data["职位标签"] = data["职位标签"].str.replace("[","").str.replace["]",""].str.replace[",",""]这个代码哪里有问题吗

时间: 2024-04-15 09:23:45 浏览: 112
这段代码存在两个问题: 1. 在使用`.str.replace()`方法时,应该使用圆括号而不是方括号来调用方法。所以代码应该是`.str.replace("[" ,"").str.replace("]","").str.replace(",","")`[^1]。 2. 在第三个`.str.replace()`方法中,应该使用双引号而不是方括号来表示逗号。所以代码应该是`.str.replace(",","")`。 修正后的代码如下所示: ```python data["职位标签"] = data["职位标签"].str.replace("[","").str.replace("]","").str.replace(",","") ```
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data["职位标签"]= data["职位标签"].str.replace("[",,"").str.replace("]","").str.replace("," 这一行是什么意思

这一行代码的意思是将"data"数据框中的"职位标签"列的每个元素进行替换操作。具体来说,它使用了`.str.replace()`方法来替换字符串中的特定字符。在这个例子中,它首先将字符串中的"["替换为空字符串,然后将"]"替换为空字符串,最后将","替换为空字符串。这样做的目的是将"职位标签"列中的特殊字符去除,只保留标签内容。 范例: ```python data["职位标签"] = data["职位标签"].str.replace("[", "").str.replace("]", "").str.replace(",", "") ``` 这段代码将"data"数据框中的"职位标签"列进行了多次替换操作,去除了其中的"["、"]"和","字符。

response = requests.get(url=url, headers=headers) # 对url地址发送请求,并带上请求头 js_str = response.content.decode() data = re.findall(r'"cid":[\d]*', js_str) data = data[0].replace('"cid":', "").replace(" ", "") url = "https://comment.bilibili.com/{}.xml".format(data) response1 = requests.get(url, headers).content.decode() data_list = re.findall('<d.*?>(.*?)</d>', response1) Time = re.findall('<d p="(.*?),', response1)

这是一段 Python 代码,作用是从 Bilibili 视频网站上获取视频的评论信息。具体来说,该代码首先使用 requests 库向指定的视频网页地址发送请求,并带上请求头。然后使用 re 模块中的 `findall()` 函数查找网页源代码中形如 `"cid":数字` 的子字符串,提取出视频的 cid(即评论区的 id 编号)。接着,使用该 cid 构造出评论区的地址,并再次发送请求。最后,使用 re 模块中的 `findall()` 函数查找评论区网页源代码中形如 `<d.*?>(.*?)</d>` 的子字符串,提取出所有的评论信息,并使用 `<d p="(.*?),` 匹配评论信息中的时间信息。 通过这些操作,就可以获取到视频的评论信息和相应的时间信息。
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能详细说下这组代码是什么意思吗?代码是:Com_RegisterFile("security.js"); Com_IncludeFile("aes.js"); Com_IncludeFile("base64.js"); var SECURITYKEY = { toHexString: function(str) { var temp = ""; for (i = 0; i < str.length; i++) { temp += str.charCodeAt(i).toString(16) } return temp }, _2: function() { $.ajax({ async: false, dataType: "script", url: Com_Parameter.ResPath + "js/session.jsp?_=" + new Date().getTime() }); var str = ""; if (window.getSessionId) { str = getSessionId() } return str }, supportEncodings: function() { return ["aes", "des"] }, get: function(encodeType) { var str = SECURITYKEY._2(); if (encodeType == null || encodeType == 'aes') { if (str.length < 32) { str += "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz1234567890" } str = str.toUpperCase(); var key = {}; key.key = str.substring(0, 16); key.iv = str.substring(16, 32); key.security = "\u4435\u5320\u4d35" } else { if (str.length < 16) { str += "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" } str = str.toUpperCase(); var key = {}; key.key = SECURITYKEY.toHexString(str.substring(0, 8)); key.iv = SECURITYKEY.toHexString(str.substring(8, 16)); key.security = "\u4445\u5320\u4d45" } return key }, getCookie: function(c_name) { if (document.cookie.length > 0) { var cookies = document.cookie.split(";"); for (i = 0; i < cookies.length; i++) { var xc = cookies[i]; var cn = xc.substring(0, xc.indexOf("=")).toUpperCase(); cn = cn.replace(/^\s*/, "").replace(/\s*$/, ""); if (cn == c_name) { return unescape(xc.substring(xc.indexOf("=") + 1, xc.length)) } } } return "" } }; function base64Convert() { return "\u4241\u5345\u3634{" + Base64.encode(arguments[0]) + "}" } function _0(xForm) { if (xForm == null) { xForm = document.forms[0] } if (xForm != null) { if (xForm.encoding == "multipart/form-data") { return true } } return false } function _1(str, xForm, isX) { if (_0(xForm)) { return str } else { var val = str; if (str != null && str.length > 0) str = base64Convert(str); if (val != str) { if (isX == true) { val = "\u4645\u5810\u4d40" + str } else { val = "\u4649\u5820\u4d45" + str } } return val } } function desEncrypt(value, xForm, type) { if (_0(xForm)) { return value } else { var keyObj = {}; if (type == null || "aes" == type.toLowerCase()) { keyObj = SECURITYKEY.get(); value = CryptoJS.AES.encrypt(value, CryptoJS.enc.Utf8.parse(keyObj.key), { iv: CryptoJS.enc.Utf8.parse(keyObj.iv) }).toString() } else { keyObj = SECURITYKEY.get('des'); value = CryptoJS.DES.encrypt(value, CryptoJS.enc.Hex.parse(keyObj.key), { iv: CryptoJS.enc.Hex.parse(keyObj.iv) }) } return keyObj.security + value } } function base64Encode(str, xForm) { return _1(str, xForm) } function base64Encodex(str, xForm) { return _1(str, xForm, true) }

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import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score mpl.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']= False data=pd.read_csv('data.csv') #print(data.head) data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) data['单价']=data['单价'].map(lambda d:d.replace('元/平米','')) data['单价']=data['单价'].astype(float) data['总价']=data['总价'].map(lambda e:e.replace('万','')) data['总价']=data['总价'].astype(float) data['建筑面积']=data['建筑面积'].map(lambda p:p.replace('平米','')) data['建筑面积']=data['建筑面积'].astype(float) copy_d=data.copy() copy_d[['室','厅','卫']]=copy_d['户型'].str.extract('(\d+)室(\d+)厅(\d+)卫') copy_d['室']=copy_d['室'].astype(float) new_data=data[['总价','建筑面积']] new_data['室']=copy_d['室'] new_data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) print(new_data) new_data.loc[2583]=[None,180.00,4] data_train=new_data.loc[0:2582] x_list=['建筑面积','室'] ndata_mean=data_train.mean() ndata_std=data_train.std() data_train=(data_train-ndata_mean)/ndata_std x_train=data_train[x_list].values y_train=data_train['总价'].values svr=LinearRegression() svr.fit(x_train,y_train) x_test=((new_data[x_list]-ndata_mean[x_list])/ndata_std[x_list]).values y_test=svr.predict(x_test) print(y_test) new_data['y_pred']=y_test*ndata_std['总价']+ndata_mean['总价'] print(new_data[['总价','y_pred']]) svr_acc=svr.score(x_test,y_test)*100 svr_mae=mean_absolute_error(x_test,y_test) print(svr_mae)

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