1.【Python文本数据系列】使用LSTM模型进行文本情感分析（案例+源码）
2.利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，数据数据超详细教程
3.教你阅读 Cpython 的源码源源码（一）
4.七爪源码：Python 中的数据预处理：准备好数据集的 4 个基本步骤
5.Python数据分析实战-对DataFrame（Excel）某列的数值进行替换操作（附源码和实现效果）
6.Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）
【Python文本数据系列】使用LSTM模型进行文本情感分析（案例+源码）
本文将通过具体实例讲解如何使用LSTM模型进行文本情感分析。首先，教学数据准备阶段，数据数据需读取数据并将影评情感转换为0和1的源码源数值，同时，教学同城手机源码将影评和情感转化为numpy数组。数据数据接着，源码源进行文本预处理，教学划分训练集和测试集，数据数据构建分词器，源码源并将字符串转化成整数索引组成的教学列表，将整数列表转化为二维数值张量。数据数据
模型搭建部分，源码源使用Sequential类定义模型，教学包含Embedding词嵌入层、双向LSTM层、全连接层和输出层。Embedding层将单词转换为词向量，双向LSTM层捕捉文本的双向信息，全连接层进行特征整合，输出层使用sigmoid激活函数输出情感概率。损失函数、优化器和评估指标在模型定义时设定。
模型训练与评估，自动调整迭代次数以防止过拟合，开始训练并评估模型性能。结果显示，经过4次迭代后模型出现过拟合现象，准确率为%。基于深度学习的模型在文本情感分析任务上展现出强大能力。
作者拥有丰富的科研实践经验和数据算法相关知识，分享Python、数据分析、机器学习、深度学习等系列基础知识与案例。致力于原创内容，以最简单方式教授复杂概念。调试openfoam源码如有需求数据和源码，欢迎关注并联系作者。
利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程
项目内容
案例选择商品类目：沙发；数量：共页个商品；筛选条件：天猫、销量从高到低、价格元以上。
以下是分析，源码点击文末链接
项目目的
1. 对商品标题进行文本分析，词云可视化。
2. 不同关键词word对应的sales统计分析。
3. 商品的价格分布情况分析。
4. 商品的销量分布情况分析。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。
6. 商品价格对销量的影响分析。
7. 商品价格对销售额的影响分析。
8. 不同省份或城市的商品数量分布。
9. 不同省份的商品平均销量分布。
注：本项目仅以以上几项分析为例。
项目步骤
1. 数据采集：Python爬取淘宝网商品数据。
2. 数据清洗和处理。
3. 文本分析：jieba分词、wordcloud可视化。
4. 数据柱形图可视化barh。
5. 数据直方图可视化hist。
6. 数据散点图可视化scatter。
7. 数据回归分析可视化regplot。
工具&模块：
工具：本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。
模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。
原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。
一、随风网站源码爬取数据
因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次%爬取，所以，我增加了循环爬取，直至所有页爬取成功停止。
说明：淘宝商品页为JSON格式，这里使用正则表达式进行解析。
代码如下：
二、数据清洗、处理：
(此步骤也可以在Excel中完成，再读入数据)
代码如下：
说明：根据需求，本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据，主要对标题、区域、价格、销量进行分析。
代码如下:
三、数据挖掘与分析：
1. 对raw_title列标题进行文本分析：
使用结巴分词器，安装模块pip install jieba。
对title_s（list of list格式）中的每个list的元素（str）进行过滤，剔除不需要的词语，即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：
为了准确性，这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重，即每个标题被分割后的词语唯一。
观察word_count表中的词语，发现jieba默认的词典无法满足需求。
有的词语（如可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的dict.txt）。
词云可视化：
安装模块wordcloud。
方法1：pip install wordcloud。本草合约源码
方法2：下载Packages安装：pip install 软件包名称。
软件包下载地址：lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...
