大家常说的“丑话说在前”吧，大家别管他，正则表达式非常优秀，她可以处理你 98.3% 的文本任务，一定要好好学哦~~~~~ 简单的模式我们将从最简单的正则表达式学习开始。由于正则表达式常用于操作字符串的，因此我们从最常见的任务下手：字符匹配。

很完整的一篇正则表达式总结

1、正则表达式-完结篇---工具类开发--- ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 '/.+/', 'email'=> '/^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$/', 'url'=> '/^http(s?):\/\/(?:[A-za-z0-9-]+\.)+[A-za-z]{2,4}(?:[\/ \?#][\/=\?%\-&~`@[\]\':+!\.#\w]*)?$/', 'currency'=> '/^\d+(\.\d+)?$/', 'number'=> '/^\d+$/', 'zip'=> '/^\d{6}$/', 'integer'=> '/^[-\+]?\d+$/', 'double'=> '/^[-\+]?\d+(\.\d+)?$/',

5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 2'english'=> '/^[A-Za-z]+$/', 'qq'=> '/^\d{5,11}$/', 'mobile'=> '/^1(3|4|5|7|8)\d{9}$/', ); //定义其他属性 private$returnMatchResult=false; //返回类型判断 private$fixMode=null; //修正模式 private$matches=array(); //存放匹配结果 private$isMatch=false; //构造函数，实例化后传入默认的两个参数 public function __construct($returnMatchResult=false,$fixMode=null){ $this->returnMatchResult=$returnMatchResult; $this->fixMode=$fixMode; } //判断返回结果类型，为匹配结果matches还是匹配成功与否isMatch，并调用返回方法 private function regex($pattern,$subject){ if(array_key_exists(strtolower($pattern), $this->validate)) $pattern=$this->validate[$pattern].$this->fixMode; //判断后再连接上修正模式作为匹配的正则表达式 $this->returnMatchResult ?

《大数据分析与挖掘》课程教学大纲

《大数据分析与挖掘》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16054103 课程名称：大数据分析与挖掘英文名称：Big data analysis and mining 课程类别：专业选修课学时：48(理论课：32, 实验课：16) 学分：3 适用对象: 软件工程专业、计算机科学与技术考核方式：考查先修课程：多媒体技术、程序设计、软件工程二、课程简介本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍基于Python语言的大数据挖掘算法的原理与使用。本课程涉及的主题包括基础篇和实战篇两部分，其中基础篇包括：数据挖掘基础，Python数据分析简介，数据探索，数据预处理和挖掘建模；实战篇包括：电力窃漏电用户自动识别，航空公司客户价值分析，中医证型关联规则挖掘，基于水色图像的水质评价，家用电器用户行为分析与事件识别，应用系统负载分析与磁盘容量预测和电子商务网站用户行为分析及服务推荐。本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论基于Python语言机器学习模型解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，目的是让学生能够扎实地掌握大数据分析挖掘的理论与应用。 This course introduces the principle and application of big data mining algorithm based on Python language comprehensively from the perspective of big data mining analysis technology practice, combining theory and practice. This course covers two parts, the basic part and the practical part. The basic part includes: basic data mining, introduction to Python data analysis, data exploration, data preprocessing and mining modeling. Practical article included: electric power leakage automatic identification of the user, airlines customer value analysis, TCM syndrome association rule mining, based on water quality evaluation of color image, household electrical appliances

Python数据分析

实训：Python数据分析〖实训目的〗了解Python基本编程语法，掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据（1）读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如，我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据，可以从以下网址找https://https://www.sodocs.net/doc/1913647978.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da）从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示：图2-53 读取CSV文件如果这个文件被保存在以下位置： D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是，因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符（转义符就是用来输入特殊符号的引导符号，例如\n是回车,\r是换行等），因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中，并给这个对象起名为df。

为了验证我们确实导入了这个数据文件，我们可以把df的内容打印出来：>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 （2）读取EXCEL文件因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件，所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件，然后利用上一节的方法将CSV导入Python。当然，Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样，如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx，我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样，我们也可以把df的内容打印出来作为验证。将数据导入Python之后，我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候，我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选仍然针对上面导入的英国天气数据，由于数据有很多行，我们希望只看到数据的前5行： >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \