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Python+Excel数据分析实战:军事体能考核成绩评定(二)基本框架和年龄计算

所以要能够及时验证计算正确性,就将计算几个要素一开始就纳入进来,性别、海拔、原始成绩都可以直接读取,但是年龄是动态,不同时间组织考核,人员年龄会可能不同,最佳方式就是通过出生日期,即时计算出人员在考核时年龄 通用训练课目考核成绩计算.xlsx 函数calculate_age(born),参数born是出生日期,函数返回就是年龄值。 方法截取表格数据原表第6行,第2列(B列)开始 rngs = ws_training_performance.iter_rows(min_row=6,min_col=2) for row in rngs : #截取表格数据逐行循环 if row[3].value: #生日数据不为空,则对这一行生日数据进行处理,row[n]中n0开始 # print(row[3 计算结果.xlsx 这里实现了年龄自动计算功能,但代码健壮性不足,比如出生日期格式如果不对,会弹出错误,这将在后面的工作中逐步完善。

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Python+Excel数据分析实战:军事体能考核成绩评定(二)基本框架和年龄计算

所以要能够及时验证计算正确性,就将计算几个要素一开始就纳入进来,性别、海拔、原始成绩都可以直接读取,但是年龄是动态,不同时间组织考核,人员年龄会可能不同,最佳方式就是通过出生日期,即时计算出人员在考核时年龄 [通用训练课目考核成绩计算.xlsx] 函数calculate_age(born),参数born是出生日期,函数返回就是年龄值。 方法截取表格数据原表第6行,第2列(B列)开始 rngs = ws_training_performance.iter_rows(min_row=6,min_col=2) for row in rngs : #截取表格数据逐行循环 if row[3].value: #生日数据不为空,则对这一行生日数据进行处理,row[n]中n0开始 # print(row[3 wb.save('计算结果.xlsx') 运行上面的代码,生成一个Excel文件“计算结果.xlsx”: [计算结果.xlsx] 这里实现了年龄自动计算功能,但代码健壮性不足,比如出生日期格式如果不对

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    浅谈 T-SQL高级查询

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    Python数据分析实战之分布分析

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    数据导入预处理-第6章-04pandas综合案例

    数据导入预处理-第6章-04pandas综合案例 1 pandas综合案例-运动员信息数据 1.1 查看数据 1.2 数据处理分析 1 pandas综合案例-运动员信息数据 1.1 查看数据 导入数据 并要求平均数保留一位小数 # 以性别分组,对各分组执行求平均数操作,并要求平均数保留一位小数 basketball_data.groupby('性别').mean().round(1) 输出为: 根据计算年龄值绘制直方图 import matplotlib.pyplot as plt # 设置图表中文字字体为黑体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 根据出生日期计算年龄 ages = 2020 - basketball_data['出生日期'].apply(lambda x : x[0:-1]).astype(int) # 根据计算年龄值绘制直方图 ax = ages.plot (kind='hist') # 设置直方图中x轴、y轴标签为“年龄(岁)”和“频数” ax.set_xlabel('年龄(岁)') ax.set_ylabel('频数') # 设置x轴刻度为“ages

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    Python+Excel数据分析实战:军事体能考核成绩评定(四)女子曲臂悬垂计算

    上一章Python+Excel数据分析实战:军事体能考核成绩评定(三)男子引体向上计算成功实现了男子引体向上计算功能,这一章我们实现女子单杠考试成绩计算,女子单杠考核男子引体向上不同,为曲臂悬垂计时 [女子单杠成绩计算标准表] 还是只能是我们根据公平原则去补充,在1分6秒、1分10秒之间去取平均分,数据量比较小,我也选择手工计算,补充到成绩计算标准表里,精确到小数点后一位。 # 根据出生日期计算年龄,精确到天 # born参数为datetime.datetime类型 import datetime as dt def calculate_age(born): ' ''由出生日期计算年龄,精确到天''' today =dt.datetime.today() # today = today.replace(year=2020) # print # 女性单杠曲臂悬垂成绩计算,40岁及以上计算俯卧撑个数 # 工作表“女子单杆曲臂悬垂标准”中读取数据 import openpyxl import datetime as dt class Flex_arm_hang_standard_data

