pandas查询关键词解读_pandas dataframe(2024年11月精选)
如何用Python快速找到企业Logo图 在工作中,处理大量Logo图的需求让人头疼。每次需要制作PPT时,都需要花费大量时间搜索和整理Logo图。最近在练习Python时,我找到了一种更高效的方法来解决这个问题。 首先,我创建了一个表格,列出了各种关键词,比如“xx企业logo图”。然后,使用Pandas库来读取这个表格。接着,利用搜索引擎的图片搜索功能,输入这些关键词。最后,抓取网页上的图片,每次抓取4-5张,供人工筛选。 通过这种方法,原本需要1小时的工作量可以缩短到20分钟。我测试了100家企业的Logo图,使用程序查找并保存仅需2分钟。 需要注意的是,这个程序只能帮助抓取网页上的图片,最终还需要人工筛选出优质的Logo图。改进的方向可以是优化搜索关键词,以确保结果的可靠性。
Python读CSV,超方便! CSV文件非常实用,可以用Excel打开,但它并不一定需要Excel创建。使用Python内置的csv模块读取CSV文件时,建议使用with关键字,尽量避免书中提到的那种形式,因为如果打开文件后不调用close()关闭文件可能会出现问题。为了方便使用,可以将常用功能写成函数,如图2所示。这样,当函数多了之后,可以尝试建立自己的package,使用起来会非常方便,这个以后再说。 对于数据量较大的CSV文件,建议使用pandas的read_csv函数。Pandas的数据对象有个describe()方法,非常方便,可以给出基本的统计信息,如图3所示,展示了前四列的均值、方差等。 另外,JupyterLab有一个非常实用的自助功能,可以查询函数的说明(如果有的话)。首先将光标移到要查询的函数中间,再按住Shift+Tab键,就能调出如图4所示的弹窗。最先看到的是函数的参数,大部分都有默认值,往下翻能看到各个参数的解释。 同理,调用图2的函数时,按同样的方法也能调出参数信息,会发现这些信息就是函数名下面的红字,如图5所示。所以说,如果你自己的代码想让他人也使用的话,这样的解释信息必不可少。衡量一个package或者一个软件的好坏,文档的质量也是非常重要的一点。
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