python处理las（python处理las文件）

本文目录一览：

• 1、python列表处理
• 2、python如何处理大量excel数据?
• 3、python如何处理excel
• 4、Python文本处理工具都有哪些?
• 5、Python 数据处理（三十五）—— 文本数据处理
• 6、如何用python进行数据分析

python列表处理

list_1=[‘a’,’a’,’a’,’b’,’c’,’c’,’a’,’a’]

list_2=[]

temp=list_1[0]

count = 0

for item in list_1:

    if item!=temp:

        list_2.append( str(count) + temp)

        count=1

        temp=item

    else:

        count+=1

list_2.append( str(count) + temp)

print(list_2)

python如何处理大量excel数据?

使用pip install openpyxl即可，但是在windows下安装的是2.2.6版本，但是centos自动安装的是4.1版本。

from xlwt import Workbook, Formula

import xlrd

book = Workbook()

sheet1 = book.add_sheet(‘Sheet 1’)

sheet1.write(0,0,10)

sheet1.write(1,0,Formula(‘A1/B1’))

sheet2 = book.add_sheet(‘Sheet 2’)

row = sheet2.row(0)

row.write(2,Formula(“$A$1+$B$1*SUM(‘ShEEt 1’!$A$1:$b$2)”))

book = xlrd.open_workbook(‘formula.xls’)

sheet = book.sheets()[0]

for i in range(nrows):

print (sheet.cell(i,j).value)

Python

是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

python如何处理excel

您好，方法

1、在python项目中，新建python文件，并依次导入xlrd和xlwt。

2、接着调用open_workbook()方法，打开一个excel文件。

3、调用sheet_by_name()方法，读取文件的sheet页。

4、如果是后面加了个s，sheet_names表示获取excel中所有的sheet页。

5、利用sheets()方法加序号，可以获取某个sheet页对象。

6、如果想要获取excel某个sheet页中记录的总数，使用nrows。

7、在cell()中传入两个值，一个行一个列，然后value获取对应单元格的值。

Python文本处理工具都有哪些?

1、 NLTK — Natural Language Toolkit

搞自然语言处理的同学应该没有人不知道NLTK吧，这儿也就不多说了。不过引荐两本书籍给刚刚触摸NLTK或许需求具体了解NLTK的同学: 一个是官方的《Natural Language Processing with Python》，以介绍NLTK里的功用用法为主，一起附带一些Python常识，一起国内陈涛同学友情翻译了一个中文版，这儿可以看到：引荐《用Python进行自然语言处理》中文翻译-NLTK配套书;另外一本是《Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook》，这本书要深入一些，会涉及到NLTK的代码结构，一起会介绍怎么定制自己的语料和模型等，相当不错。

2、 Pattern

Pattern由比利时安特卫普大学CLiPS实验室出品，客观的说，Pattern不仅仅是一套文本处理东西，它更是一套web数据挖掘东西，囊括了数据抓取模块(包含Google, Twitter, 维基百科的API，以及爬虫和HTML剖析器)，文本处理模块(词性标示，情感剖析等)，机器学习模块(VSM, 聚类，SVM)以及可视化模块等，可以说，Pattern的这一整套逻辑也是这篇文章的组织逻辑，不过这儿我们暂时把Pattern放到文本处理部分。我个人首要使用的是它的英文处理模块Pattern.en, 有许多很不错的文本处理功用，包含基础的tokenize, 词性标示，语句切分，语法检查，拼写纠错，情感剖析，句法剖析等，相当不错。

3、 TextBlob: Simplified Text Processing

TextBlob是一个很有意思的Python文本处理东西包，它其实是根据上面两个Python东西包NLKT和Pattern做了封装(TextBlob stands on the giant shoulders of NLTK and pattern, and plays nicely with both)，一起供给了许多文本处理功用的接口，包含词性标示，名词短语提取，情感剖析，文本分类，拼写检查等，甚至包含翻译和语言检测，不过这个是根据Google的API的，有调用次数约束。

4、 MBSP for Python

MBSP与Pattern同源，同出自比利时安特卫普大学CLiPS实验室，供给了Word Tokenization, 语句切分，词性标示，Chunking, Lemmatization，句法剖析等根本的文本处理功用，感兴趣的同学可以重视。

