主要为大家详细介绍了python读取当前目录下的CSV文件数据，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2021-12-05 22:52:12
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表情识别数据集：Fer2013，为CSV格式，可以用excel打开，但是比较缓慢，也可使用pandas读取，以及转化为图片格式
2021-12-04 21:53:37
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python 转dbf文件为dataframe（CSV）
python 转dbf文件为dataframe（CSV）
python 转dbf文件为dataframe（CSV）
2021-12-04 15:19:09
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python处理csv文件，csv表示逗号分隔值（Comma-Separated Values），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符最常见的是逗号或制表符。
2021-12-03 23:51:46
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import requests
#获取网页内容
def get_page(url):
#请求头用来表示用户身份的（像上学期的那个就会遇到404的那种情况这里可以解决）
headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.9 Safari/537.36'}
try:
r=requests.get(url,headers=headers)
r.raise_for_s
2021-12-03 15:37:31
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pandas & matplotlib 用于数据分析和可视化
上一个任务通过requests、BeautifulSoup4两个功能强大、用法简洁的函数库已经获取到了楼盘名、地址和价格这些新房信息，并且保存为csv格式文件，csv文件可以用excel打开并进行编辑。
当然爬取数据只是第一步，“白嫖”网站辛苦整理的数据毕竟不太合适，所以这些数据如何产生价值呢？
设置一个场景：
当你想要在一座城市买房，在去各个售楼部踩点之前要做一些准备工作。
现在新房的信息已经收集完了，excel可以很快得出在售楼盘的数量、房价最高和最低，利用手机中的地图app可以很快搜索到楼盘的位置，不过一个一个搜索还是比较麻烦
2021-12-02 20:36:18
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