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這篇文章將為大家詳細講解有關怎么在python中添加標簽&打標簽,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
odue_df=df_train_stmt.loc[(df_train_stmt.AGE3>0)|(df_train_stmt.AGE4>0)|(df_train_stmt.AGE5>0)|(df_train_stmt.AGE6>0),['XACCOUNT']].drop_duplicates() odue_df['label']=1 cust_df=df_acct[['CUSTR_NBR','XACCOUNT']].drop_duplicates() #做合并 df_y=pd.merge(cust_df,odue_df,how='left',on='XACCOUNT').groupby('CUSTR_NBR').agg({'label':max}).reset_index().fillna(0)
#標注標簽 Label def label(row): if row['Date_received'] == 'null': return -1 if row['Date'] != 'null': td = pd.to_datetime(row['Date'], format='%Y%m%d') - pd.to_datetime(row['Date_received'], format='%Y%m%d') if td <= pd.Timedelta(15, 'D'): return 1 return 0 dfoff['label'] = dfoff.apply(label, axis=1) #打標簽,判斷天數 def get_label(s): s = s.split(':') if s[0]=='null': return 0 elif (date(int(s[0][0:4]),int(s[0][4:6]),int(s[0][6:8]))-date(int(s[1][0:4]),int(s[1][4:6]),int(s[1][6:8]))).days<=15: return 1 else: return -1 dataset2.label = dataset2.label.apply(get_label)
補充:python 根據標簽名獲取標簽內容
import re import json import requests from bs4 import BeautifulSoup import lxml.html from lxml import etree result = requests.get('http://example.webscraping.com/places/default/view/Algeria-4') with open('123.html', 'wb') as f: f.write(result.content) # print(parse_regex(result.text)) test_data = """ <div> <ul> <li class="item-0"><a href="link1.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" id="places_neighbours__row">9,596,960first item</a></li> <li class="item-1"><a href="link2.html" rel="external nofollow" >second item</a></li> <li class="item-inactive"><a href="link3.html" rel="external nofollow" >third item</a></li> <li class="item-1"><a href="link4.html" rel="external nofollow" id="places_neighbours__row">fourth item</a></li> <li class="item-0"><a href="link5.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >fifth item</a></li> <li class="good-0"><a href="link5.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >fifth item</a></li> </ul> <book> <title lang="aaengbb">Harry Potter</title> <price id="places_neighbours__row">29.99</price> </book> <book> <title lang="zh">Learning XML</title> <price>39.95</price> </book> <book> <title>Python</title> <price>40</price> </book> </div> """ # //div/ul/li/a[@id] 選取a標簽中帶有id屬性的標簽 # //div/ul/li/a 選取所有a標簽 # //div/ul/li[2]/a """ / 從根標簽開始 必須具有嚴格的父子關系 // 從當前標簽 后續節點含有即可選出 * 通配符 選擇所有 //div/book[1]/title 選擇div下第一個book標簽的title標簽 //div/book[1]/tittle[@lang="zh"] 選擇div下第一個book標簽的title標簽并且內容是zh的title標簽 //div/book/title //book/title //title 具有相同結果 只不過選取路徑不一樣 //book/title/@* 將title所有的屬性值選出來 //book/title/text() 將title的內容選擇出來,使用內置函數 //a[@href="link1.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" and @id="places_neighbours_row"] //div/book/[last()]/title/text() 將最后一個book元素選出 //div/book[price > 39]/title/text() 將book子標簽price數值大于39的選擇出來 //li[starts-with(@class,'item')] 將class屬性前綴是item的選出來 //title[contains(@lang,"eng")]將title屬性lang含有eng關鍵字的標簽選出 """ html = lxml.html.fromstring(test_data) # 加載任意一個字符串 html_data = html.xpath('//title[contains(@lang,"eng")]') # xpath 查找路徑 # print(dir(html_data[0])) # 查看html_data有什么功能 print(html_data) for i in html_data: print(i.text)
python的數據類型:1. 數字類型,包括int(整型)、long(長整型)和float(浮點型)。2.字符串,分別是str類型和unicode類型。3.布爾型,Python布爾類型也是用于邏輯運算,有兩個值:True(真)和False(假)。4.列表,列表是Python中使用最頻繁的數據類型,集合中可以放任何數據類型。5. 元組,元組用”()”標識,內部元素用逗號隔開。6. 字典,字典是一種鍵值對的集合。7. 集合,集合是一個無序的、不重復的數據組合。
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