关于 Python文本处理工具都有哪些，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。

Python 数据处理（三十五）—— 文本数据处理

在 pandas 中，存储文本主要有两种方式

但一般建议使用 StringDtype 类型存储文本数据。都是由于各种原因，现在字符串数据的默认存储类型还是 object 。

要存储为 string 类型，需要显式的设置 dtype 参数

或者在创建 Series 或 DataFrame 之后，使用 astype 转换类型

也可以使用 StringDtype/”string” 转换其他非字符串类型的数据

转换现有数据的类型

StringDtype 类型对象与 object 类型之间存在一些差异

两个结果的输出都是 Int64 类型。将其与 object 类型比较

当存在 NA 值时，输出为 float64 。类似地，对于返回布尔值的方法

Series 和 Index 有一套字符串处理方法，可以方便地对数组的每个元素进行操作，最重要的是，这些方法会自动忽略缺失值。

这些方法可以通过 str 属性访问，通常具有与内置字符串方法相匹配的名称

Index 上的字符串方法对于清理或转换 DataFrame 的列特别有用。

例如，您可能有带有前导或后置空格的列

因为 df.columns 是一个 Index 对象，所以我们可以使用 .str 访问器

我们可以根据需要对列名进行处理，然后重新设置列名。

例如，我们删除列名的前后空格，并将其改为小写字母，同时用 _ 替换剩余的空格

split 方法会返回一个值为 list 的 Series

可以使用 get 或 [] 访问拆分后的列表中的元素

更简单的方法是设置 expand 参数，返回一个 DataFrame

当原来的 Series 包含 StringDtype 类型的数据时，输出列也将全部为 StringDtype

当然，也可以设置切割次数

它还有个对应的 rsplit 方法，从右边起始对字符串进行拆分

replace 参数支持使用正则表达式，前两个参数是 pat (匹配模式) 和 repl (替换字符串)

如果只是想要替换字符串字面值，可以将 regex 参数设置为 False ，而不需要对每个特殊字符进行转义。此时 pat 和 repl 参数必须是字符串

此外， replace 方法还接受一个可调用的替换函数，会使用 re.sub() 方法在每个匹配的模式上调用该函数

该函数需要传入一个正则对象作为位置参数，并返回一个字符串。例如

replace 方法的 pat 参数还接受 re.compile() 编译的正则表达式对象。所有的 flags 需要在编译正则对象时设置

如果在 replace 中设置 flags 参数，则会抛出异常

有几种方法可以将一个 Series 或 Index 与自己或其他的 Series 或 Index 相连接，所有这些方法都是基于 cat() 方法

可以连接一个 Series 或 Index 的内容

如果未指定 sep 参数，则默认为空字符串

默认会跳过缺失值，也可以使用 na_rep 指定缺失值的表示方式

cat() 的第一个参数 others 可以是类似列表的对象，但是其长度需要和调用对象一致

只要两个对象中存在缺失值，对应的结果中也是缺失值，除非指定了 na_rep

others 参数也可以是二维的，但是得保证其行数必须与调用的对象一致

对于 Series 或 DataFrame 的连接，可以通过设置 join 参数指定对齐方式

通常 join 可选范围为： ‘left’ , ‘outer’ , ‘inner’ , ‘right’ 。此时，不再要求两个对象长度一致

当 others 参数是 DataFrame 时，也可以使用

可以将一些类似数组的对象（如 Series ， Index 等）放在一个类似列表的容器中，然后传递给 cat

对于没有索引的对象，其长度必须与调用 cat 的对象相同。但是 Series 和 Index 可以是任意的，除非设置了 json=None 。

如果在 others 参数上包含不同索引的对象，且设置了 join=’right’ ，则最后的结果将会是这些索引的并集

如何用python进行数据分析

1、Python数据分析流程及学习路径

数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。

根据每个部分需要用到的工具，Python数据分析的学习路径如下：

相关推荐：《Python入门教程》

2、利用Python读写数据

Python读写数据，主要包括以下内容：

我们以一小段代码来看：

可见，仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件。

3、利用Python处理和计算数据

在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。

4、利用Python分析建模

在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。

Statsmodels允许用户浏览数据，估计统计模型和执行统计测试。可以为不同类型的数据和每个估算器提供广泛的描述性统计，统计测试，绘图函数和结果统计列表。

Scikit-leran则是著名的机器学习库，可以迅速使用各类机器学习算法。

5、利用Python数据可视化

数据可视化是数据工作中的一项重要内容，它可以辅助分析也可以展示结果。