Datacamp nhập dữ liệu trong python

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách nhập dữ liệu vào Python từ

Nội dung chính Show

Như thế này
Có liên quan
Data Camp có tốt cho Python không?
Trại dữ liệu có phải là một cách tốt để học không?

(i) các tệp phẳng như. txt và. csv;

(ii) các tệp gốc của phần mềm khác như bảng tính Excel, tệp Stata, SAS và MATLAB;

(iii) Cơ sở dữ liệu quan hệ như SQLite & PostgreSQL

Nhập dữ liệu từ Internet. csv

# Import package
from urllib.request import urlretrieve

# Import pandas
import pandas as pd

# Assign url of file: url
url = 'https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/production/course_1606/datasets/winequality-red.csv'

# Save file locally
urlretrieve(url, 'winequality-red.csv')

# Read file into a DataFrame and print its head
df = pd.read_csv('winequality-red.csv', sep=';')
print(df.head())

# Import packages
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Assign url of file: url
url = 'https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/production/course_1606/datasets/winequality-red.csv'


# Read file into a DataFrame: df
df = pd.read_csv(url, sep=';')

# Print the head of the DataFrame
print(df.head())

# Plot first column of df
pd.DataFrame.hist(df.ix[:, 0:1])
plt.xlabel('fixed acidity (g(tartaric acid)/dm$^3$)')
plt.ylabel('count')
plt.show()

Nhập dữ liệu từ Internet. vượt trội

# Import package
import pandas as pd

# Assign url of file: url
url = 'http://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/course/importing_data_into_r/latitude.xls'


# Read in all sheets of Excel file: xl
xl = pd.read_excel(url, sheetname=None)

# Print the sheetnames to the shell
print(xl.keys())

# Print the head of the first sheet (using its name, NOT its index)
print(xl['1700'].head())

Thực hiện các yêu cầu HTTP trong Python bằng urllib

# Import packages
from urllib.request import urlopen, Request

# Specify the url
url = "http://www.datacamp.com/teach/documentation"

# This packages the request: request
request = Request(url)

# Sends the request and catches the response: response
response = urlopen(request)

# Print the datatype of response
print(type(response))

# Be polite and close the response!
response.close()


<script.py> output:
    <class 'http.client.HTTPResponse'>

Đọc phản hồi cho chuỗi

# Import packages
from urllib.request import urlopen, Request

# Specify the url
url = "http://www.datacamp.com/teach/documentation"

# This packages the request
request = Request(url)

# Sends the request and catches the response: response
response = urlopen(request)

# Extract the response: html
html = response.read()

# Print the html
print(html)

# Be polite and close the response!
response.close()

Thực hiện các yêu cầu HTTP trong Python bằng cách sử dụng
các yêu cầu, một cách hiệu quả hơn

# Import package
import requests

# Specify the url: url
url = "http://www.datacamp.com/teach/documentation"

# Packages the request, send the request and catch the response: r
r = requests.get(url)

# Extract the response: text
text = r.text

# Print the html
print(text)

Phân tích cú pháp HTML với BeautifulSoup

# Import packages
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Specify url: url
url = 'https://www.python.org/~guido/'

# Package the request, send the request and catch the response: r
r = requests.get(url)

# Extracts the response as html: html_doc
html_doc = r.text

# Create a BeautifulSoup object from the HTML: soup
soup = BeautifulSoup(html_doc)

# Prettify the BeautifulSoup object: pretty_soup
pretty_soup = soup.prettify()

# Print the response
print(pretty_soup)

# Import packages
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Specify url: url
url = 'https://www.python.org/~guido/'

# Package the request, send the request and catch the response: r
r = requests.get(url)

# Extract the response as html: html_doc
html_doc = r.text

# Create a BeautifulSoup object from the HTML: soup
soup = BeautifulSoup(html_doc)

# Get the title of Guido's webpage: guido_title
guido_title = soup.title

# Print the title of Guido's webpage to the shell
print(guido_title)

# Get Guido's text: guido_text
guido_text = soup.get_text()

# Print Guido's text to the shell
print(guido_text)

nhận được các siêu liên kết

________số 8

Đang tải và khám phá JSON. địa phương

import json

# Load JSON: json_data
with open("a_movie.json") as json_file:
    json_data = json.load(json_file)

# Print each key-value pair in json_data
for k in json_data.keys():
    print(k + ': ', json_data[k])

yêu cầu API

# Import packages
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Assign url of file: url
url = 'https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/production/course_1606/datasets/winequality-red.csv'


# Read file into a DataFrame: df
df = pd.read_csv(url, sep=';')

# Print the head of the DataFrame
print(df.head())

# Plot first column of df
pd.DataFrame.hist(df.ix[:, 0:1])
plt.xlabel('fixed acidity (g(tartaric acid)/dm$^3$)')
plt.ylabel('count')
plt.show()