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    Python+Excel数据分析实战:军事体能考核成绩评定(四)女子曲臂悬垂计算

    上一章Python+Excel数据分析实战:军事体能考核成绩评定(三)男子引体向上计算成功实现了男子引体向上计算功能,这一章我们实现女子单杠考试成绩计算,女子单杠考核男子引体向上不同,为曲臂悬垂计时 女子单杠成绩计算标准表 还是只能是我们根据公平原则去补充,在1分6秒、1分10秒之间去取平均分,数据量比较小,我也选择手工计算,补充到成绩计算标准表里,精确到小数点后一位。 ? # 根据出生日期计算年龄,精确到天 # born参数为datetime.datetime类型 import datetime as dt def calculate_age(born): ' ''由出生日期计算年龄,精确到天''' today =dt.datetime.today() # today = today.replace(year=2020) # print # 女性单杠曲臂悬垂成绩计算,40岁及以上计算俯卧撑个数 # 工作表“女子单杆曲臂悬垂标准”中读取数据 import openpyxl import datetime as dt class Flex_arm_hang_standard_data

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    Java构造函数

    构造方法是类中特殊方法,用来初始化类实例变量,它在创建对象(new运算符)之后自动调用。 Java构造方法特点如下: 构造方法名必须类名相同。 构造方法重载 在一个类中可以有多个构造方法,它们具体有相同名字(类名相同),参数列表不同,所以它们之间一定是重载关系。 return sb.toString(); 43 } 44 } 上述代码Person类代码提供了4个重载构造方法,如果有准确姓名、年龄出生日期信息,则可以选用代码第15行构造方法创建Person 对象;如果只有姓名和年龄信息则可选用代码第21行构造方法创建Person对象;如果只有姓名和出生日期信息则可选用代码第26行构造方法创建Person对象;如果只有姓名信息则可选用代码第32行构造方法创建 构造方法封装 构造方法也可以进行封装,访问级别普通方法一样,构造方法访问级别参考[ Java学习基础 ] Java封装性访问控制中图所示。

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    Mysql 常用指令总结

    20 and 40; 查找shop表中price 在20 到 40之间数据 ​ ​ select * from shop where price = 20 or prince = 30 查找shop ,按年龄从小到大输出age和name数据。 Limt 使用 limit 开始索引,取得数量; ​ select * from student order by asc limit 1,2; student表中按从小到大取2个数据 ​ ​ select 为2并且age不为空,年龄按从小到大排序,只显示age字段为1条数据 子查询 查询条件依据另一条sql语句结果查询 ​ select * from student where age = (select 8个小时 日期实践差值计算 -- 计算日期差值 DATEDIFF(now(),birthday) --计算现在日期到出生日期经过了多少天 ​ --计算时间差值 timediff(time(now

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    电商数据分析具体流程是?不妨用Excel演示一遍!

    缺失值处理 通过查看列总数据数量进行比较是否缺失,如果发现缺失值,点击开始选项卡中查找和选项,点击定位条件,选择空值找到缺失值。 LEFT/RIGHT(字符串所在单元格,左/右开始到要截取字符数) MID(字符串所在单元格,开始位置数,截取长度) LEN(单元格)→返回字符串长度是个数字。 COUNT IF(条件条件成立值,条件不成立值) VLOOKUP(查找目标,查找范围,返回列,精确0还是模糊1查找) 其他: 函数复制:双击十字架。 总结学习到日期处理小例子。 1. 购买年份和出生年份差,求年龄。 A出生日期,B购买日期 =left(B1,4)-left(A1,4) 2. 日期差取整数。 动态计算到今天天数等,可以再结束日期处使用today()。 电商数据分析 1. 重新熟悉一下数据字段 ? 2.

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