需求 现要求将一个 Excel 数据表中的每行数据导成一个 Word 文档，即有多少行数据就生成多少个 Word 文档，Excel 每列与 Word 文档中的表格项一一对应。...实现 前置工作：将 Word 文档空表格当作模板文档做好，与 Excel 数据源文件置于同一路径下。
放弃不难，但坚持很酷~ 最近有一个将 mysql 数据导入到 MongoDB 中的需求，打算使用 Kettle 工具实现。...符合过滤条件的数据，增加常量，并将其导入到 mongoDB 中。 不符合过滤条件的数据，增加常量，将其导入到 Excel 表中记录。...3、字段选择 如果查询出来的列名需要更改，则可以使用“字段选择”组件，该组件还可以移除某字段，本次应用中，主要使用该组件将字段名进行修改。如下图所示： ?...略） 2、MongoDB 对 MongoDB 查询做优化，创建复合索引： 对于 MongoDB input 组件来说，会关联查询出 business_time 最大值，所以要创建复合索引，创建复合索引时要注意字段顺序...可以在 linux 上写一个定时任务去执行这个转换，每次转换 mysql 都会将大于 mongoDB 集合中 business_time 字段最大值的数据增量导入到 MongoDB 中。
word表格中的数据导入到Excel中。...相信大家也碰到过同样的问题，下面我就给大家分享一下在C#中如何使用免费控件来实现这一功能。这里，我使用了两个免费API， DocX和Spire.Xls。 有需要的朋友可以下载使用。...以下是详细步骤： 首先我使用DocX API 来获取word表格中的数据，然后将数据导入System.Data.DataTable对象中。...Spire.Xls API来创建一个Workbook对象，并将dataTable插入到Workbook中，然后将文件保存为.xlsx文件。...中的数据导入到worksheet； //将dataTable中的数据插入到worksheet中，1代表第一行和第一列 sheet.InsertDataTable(dt, true, 1, 1); 步骤
前言： 在之前的几篇博客中写过.NET Core使用NPOI导出Word和Excel的文章，今天把同样我们日常开发中比较常用的使用Excel导入数据到MySQL数据库中的文章给安排上。...所以我们在使用NPOI导入数据时不同格式获取Excel工作簿对象也有所不同，如下代码所示： //Workbook对象代表一个工作簿,首先定义一个Excel工作薄...,将Excel文件流转化为dataTable数据源 /// 默认第一行为标题 /// /// /// 是否转化成功 /// 转换结果消息...： https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/11588531.html .NET Core使用NPOI将Excel中的数据批量导入到MySQL： https
FOR XML子句都是将行结果集转换为XML结果集，那么如果想要将XML文档转换成行结果集，这时就要使用OPENXML函数。...OPENXML在SQL Server 2000中就已经提供，但是在SQL Server 2005对该函数进行了增强。...使用OPENXML函数将该XML文档转换为行结果集的代码: declare @mydoc xml set @mydoc=' <row FirstName="Gustavo" ...Abel 若将代码中OPENXML函数的第三个参数换为2那么将返回2行NULL值，因为2表示查询以元素为中心，而row节点下没有其他元素。...同样的道理，如果给出的XML文档只有元素而没有属性，那么就要使用参数2而不能使用1 。那么如果想要查询出的数据一部分在元素的属性中，一部分在元素的子元素中那么我们可以将该参数换成3。
教程简介 本文介绍如何使用腾讯云的云函数功能，创建两个函数，实现定时将CDN的日志存储到COS中。...1399853-9f69d7e24011faf1.png 主要步骤 本教程将介绍如何创建“存储”函数和“任务分发”函数，二者组合在一起并配置定制器触发，即可实现定时将CDN的日志存储到COS中。...1、点击左侧菜单中的【触发管理】，并点击『创建触发器』； image.png 2、选择触发方式为【定时触发】，填写任务名称（随意），触发周期为【每1小时】，并保存。...由于CDN日志默认是12小时才稳定，未避免执行时差影响，因此会下载13小时前的日志文件，存储到COS中。...将CDN_LOG_SAVE_HOURS调大即可，例如调整为720 （即24小时x30天）。
标签：VBA Q：有一个文本文件，其内容包含很多以0开头的数字，如下图1所示，当将该文件导入Excel中时，Excel会将这些值解析为数字，删除了开头的“0”。...图1 我该如何将原值导入Excel工作表？ A：我们使用一个VBA自定义函数来解决。...WorksheetFunction.Transpose(arrayList.ToArray())) arrayList.Clear Set arrayList = Nothing End Function 该函数中...假设一个名为“myFile.txt”的文件存储在路径“C:\test\”中，可以使用下面的过程来调用这个自定义函数： Sub test() Dim var As Variant '根据实际修改为相应的文件路径和分隔符...然后，可以使用该数组来定位要放置数据的区域，并相应地设置格式。示例结果如下图2所示。
（不同编译器输出结果可能不同）： c b a 你可能会很诧异：在z(a(), b(), c());中，不应该是按照参数顺序来调用函数a()、 b()和c()吗？...实际上C++对于这种函数参数求值顺序通常情况下是未指明的，也就是说：大部分情况下，编译器能在任何操作数和其他子表达式中以任何顺序求值，并且可以在再次求值同一表达式时选择另一顺序。...newed对象与智能指针 我们使用《 Effective C++》中的例子，假设有两个函数priority和processWight,其对应的原型如下： int priority(); void processWidget...Widget>构造函数的调用，完成“资源被创建”和“资源被管理对象接管”的无缝操作后，将智能指针传给processWidget函数。...总 结 虽然C++17已经能够规避到我们上面讨论过的风险，但是考虑到我们代码的普适性，仍建议我们：使用独立语句将newed对象存储于智能指针中，来保证“资源被创建”和“资源被管理对象接管”之间不会发生任何干扰