APIWikipedia

# Import packages
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Assign url of file: url
url = 'https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/production/course_1606/datasets/winequality-red.csv'


# Read file into a DataFrame: df
df = pd.read_csv(url, sep=';')

# Print the head of the DataFrame
print(df.head())

# Plot first column of df
pd.DataFrame.hist(df.ix[:, 0:1])
plt.xlabel('fixed acidity (g(tartaric acid)/dm$^3$)')
plt.ylabel('count')
plt.show()

Twitter API Xác thực bằng tweepy

# Import packages
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Assign url of file: url
url = 'https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/production/course_1606/datasets/winequality-red.csv'


# Read file into a DataFrame: df
df = pd.read_csv(url, sep=';')

# Print the head of the DataFrame
print(df.head())

# Plot first column of df
pd.DataFrame.hist(df.ix[:, 0:1])
plt.xlabel('fixed acidity (g(tartaric acid)/dm$^3$)')
plt.ylabel('count')
plt.show()

Truyền trực tuyến các tweet
tạo đối tượng

# Import packages
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Assign url of file: url
url = 'https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/production/course_1606/datasets/winequality-red.csv'


# Read file into a DataFrame: df
df = pd.read_csv(url, sep=';')

# Print the head of the DataFrame
print(df.head())

# Plot first column of df
pd.DataFrame.hist(df.ix[:, 0:1])
plt.xlabel('fixed acidity (g(tartaric acid)/dm$^3$)')
plt.ylabel('count')
plt.show()

8 và lọc các tweet theo các từ khóa cụ thể

# Import packages
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Assign url of file: url
url = 'https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/production/course_1606/datasets/winequality-red.csv'


# Read file into a DataFrame: df
df = pd.read_csv(url, sep=';')

# Print the head of the DataFrame
print(df.head())

# Plot first column of df
pd.DataFrame.hist(df.ix[:, 0:1])
plt.xlabel('fixed acidity (g(tartaric acid)/dm$^3$)')
plt.ylabel('count')
plt.show()

Tải và khám phá dữ liệu Twitter

# Import packages
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Assign url of file: url
url = 'https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/production/course_1606/datasets/winequality-red.csv'


# Read file into a DataFrame: df
df = pd.read_csv(url, sep=';')

# Print the head of the DataFrame
print(df.head())

# Plot first column of df
pd.DataFrame.hist(df.ix[:, 0:1])
plt.xlabel('fixed acidity (g(tartaric acid)/dm$^3$)')
plt.ylabel('count')
plt.show()

Dữ liệu Twitter vào DataFrame

# Import packages
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Assign url of file: url
url = 'https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/production/course_1606/datasets/winequality-red.csv'


# Read file into a DataFrame: df
df = pd.read_csv(url, sep=';')

# Print the head of the DataFrame
print(df.head())

# Plot first column of df
pd.DataFrame.hist(df.ix[:, 0:1])
plt.xlabel('fixed acidity (g(tartaric acid)/dm$^3$)')
plt.ylabel('count')
plt.show()

Một chút phân tích văn bản Twitter

# Import packages
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Assign url of file: url
url = 'https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/production/course_1606/datasets/winequality-red.csv'


# Read file into a DataFrame: df
df = pd.read_csv(url, sep=';')

# Print the head of the DataFrame
print(df.head())

# Plot first column of df
pd.DataFrame.hist(df.ix[:, 0:1])
plt.xlabel('fixed acidity (g(tartaric acid)/dm$^3$)')
plt.ylabel('count')
plt.show()

Vẽ dữ liệu Twitter

# Import packages
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Assign url of file: url
url = 'https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/production/course_1606/datasets/winequality-red.csv'


# Read file into a DataFrame: df
df = pd.read_csv(url, sep=';')

# Print the head of the DataFrame
print(df.head())

# Plot first column of df
pd.DataFrame.hist(df.ix[:, 0:1])
plt.xlabel('fixed acidity (g(tartaric acid)/dm$^3$)')
plt.ylabel('count')
plt.show()

Quảng cáo

Twitter
Facebook

Như thế này

Thích Đang tải.

Có liên quan

Data Camp có tốt cho Python không?

Có, DataCamp rất tốt cho việc học Python . Nó cung cấp trải nghiệm học tập tuyệt vời cho những người mới bắt đầu muốn tìm hiểu nội dung học tập về chủ đề này. Các khóa học Python của DataCamp là các khóa học giới thiệu giúp người học hiểu các khái niệm chính trong Python.

Trại dữ liệu có phải là một cách tốt để học không?

DataCamp là một nền tảng tuyệt vời để học phân tích và khoa học dữ liệu . Nó có nội dung thân thiện với người mới bắt đầu, trình chỉnh sửa mã trực quan, Bản đồ nghề nghiệp và kỹ năng để bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu ngay cả khi không có kiến thức trước đây về khoa học dữ liệu.