注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。
代码如下：
分析
1. 组合、整装商品占比很高；
2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；
3. 从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等；
4. 从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。
2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析：
（说明：例如词语‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）
代码如下：
对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。
（本例中取销量排名前的词语进行绘图）
由图表可知：
1. 组合商品销量最高；
2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；
3. 从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；
4. 从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；
5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受消费者青睐的。
3. 商品的价格分布情况分析：
分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。
代码如下：
由图表可知：
1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；
2. 低价位商品居多，价格在-之间的商品最多，-之间的次之，价格1万以上的商品较少；
3. 价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。
4. 商品的苹果分身源码销量分布情况分析：
同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于的商品。
代码如下：
由图表及数据可知：
1. 销量以上的商品仅占3.4%，其中销量-之间的商品最多，-之间的次之；
2. 销量-之间，商品的数量随着销量呈现下降趋势，且趋势陡峭，低销量商品居多；
3. 销量以上的商品很少。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布：
代码如下：
由图表可知：
1. 价格在-之间的商品平均销量最高，-之间的次之，元以上的最低；
2. 总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；
3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在元以上价位越高平均销量基本是越少。
6. 商品价格对销量的影响分析：
同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。
代码如下：
由图表可知：
1. 总体趋势：随着商品价格增多其销量减少，商品价格对其销量影响很大；
2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高，价格-之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格以上的商品销量均很低，没有销量突出的商品。
7. 商品价格对销售额的影响分析：
代码如下：
由图表可知：
1. 总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；
2. 多数商品的价格偏低，销售额也偏低；
3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。
8. 不同省份的商品数量分布：
代码如下：
由图表可知：
1. 广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；
2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。
9. 不同省份的商品平均销量分布：
代码如下：
热力型地图
源码：Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战
教你阅读 Cpython 的源码（一）
目录1. CPython 介绍
在Python使用中，你是否曾好奇字典查找为何比列表遍历快？生成器如何记忆变量状态？Cpython，作为流行版本，其源代码为何选择C和Python编写？Python规范，内存管理，这里一一揭示。 文章将深入探讨Cpython的内部结构，分为五部分：编译过程、解释器进程、编译器和执行循环、对象系统、以及标准库。了解Cpython如何工作，从源代码下载、编译设置，到Python模块和C模块的使用，让你对Python核心概念有更深理解。 2. Python 解释器进程 学习过程包括配置环境、文件读取、词法句法解析，直至抽象语法树。理解这些步骤，有助于你构建和调试Python代码。 3. Cpython 编译与执行 了解编译过程如何将Python代码转换为可执行的中间语言，以及字节码的缓存机制，将帮助你认识Python的编译性质。 4. Cpython 中的对象 从基础类型如布尔和整数，到生成器，深入剖析对象类型及其内存管理，让你掌握Python数据结构的核心。 5. Cpython 标准库 Python模块和C模块的交互，以及如何进行自定义C版本的安装，这些都是Cpython实用性的体现。 6. 源代码深度解析 从源代码的细节中，你会发现编译器的工作原理，以及Python语言规范和tokenizer的重要性，以及内存管理机制，如引用计数和垃圾回收。 通过本文，你将逐步揭开Cpython的神秘面纱，成为Python编程的高手。继续深入学习，提升你的Python技能。 最后：结论 第一部分概述了源代码、编译和Python规范，后续章节将逐步深入，让你在实践中掌握Cpython的核心原理。 更多Python技术，持续关注我们的公众号：python学习开发。七爪源码：Python 中的数据预处理：准备好数据集的 4 个基本步骤
Python 数据预处理四步骤指南
数据预处理对于机器学习模型的精度至关重要。它确保数据的清洁度和一致性，尤其是在处理分类和数值数据时。下面将介绍准备数据集的四个关键步骤。 首先，导入 NumPy 和 Pandas，通过.csv 文件加载数据，以可视化数据集。 数据包含数值和分类变量，需将其分为特征和标签，以便使用scikit-learn进行预处理。1. 处理缺失值
现实数据中常有缺失值，需妥善处理。使用SimpleImputer，通过missing_values参数指定缺失值，如使用均值（数值数据），并运用.fit和.transform方法处理。2. 编码分类变量
