python创建数据框

Ⅰ python的pandas 数组如何得到索引值，如图，我要得到ohio 的索引值，应该怎样做

你列的这个是pandas里面的数据框DataFrame数据类型，其实和R语言里面的差不多。访问某一列可以通过b['state']和b.state这两种方法进行，但是输出的pandas里面的Series这种数据类型，因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要，所以据我所知没有直接输出索引值的函数，不过可以通过query()函数，b.query('state == "obio"')，输出含有ohio的行自然也就知道了索引了。

Ⅱ python数据框存储位置

在settings.py文件中:
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'),
}
}

数据在db.sqlite3文件中

Ⅲ 如何用Python做舆情时间序列可视化

如何批量处理评论信息情感分析，并且在时间轴上可视化呈现？舆情分析并不难，让我们用Python来实现它吧。
痛点
你是一家连锁火锅店的区域经理，很注重顾客对餐厅的评价。从前，你苦恼的是顾客不爱写评价。最近因为餐厅火了，分店越来越多，写评论的顾客也多了起来，于是你新的痛苦来了——评论太多了，读不过来。
从我这儿，你了解到了情感分析这个好用的自动化工具，一下子觉得见到了曙光。
你从某知名点评网站上，找到了自己一家分店的页面，让助手把上面的评论和发布时间数据弄下来。因为助手不会用爬虫，所以只能把评论从网页上一条条复制粘贴到Excel里。下班的时候，才弄下来27条。（注意这里我们使用的是真实评论数据。为了避免对被评论商家造成困扰，统一将该餐厅的名称替换为“A餐厅”。特此说明。）

好在你只是想做个试验而已，将就了吧。你用我之前介绍的中文信息情感分析工具，依次得出了每一条评论的情感数值。刚开始做出结果的时候，你很兴奋，觉得自己找到了舆情分析的终极利器。
可是美好的时光总是短暂的。很快你就发现，如果每一条评论都分别运行一次程序，用机器来做分析，还真是不如自己挨条去读省事儿。
怎么办呢？
序列
办法自然是有的。我们可以利用《贷还是不贷：如何用Python和机器学习帮你决策？》一文介绍过的数据框，一次性处理多个数据，提升效率。
但是这还不够，我们还可以把情感分析的结果在时间序列上可视化出来。这样你一眼就可以看见趋势——近一段时间里，大家是对餐厅究竟是更满意了，还是越来越不满意呢？
我们人类最擅长处理的，就是图像。因为漫长的进化史逼迫我们不断提升对图像快速准确的处理能力，否则就会被环境淘汰掉。因此才会有“一幅图胜过千言万语”的说法。

准备
首先，你需要安装Anaconda套装。详细的流程步骤请参考《 如何用Python做词云 》一文。
助手好不容易做好的Excel文件restaurant-comments.xlsx，请从这里下载。
用Excel打开，如果一切正常，请将该文件移动到咱们的工作目录demo下。

因为本例中我们需要对中文评论作分析，因此使用的软件包为SnowNLP。情感分析的基本应用方法，请参考《如何用Python做情感分析？》。
到你的系统“终端”(macOS, Linux)或者“命令提示符”(Windows)下，进入我们的工作目录demo，执行以下命令。
pip install snownlp
pip install ggplot

运行环境配置完毕。
在终端或者命令提示符下键入：
jupyter notebook

如果Jupyter Notebook正确运行，下面我们就可以开始编写代码了。
代码
我们在Jupyter Notebook中新建一个Python 2笔记本，起名为time-series。

首先我们引入数据框分析工具Pandas，简写成pd以方便调用。
import pandas as pd

接着，读入Excel数据文件：
df = pd.read_excel("restaurant-comments.xlsx")

我们看看读入内容是否完整：
df.head()

结果如下：

注意这里的时间列。如果你的Excel文件里的时间格式跟此处一样，包含了日期和时间，那么Pandas会非常智能地帮你把它识别为时间格式，接着往下做就可以了。
反之，如果你获取到的时间只精确到日期，例如"2017-04-20"这样，那么Pandas只会把它当做字符串，后面的时间序列分析无法使用字符串数据。解决办法是在这里加入以下两行代码：
from dateutil import parser
df["date"] = df.date.apply(parser.parse)

这样，你就获得了正确的时间数据了。
确认数据完整无误后，我们要进行情感分析了。先用第一行的评论内容做个小实验。
text = df.comments.iloc[0]

然后我们调用SnowNLP情感分析工具。
from snownlp import SnowNLP
s = SnowNLP(text)

显示一下SnowNLP的分析结果：
s.sentiments

结果为：
0.6331975099099649

情感分析数值可以正确计算。在此基础上，我们需要定义函数，以便批量处理所有的评论信息。
def get_sentiment_cn(text):
s = SnowNLP(text) return s.sentiments

