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    BeautifulSoup提取XML属性值教程
    本教程详细介绍了如何使用Python的BeautifulSoup库从XML文档中高效提取特定标签的属性值。我们将涵盖从获取XML数据到利用CSS选择器定位元素并提取homeid和awayid等关键信息,并提供完整的代码示例和注意事项,帮助您轻松处理XML数据解析任务。
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    在Python中计算增长率时,pct_change方法是首选,因为它简化了代码、内置处理NaN值,并支持灵活的周期参数。首先,它一行代码即可完成增长率计算,提升开发效率;其次,自动处理缺失值,避免除零错误;再者,通过periods参数轻松应对不同周期分析需求。对于缺失值,可在计算前使用fillna填充、interpolate插值或dropna删除;对于异常值,可通过统计识别、平滑处理或对数变换减轻影响。进阶用法包括累计增长率计算、分组增长率分析,并结合原始数据和趋势平滑进行深入分析。
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    要精确控制Python时间输出格式,应使用datetime对象的strftime()方法,并通过格式化字符串中的%指令定义输出样式。1.使用datetime.datetime.now()获取当前时间;2.调用strftime()方法并传入格式化字符串,如"%Y-%m-%d%H:%M:%S";3.常见格式代码包括%Y(四位年份)、%m(月份)、%d(日期)、%H(小时)、%M(分钟)、%S(秒)、%f(微秒)、%A(星期全称)、%B(月份全称)等;4.可混合使用格式代码与普通字符以构建自定义输出,例如"今天
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    在Python中操作Parquet文件的核心工具是pyarrow。1.使用pyarrow.parquet模块的read_table和write_table函数实现Parquet文件的读写;2.利用pa.Table.from_pandas()和to_pandas()实现与Pandas的高效转换;3.处理大型文件时,可通过分块读取(iter_batches)控制内存使用;4.使用谓词下推(filters)和列裁剪(columns)提升查询效率;5.通过pyarrow.dataset模块统一管理分区数据集,并支
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