分类数据需转换为数值，以便模型理解。如本例采用One Hot Encoding，为每个类别创建二进制特征。3. 编码因变量
同样，标签（分类）也需编码，这里使用LabelEncoder，将标签值规范化为0到n_classes-1之间。4. 训练-测试拆分
为了评估模型性能，将数据集分为训练集和测试集，便于模型应用和性能对比。 通过以上步骤，数据预处理为模型开发奠定了基础，确保数据准备就绪。记得在实践中运用这些技巧。Python数据分析实战-对DataFrame（Excel）某列的数值进行替换操作（附源码和实现效果）
实现功能：
本文将展示如何在Python中使用pandas库对DataFrame（Excel）中的某列数值进行替换操作，并提供相关源码和实现效果，旨在帮助您掌握数据处理技巧。
代码分为以下两种情况：
1、将A列的数值进行直接替换，例如将A列中的1替换为，3替换为，4替换为
代码示例：
python
import pandas as pd
# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 直接替换A列数值
df['A'] = df['A'].replace({ 1:, 3:, 4:})
# 保存替换后数据
df.to_excel('updated_data.xlsx', index=False)
2、将A列的数值进行替换为新的数值（新建新的一列），例如新建E列，将A列中替换为1
代码示例：
python
import pandas as pd
# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 创建新列并替换A列数值
df['E'] = df['A'].replace({ :1})
# 保存替换后数据
df.to_excel('updated_data.xlsx', index=False)
实现效果：
上述代码执行后，将对原始数据文件进行处理，将指定列的特定数值替换为新的数值，并生成更新后的数据文件。通过替换操作，您可以快速调整数据，满足数据分析和处理需求。
Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）
T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景，例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前，需确保数据符合正态分布，并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体，包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验，针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。
实现T检验的Python代码如下：
python
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# 示例数据
data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# 独立样本T检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)
print(f"T统计量：{ t_statistic}")
print(f"显著性水平：{ p_value}")
# 根据p值判断差异显著性
if p_value < 0.:
print("两个样本的均值存在显著差异")
else:
print("两个样本的均值无显著差异")
运行上述代码，将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断，若p值小于0.，则可认为两个样本的均值存在显著差异；否则，认为两者均值无显著差异。
实现效果
根据上述代码，执行T检验后，得到的输出信息如下：
python
T统计量：-0.
显著性水平：0.
根据输出结果，T统计量为-0.，显著性水平为0.。由于p值大于0.，我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此，可以判断在置信水平为0.时，两个样本的均值无显著差异。
Python数据分析系列读取Excel文件中的多个sheet表（案例+源码）
在Python中使用pandas库，读取Excel文件中的多个sheet表变得极其便捷。假设有一个名为“光谱响应函数.xlsx”的Excel文件，其中包含多个sheet表。
Excel文件，如同数据库，存储着一张或多张数据表。本文将展示如何依次读取Excel文件中的每一个sheet表。
首先，定义excel文件路径，通过pd.ExcelFile()创建一个Excel文件对象xls。利用该对象的sheet_names方法获取所有sheet表名称。然后，借助pd.read_excel函数，逐一读取每一个sheet表，并进行后续的统一处理。
以sheet_name为“ch”的读取结果为例，展示读取后的数据内容。
作者拥有丰富的科研经历，期间在学术期刊发表六篇SCI论文，专注于数据算法研究。目前在某研究院从事数据算法相关工作，致力于分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能等基础知识与实际案例。撰写内容时坚持原创，以简洁的方式解释复杂概念，欢迎关注公众号“数据杂坛”，获取更多数据和源码学习资源。
欲了解更多详情，请参考原文链接。
Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件（案例源码）
本文演示如何使用Python的pandas库将多个DataFrame写入同一个Excel文件中，每个DataFrame作为独立的sheet。通过以下步骤实现：
首先，创建两个DataFrame df1 和 df2。然后指定Excel文件路径为"dataframes.xlsx"。使用pd.ExcelWriter()创建ExcelWriter对象，通过to_excel()方法将df1和df2写入Excel文件的不同sheet中，分别命名为Sheet1和Sheet2。最后，运行代码后，会在指定路径下生成包含两个sheet的"dataframes.xlsx"文件。
运行示例代码，你将看到在指定路径下生成的"dataframes.xlsx"文件，该文件包含df1和df2的数据。
本文由一位在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文的作者撰写，目前在某研究院从事数据算法研究工作。作者致力于只做原创，以简单易懂的方式分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习和人工智能等基础知识与案例。关注公众号"数据杂坛"，获取更多内容。
原文链接：Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件（案例源码）
