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python校验和函数 pythonmd5校验

IT技术变量

python可以做哪些数据分析1、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数 。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式 。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False 。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值 。
2、数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充 。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数 ， drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换 。
3、数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作 。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner ， 此外还有left、right和outer方式 。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序 ， 使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列 。
4、数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix ， 其中loc函数按标签值进行提?。琲loc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取 。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据 ， 比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取 。
5、数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能 ， 配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能 。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table 。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以 ， 也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组 。
Python数据验证库(一) validators 很多时候我们的程序会接收来自外部的数据，但是我们不能确保接收的数据是我们期待的数据，这时可能需要对数据进行一些验证 。比如 ， 在做接口测试时，我们发送http请求，会受到服务器的应答信息，这时需要对接收的数据进行检查，判断是否符合预期 。
这里介绍一个简单的数据验证库 validators  ， 后续还会介绍其他的数据验证库 。
python有很多数据验证工具，但是其他的数据验证工具都需要自己定义模式 。validators是一个简单的数据验证库，当验证一个简单的值时，不需要定义一个表单或模式 。
目前 validators 支持python版本2.7, 3.3, 3.4, 3.5 和PyPy
在validators中每一个validator是一个简单的函数，函数参数为要验证的值，一些函数可能有额外的关键字参数 。对于每一个函数，如果验证成功 ， 则返回 True ；若验证失败，则返回一个 ValidationFailure 对象 。
验证一个数字 value 是否在最小值 min 和最大值 max 之间， value 不仅仅可以是整数 ， 也可以是其它数据类型，例如floats, decimals 和 dates.
Parameters:
? min – The minimum required value of the number. If not provided, minimum value will not be checked.
? max – The maximum value of the number. If not provided, maximum value will not be checked.
验证 value 是否是一个有效域 。如果 value 是一个有效域名，函数返回 True , 否则返回ValidationFailure .
也支持国际化域名(IDN domain),例如：
验证是否是合法的邮件地址，如果是 ， 函数返回 True , 否则返回ValidationFailure .

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