⑴ python pandas 過濾某列特殊字元求助
漢字也被替換掉了:utf-8
import numpy as np
import pandas as pd
import re
df=pd。
#coding;cidnum'.keyword = df,';)
發現結果把所有的非數字及字母全部替換掉了;;keyword')
df;/, '.str,';'[^a-zA-Z0-9_\]
#將雙引號過濾掉
#將NA的替換掉g
df=df.keyword = df;;path'
df,'name'home/.keyword, '.replace(r;0'file_20150625'.fillna(')
r=u',header=None;cid'.str.lower()
i = 0
df, sep='.keyword，字母意外的所有特殊符號，數字;;u9fa5]'u4e00-\t'想過濾掉除文字。原因是什麼啊.read_csv('.columns=['，具體解決方案如下：
解決方案1：
改成r="\W"試試
解決方案2：
=u'u4e00-\[^a-zA-Z0-9_\u9fa5]'
解決方案3：
你自己先要確定「亂碼」的定義，例如韓文(unicode)，如果你裝了韓文字體，那是可以顯示的，不是亂碼，但沒裝的話就是問號一堆，如果是韓文
(euc-kr)，在漢字系統那隻是一堆無語義的漢字……可能這個舉例扯遠了，你覺得不會有這種情況，但我只是提醒一下會有意料之外的情況
所以，你需要一個白名單，把你允許的字元unicode范圍都列出來，因為肯定不止漢字，像你列出的文件名中就有空格
另外，沒必要逐個字元檢查，直接用re.sub去除白名單外的字元就可以了
⑵ python中的filter()函數怎麼用特別是一個函數有多個輸入參數時。
map是把函數調用的結果放在列表裡面返回，它也可以接受多個 iterable,在第n次調用function時，將使用iterable1[n], iterable2[n], ...作為參數。
filter(function, iterable)
這個函數的功能是過濾出iterable中所有以元素自身作為參數調用function時返回True或bool(返回值)為True的元素並以列表返回.
def f_large_than_5(x):
return x > 5
filter(f_large_than_5, range(10))
>>[6,7,8,9]
⑶ python pandas如何過濾剔除數據
import pandas as pd
khhlist = pd.read_excel('客戶號.xlsx')
hmdlist = pd.read_excel('黑名單.xlsx')
khhlist = khhlist[~khhlist['客戶號'].isin(hmdlist['黑名單客戶'].values)]
renamelist = {'客戶號':'優質客戶'}
yzkhlist = khhlist.rename(columns=renamelist)
yzkhlist.to_excel('優質客戶.xlsx', encoding='utf8')
這個簡單，用isin函數，前面加上~取反即可
⑷ 智能對話模型
智能對話模型
概述
AIML 人工智慧標記語言
WebQA 開放域問答
Deeplearning 深度學習
效果展示
啟動服務
環境說明
Linux/Python2.7/PyCharm
安裝依賴
$ pip2 install jieba $ pip2 install aiml $ pip2 install lxml $ pip2 install beautifulsoup4 $ pip2 install flask
運行流程
Working directory: chatbot-aiml-webqa/core
$ cd chatbot-aiml-webqa/core $ python2 web/server.py (or $ nohub python2 web/server.py) > ...... > * Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit) CURL: $ curl "0.0.0.0:5000/chat" -d "message=新聞" $ curl "0.0.0.0:5000/chat" -d "message=天氣" $ curl "0.0.0.0:5000/chat" -d "message=時間"
處理流程
步驟一：預處理
限制字數
過濾敏感詞（惡心、政治、色情、違法......）
步驟二：知識庫匹配（AIML）
基本功能：打招呼、閑聊......
異常處理：問題太長、空白問題、找不到回復......
情緒回答：表情、誇獎、嘲笑......
如果匹配不到回答，進行步驟三
步驟三：互聯網搜索（WebQA）
新聞----新浪新聞
文章----每日一文
笑話----糗事網路
時間----搜狗時間
天氣----搜狗天氣
空氣----搜狗空氣
其他遍歷網路搜索
網路漢語
網路翻譯
網路圖譜
網路匯率
網路計算
網路股票
網路歌詞
網路最新
網路
網路知道
如果搜索不到回答，進行步驟四
步驟四：神經網路
基於Seq2Seq模型的下一代對話引擎不僅僅是在現有的回答中訓練最佳回答，而是能自我創造一個類似於人類的回答。
語料庫： http://61.93.89.94/Noah_NRM_Data/
目前這部分沒時間實現......暫時先用圖靈機器人API代替吧~~~
學習功能
利用AIML模板+shelve存儲
* 說錯 *
* 答錯 *
......
ME > 世界上最漂亮的人是誰 AI > 灰姑娘 ME > 你說錯了 AI > 那你教我吧 ME > 白雪公主 AI > 我學會啦，下次你就可以問我"世界上最漂亮的人是誰"...... ME > 世界上最漂亮的人是誰 AI > 白雪公主
⑸ Python 之內置函數：filter、map、rece、zip、enumerate
這幾個函數在 Python 裡面被稱為高階函數，本文主要學習它們的用法。
filter 函數原型如下：
第一個參數是判斷函數（返回結果需要是 True 或者 False），第二個為序列，該函數將對 iterable 序列依次執行 function(item) 操作，返回結果是過濾之後結果組成的序列。
簡單記憶：對序列中的元素進行篩選，獲取符合條件的序列。
返回結果為： ，使用 list 函數可以輸入序列內容。
map 函數原型如下：
該函數運行之後生成一個 list，第一個參數是函數、第二個參數是一個或多個序列；
下述代碼是一個簡單的測試案例：
上述代碼運行完畢，得到的結果是： 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到結果。
map 函數的第一個參數，可以有多個參數，當這種情況出現後，後面的第二個參數需要是多個序列。
map 函數解決的問題：
rece 函數原型如下：
第一個參數是函數，第二個參數是序列，返回計算結果之後的值。該函數價值在於滾動計算應用於列表中的連續值。
測試代碼如下：
最終的結果是 6，如果設置第三個參數為 4，可以運行代碼查看結果，最後得到的結論是，第三個參數表示初始值，即累加操作初始的數值。
簡單記憶：對序列內所有元素進行累計操作。
zip 函數原型如下：
zip 函數將可迭代的對象作為參數，將對象中對應的元素打包成一個個元組，然後返回由這些元組組成的列表。
如果各個迭代器的元素個數不一樣，則返回列表長度與最短的對象相同，利用星號（ * ）操作符，可以將元組解壓為列表。
測試代碼如下：
展示如何利用 * 操作符：
輸出結果如下：
簡單記憶：zip 的功能是映射多個容器的相似索引，可以方便用於來構造字典。
enumerate 函數原型如下：
參數說明：
該函數用於將一個可遍歷的數據對象組合為一個索引序列，同時列出數據和數據下標，一般用在 for 循環當中。
測試代碼如下：
返回結果為： 。
本文涉及的函數可以與 lambda 表達式進行結合，能大幅度提高編碼效率。最好的學習資料永遠是官方手冊