然后，我们利用Python里面强大的apply语句，来一次性处理所有评论，并且将生成的情感数值在数据框里面单独存为一列，称为sentiment。
df["sentiment"] = df.comments.apply(get_sentiment_cn)

我们看看情感分析结果：
df.head()

新的列sentiment已经生成。我们之前介绍过，SnowNLP的结果取值范围在0到1之间，代表了情感分析结果为正面的可能性。通过观察前几条数据，我们发现点评网站上，顾客对这家分店评价总体上还是正面的，而且有的评论是非常积极的。
但是少量数据的观察，可能造成我们结论的偏颇。我们来把所有的情感分析结果数值做一下平均。使用mean()函数即可。
df.sentiment.mean()

结果为：
0.7114015318571119

结果数值超过0.7，整体上顾客对这家店的态度是正面的。
我们再来看看中位数值，使用的函数为median()。
df.sentiment.median()

结果为：
0.9563139038622388

我们发现了有趣的现象——中位数值不仅比平均值高，而且几乎接近1（完全正面）。
这就意味着，大部分的评价一边倒表示非常满意。但是存在着少部分异常点，显着拉低了平均值。
下面我们用情感的时间序列可视化功能，直观查看这些异常点出现在什么时间，以及它们的数值究竟有多低。
我们需要使用ggplot绘图工具包。这个工具包原本只在R语言中提供，让其他数据分析工具的用户羡慕得流口水。幸好，后来它很快被移植到了Python平台。
我们从ggplot中引入绘图函数，并且让Jupyter Notebook可以直接显示图像。
%pylab inlinefrom ggplot import *

这里可能会报一些警告信息。没有关系，不理会就是了。
下面我们绘制图形。这里你可以输入下面这一行语句。
ggplot(aes(x="date", y="sentiment"), data=df) + geom_point() + geom_line(color = 'blue') + scale_x_date(labels = date_format("%Y-%m-%d"))

你可以看到ggplot的绘图语法是多么简洁和人性化。只需要告诉Python自己打算用哪个数据框，从中选择哪列作为横轴，哪列作为纵轴，先画点，后连线，并且可以指定连线的颜色。然后，你需要让X轴上的日期以何种格式显示出来。所有的参数设定跟自然语言很相似，直观而且易于理解。
执行后，就可以看到结果图形了。

在图中，我们发现许多正面评价情感分析数值极端的高。同时，我们也清晰地发现了那几个数值极低的点。对应评论的情感分析数值接近于0。这几条评论，被Python判定为基本上没有正面情感了。
从时间上看，最近一段时间，几乎每隔几天就会出现一次比较严重的负面评价。
作为经理，你可能如坐针毡。希望尽快了解发生了什么事儿。你不用在数据框或者Excel文件里面一条条翻找情感数值最低的评论。Python数据框Pandas为你提供了非常好的排序功能。假设你希望找到所有评论里情感分析数值最低的那条，可以这样执行：
df.sort(['sentiment'])[:1]

结果为：

情感分析结果数值几乎就是0啊！不过这里数据框显示评论信息不完全。我们需要将评论整体打印出来。
print(df.sort(['sentiment']).iloc[0].comments)

评论完整信息如下：
这次是在情人节当天过去的，以前从来没在情人节正日子出来过，不是因为没有男朋友，而是感觉哪哪人都多，所以特意错开，这次实在是馋A餐厅了，所以赶在正日子也出来了，从下午四点多的时候我看排号就排到一百多了，我从家开车过去得堵的话一个小时，我一看提前两个小时就在网上先排着号了，差不多我们是六点半到的，到那的时候我看号码前面还有才三十多号，我想着肯定没问题了，等一会就能吃上的，没想到悲剧了，就从我们到那坐到等位区开始，大约是十分二十分一叫号，中途多次我都想走了，哈哈，哎，等到最后早上九点才吃上的，服务员感觉也没以前清闲时周到了，不过这肯定的，一人负责好几桌，今天节日这么多人，肯定是很累的，所以大多也都是我自己跑腿，没让服务员给弄太多，就虾滑让服务员下的，然后环境来说感觉卫生方面是不错，就是有些太吵了，味道还是一如既往的那个味道，不过A餐厅最人性化的就是看我们等了两个多小时，上来送了我们一张打折卡，而且当次就可以使用，这点感觉还是挺好的，不愧是A餐厅，就是比一般的要人性化，不过这次就是选错日子了，以后还是得提前预约，要不就别赶节日去，太火爆了！
通过阅读，你可以发现这位顾客确实有了一次比较糟糕的体验——等候的时间太长了，以至于使用了“悲剧”一词；另外还提及服务不够周到，以及环境吵闹等因素。正是这些词汇的出现，使得分析结果数值非常低。
好在顾客很通情达理，而且对该分店的人性化做法给予了正面的评价。
从这个例子，你可以看出，虽然情感分析可以帮你自动化处理很多内容，然而你不能完全依赖它。
自然语言的分析，不仅要看表达强烈情感的关键词，也需要考虑到表述方式和上下文等诸多因素。这些内容，是现在自然语言处理领域的研究前沿。我们期待着早日应用到科学家们的研究成果，提升情感分析的准确度。
不过，即便目前的情感分析自动化处理不能达到非常准确，却依然可以帮助你快速定位到那些可能有问题的异常点(anomalies)。从效率上，比人工处理要高出许多。
你读完这条评论，长出了一口气。总结了经验教训后，你决定将人性化的服务贯彻到底。你又想到，可以收集用户等候时长数据，用数据分析为等待就餐的顾客提供更为合理的等待时长预期。这样就可以避免顾客一直等到很晚了。
祝贺你，经理！在数据智能时代，你已经走在了正确的方向上。
下面，你该认真阅读下一条负面评论了……

