摘要:文件内容格式为的数据如何解析得到当前目录中,后缀为的数据文件从中取出第一个文件名出现频率统计查看所有水果出现的次数运行结果如下在里出了次重新加载的方法中包含了哪些等效于下面的导入语句的相关内容标准差
1:文件内容格式为json的数据如何解析
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(" ")2:出现频率统计
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 43:重新加载module的方法py3
import importlib import.reload(modulename)4:pylab中包含了哪些module
from pylab import * 等效于下面的导入语句: from numpy import * from scipy import * import matplotlib5:pandas的相关内容
data=pandas.read_xx() #pandas.read_excel() data.head() # data of first 5 rows data.describe()#标准差 p=data.boxplot()
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