python處理las（python處理las文件）

本文目錄一覽：

1、python列表處理
2、python如何處理大量excel數據?
3、python如何處理excel
4、Python文本處理工具都有哪些?
5、Python 數據處理（三十五）—— 文本數據處理
6、如何用python進行數據分析

python列表處理

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如何處理大量excel數據?

使用pip install openpyxl即可，但是在windows下安裝的是2.2.6版本，但是centos自動安裝的是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

是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標準庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

python如何處理excel

您好，方法

1、在python項目中，新建python文件，並依次導入xlrd和xlwt。

2、接著調用open_workbook()方法，打開一個excel文件。

3、調用sheet_by_name()方法，讀取文件的sheet頁。

4、如果是後面加了個s，sheet_names表示獲取excel中所有的sheet頁。

5、利用sheets()方法加序號，可以獲取某個sheet頁對象。

6、如果想要獲取excel某個sheet頁中記錄的總數，使用nrows。

7、在cell()中傳入兩個值，一個行一個列，然後value獲取對應單元格的值。

Python文本處理工具都有哪些?

1、 NLTK — Natural Language Toolkit

搞自然語言處理的同學應該沒有人不知道NLTK吧，這兒也就不多說了。不過引薦兩本書籍給剛剛觸摸NLTK或許需求具體了解NLTK的同學: 一個是官方的《Natural Language Processing with Python》，以介紹NLTK里的功用用法為主，一起附帶一些Python常識，一起國內陳濤同學友情翻譯了一個中文版，這兒可以看到：引薦《用Python進行自然語言處理》中文翻譯-NLTK配套書;另外一本是《Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook》，這本書要深入一些，會涉及到NLTK的代碼結構，一起會介紹怎麼定製自己的語料和模型等，相當不錯。

2、 Pattern

Pattern由比利時安特衛普大學CLiPS實驗室出品，客觀的說，Pattern不僅僅是一套文本處理東西，它更是一套web數據挖掘東西，囊括了數據抓取模塊(包含Google, Twitter, 維基百科的API，以及爬蟲和HTML剖析器)，文本處理模塊(詞性標示，情感剖析等)，機器學習模塊(VSM, 聚類，SVM)以及可視化模塊等，可以說，Pattern的這一整套邏輯也是這篇文章的組織邏輯，不過這兒我們暫時把Pattern放到文本處理部分。我個人首要使用的是它的英文處理模塊Pattern.en, 有許多很不錯的文本處理功用，包含基礎的tokenize, 詞性標示，語句切分，語法檢查，拼寫糾錯，情感剖析，句法剖析等，相當不錯。

3、 TextBlob: Simplified Text Processing

TextBlob是一個很有意思的Python文本處理東西包，它其實是根據上面兩個Python東西包NLKT和Pattern做了封裝(TextBlob stands on the giant shoulders of NLTK and pattern, and plays nicely with both)，一起供給了許多文本處理功用的介面，包含詞性標示，名詞短語提取，情感剖析，文本分類，拼寫檢查等，甚至包含翻譯和語言檢測，不過這個是根據Google的API的，有調用次數約束。

4、 MBSP for Python

MBSP與Pattern同源，同出自比利時安特衛普大學CLiPS實驗室，供給了Word Tokenization, 語句切分，詞性標示，Chunking, Lemmatization，句法剖析等根本的文本處理功用，感興趣的同學可以重視。

關於 Python文本處理工具都有哪些，環球青藤小編就和大家分享到這裡了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。

Python 數據處理（三十五）—— 文本數據處理

在 pandas 中，存儲文本主要有兩種方式

但一般建議使用 StringDtype 類型存儲文本數據。都是由於各種原因，現在字元串數據的默認存儲類型還是 object 。

要存儲為 string 類型，需要顯式的設置 dtype 參數

或者在創建 Series 或 DataFrame 之後，使用 astype 轉換類型

也可以使用 StringDtype/”string” 轉換其他非字元串類型的數據

轉換現有數據的類型

StringDtype 類型對象與 object 類型之間存在一些差異

兩個結果的輸出都是 Int64 類型。將其與 object 類型比較

當存在 NA 值時，輸出為 float64 。類似地，對於返回布爾值的方法

Series 和 Index 有一套字元串處理方法，可以方便地對數組的每個元素進行操作，最重要的是，這些方法會自動忽略缺失值。

這些方法可以通過 str 屬性訪問，通常具有與內置字元串方法相匹配的名稱

Index 上的字元串方法對於清理或轉換 DataFrame 的列特別有用。

例如，您可能有帶有前導或後置空格的列

因為 df.columns 是一個 Index 對象，所以我們可以使用 .str 訪問器

我們可以根據需要對列名進行處理，然後重新設置列名。

例如，我們刪除列名的前後空格，並將其改為小寫字母，同時用 _ 替換剩餘的空格

split 方法會返回一個值為 list 的 Series

可以使用 get 或 [] 訪問拆分後的列表中的元素

更簡單的方法是設置 expand 參數，返回一個 DataFrame

當原來的 Series 包含 StringDtype 類型的數據時，輸出列也將全部為 StringDtype

當然，也可以設置切割次數

它還有個對應的 rsplit 方法，從右邊起始對字元串進行拆分

replace 參數支持使用正則表達式，前兩個參數是 pat (匹配模式) 和 repl (替換字元串)

如果只是想要替換字元串字面值，可以將 regex 參數設置為 False ，而不需要對每個特殊字元進行轉義。此時 pat 和 repl 參數必須是字元串

此外， replace 方法還接受一個可調用的替換函數，會使用 re.sub() 方法在每個匹配的模式上調用該函數

該函數需要傳入一個正則對象作為位置參數，並返回一個字元串。例如

replace 方法的 pat 參數還接受 re.compile() 編譯的正則表達式對象。所有的 flags 需要在編譯正則對象時設置

如果在 replace 中設置 flags 參數，則會拋出異常

有幾種方法可以將一個 Series 或 Index 與自己或其他的 Series 或 Index 相連接，所有這些方法都是基於 cat() 方法

可以連接一個 Series 或 Index 的內容

如果未指定 sep 參數，則默認為空字元串

默認會跳過缺失值，也可以使用 na_rep 指定缺失值的表示方式

cat() 的第一個參數 others 可以是類似列表的對象，但是其長度需要和調用對象一致

只要兩個對象中存在缺失值，對應的結果中也是缺失值，除非指定了 na_rep

others 參數也可以是二維的，但是得保證其行數必須與調用的對象一致

對於 Series 或 DataFrame 的連接，可以通過設置 join 參數指定對齊方式

通常 join 可選範圍為： ‘left’ , ‘outer’ , ‘inner’ , ‘right’ 。此時，不再要求兩個對象長度一致

當 others 參數是 DataFrame 時，也可以使用

可以將一些類似數組的對象（如 Series ， Index 等）放在一個類似列表的容器中，然後傳遞給 cat

對於沒有索引的對象，其長度必須與調用 cat 的對象相同。但是 Series 和 Index 可以是任意的，除非設置了 json=None 。

如果在 others 參數上包含不同索引的對象，且設置了 join=’right’ ，則最後的結果將會是這些索引的並集

如何用python進行數據分析

1、Python數據分析流程及學習路徑

數據分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內容。

根據每個部分需要用到的工具，Python數據分析的學習路徑如下：