Ⅳ 如何用Python做数据准备

这篇的内容是一系列针对在Python中从零开始运用机器学习能力工作流的辅导第一部分，覆盖了从小组开始的算法编程和其他相关工具。最终会成为一套手工制成的机器语言工作包。这次的内容会首先从数据准备开始。

—— 来自Matthew Mayo, KDnuggets

似乎大家对机器学习能力的认知总是简单到把一系列论据传送到越来越多的数据库和应用程序界面中，接着就期待能有一些神奇的结果出现。可能你对在这些数据库里究竟发生了什么有自己很好的理解—— 从数据准备到建模到结果演示呈现等等，但不得不说你依然需要依赖于这些纷繁的工具去完成自己的工作。

我们的代码正在按我们希望的方式工作，让我们做一些简单的房屋清理工作。一旦开始滚动，我们将为我们的编码提供一个更全面的组织结构，但是现在我们需要把所有这些功能加到一个单独的文件中，并保存成为dataset.py的格式。这会让我们以后的使用更方便，下次我们会学到。

未来计划

之后我们会学习简单的分类算法，k最近邻算法。我们会学习如何在简单的工作流中构建分类和聚类模型。毫无疑问，这需要编写一些限额外的工具来帮助我们完成项目，并且我确定我们还将对已经做完的部分进行修改。

练习机器学习就是理解机器学习的最好方法。运用我们的工作流中需要的算法和支持工具最终会被证明是有用的。

Ⅳ python(pandas模块)

1.什么是pandas? numpy模块和pandas模块都是用于处理数据的模块。 numpy主要用于针对数组进行统计计算,处理数字数据比较方便。 pandas除了可以处理数字数据,还可...

Ⅵ 如何用python创建数据库

通过以下的内容你就可以轻松的运用Python数据库连接池的相关步骤，希望下面的文章会对你有所收获。 请求连接： 1. db＝pool．connection（）2. 你可以使用这些连接有如原始的DB－API 2一样。而实际使用的是``SteadyDB``版本的强硬连接。请注意连接可以与其他线程共享，只要你设置 maxshared 参数为非零，并且DB－API 2模块也允许。如果你想要使用专用连接则使用： 1. db＝pool．connection（0）2. 如果你不再需要这个连接了，则可以返回给连接池使用 db．close（）。你也可以使用相同的方法获取另一个连接。警告：在一个多线程环境，不要使用下面的方法： 1. pool．connection（）．cursor（）．execute（．．．）2. 3. db＝pool．connection（）4. 5. cur＝db．cursor（）6. 7. cur．execute（．．．）8. 9. res＝cur．fetchone（）10. 11. cur．close（） # or del cur12. 13. db．close（） # or del db14. 示例 [方便你将来直接使用] 使用PersistentDB 模块 1. import threading，time，datetime2. 3. import MySQLdb4. 5. import DBUtils．PersistentDB6. 7. persist＝DBUtils．PersistentDB．PersistentDB（MySQLdb，100，host＝'localhost'，user＝'root'，passwd＝'321'，db＝'test'，charset＝'utf8'）8. 9. conn＝persist．connection（）10. 11. cursor＝conn．cursor（）12. 13. cursor．execute（"insert into me values（1，'22222'）"）14. 15. conn．commit（）16. 17. conn．close（）18. 通过以上的内容你就可以得到数据库连接了！ 作者：不详 来源：网络

Ⅶ Python怎么把数据框内数据写入数据库

f = open("a.txt", "w")for i in range(1, 10): f.write("<user>\n <id>"+str(i)+"</id>\n</user>\n")f.close()

因为i是int型，所以要先转为str型，再进行字符串拼接，然后写入文件