Datenanalyse mit Python

1: So analysieren Sie Daten im JSON-Format

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("\n")

2: Häufigkeitsstatistik des Auftretens

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 4

3: So laden Sie das Modul py3 neu

import importlib
import.reload(modulename)

4: Welche Module in pylab enthalten sind

from pylab import *

sind gleichwertig Für Folgendes Importerklärung:

from pylab import *
  from numpy import *
  from scipy import *
  import matplotlib

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