在R基础——数据的导入与导出（下）中，介绍了使用RODBC包连接SQL server数据库，在这篇文章中，根据我工作内容，介绍该包的基本操作，同时，根据我使用该包时出现的问题，介绍解决问题的方法。...读取数据 场景：读取数据库的表中数据至R中。 #读取数据#整表读取df 可以看出来，该函数的使用较为简单，像其他where语句，group by语句等等复杂的查询都无法实现。...我一般的做法是这样：先将要追加进数据库的数据框导入到数据库中，再使用sql语句插入到已有表中。...#使用insert into方法将数据追加至数据库中已有表中SqlInsertSelect 对于sqlSave()函数的追加功能，实在是太差了，各种BUG，体验太差了。...#更新表sqlUpdate(conn, df, "更新的表名") 使用该函数更新表中的数据，需要数据框与数据库中表的结构一致，不然会更新失败。
本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例，包括从多个数据源中提取数据、进行数据转换和数据加载的完整流程。...') 通过上述代码，我们成功将MySQL数据库中的销售数据表、MongoDB数据库中的用户行为数据集合和Excel文件中的客户数据读取为DataFrame对象，并可以使用pandas提供的各种方法进行数据处理和转换...四、数据加载 数据加载是ETL过程的最后一步，它将转换后的数据导入到目标系统中进行存储和分析。在本次实战案例中，我们将转换后的数据导入到MySQL数据库中的数据仓库中进行存储和分析。...下面是将转换后的数据导入到MySQL数据库中的代码实现： import pymysql # 连接MySQL数据库 conn_mysql = pymysql.connect(host='localhost...，我们使用pandas提供的to_sql()方法将转换后的数据插入到MySQL数据库的数据仓库中。
接下来我们真正进入实战部分： 读取用户流失测试数据 #载入pandas包来读取csv格式的数据集 import pandas as pd #把 csv格式的数据集导入到DataFrame对象中 df =...#利用pandas中的to_datetime函数把字符串的日期变为时间序列 df['registrationTime'] = pd.to_datetime(df['registrationTime'],...可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型，也可以通过.add()方法一个个的将layer加入模型中。本文采用.add()方法将2层神经网络输入模型中。...如果不指定该参数，将不会使用任何激活函数（即使用线性激活函数：a(x)=x）。本文用的relu和sigmoid。都是最基础的。...性能评估模块提供了一系列用于模型性能评估的函数,这些函数在模型编译时由metrics关键字设置。性能评估函数类似与目标函数, 只不过该性能的评估结果讲不会用于训练。
编程思路：df获取文件系统使用率后导入到一个临时文件中，再逐行读取、分析，截取使用率列，去除%符号获取纯数字，然后判断是否超出警告阈值，若超了则记录入日志。...# chmod a+x /mnt/dfMonitor.pl 增加执行权限 # 该脚本 使用cron设定为每天夜间检查一次，记录日志 脚本解释：当我们使用df命令时，显示的文件系统使用率会有%符号...，无法做数字的比较判断，所以我们先把df的结果保存到一个临时文件中，再逐行读取文件内容，逐个分析每个文件系统的使用情况，使用率到达70%的记录到日志中。...脚本中采用了 变量截取的方式获取纯数字的使用率，如：shu2=${shu%%%*}句，变量shu存放的是文件系统的使用率，但是是携带%符号的，所以使用${shu%%%*}将%去除，只保留数字部分(%%表示去除右侧字符...在数据获取、分析时，若是不便于直接分析的，则可先导入到一个临时文件中，再逐行读取文档内容，逐列获取分析。
现在，为了在 python 中可视化一般数据，matplotlib、seaborn 等模块开始发挥作用，但是，当谈到可视化财务数据时，Plotly 将成为首选，因为它提供了具有交互式视觉效果的内置函数。...在本文中，我们将深入研究这个 Python 库，并探索其生成不同类型图表的功能。 导入包 将所需的包导入到我们的 python 环境中是一个必不可少的步骤。...在函数内部，我们定义了 API 密钥和 URL，并将它们存储到各自的变量中。 接下来，我们使用'get'函数以 JSON 格式提取历史数据并将其存储到 'raw_df'变量中。...现在要使用 mplfinance 创建一个 OHLC 图表，只需一行代码： mf.plot(amzn.iloc[:-50,:]) 在上面的代码中，我们首先调用该plot函数，并在其中将我们之前提取的...上面的单行代码将产生如下所示的输出： OHLC图表 烛台图 交易者使用烛台图根据过去的模式确定可能的价格变动。
现在，为了在 python 中可视化一般数据，matplotlib、seaborn 等模块开始发挥作用，但是，当谈到可视化财务数据时，Plotly 将成为首选，因为它提供了具有交互式视觉效果的内置函数。...在本文中，我们将深入研究这个 Python 库，并探索其生成不同类型图表的功能。 导入包 将所需的包导入到我们的 python 环境中是一个必不可少的步骤。...在函数内部，我们定义了 API 密钥和 URL，并将它们存储到各自的变量中。 接下来，我们使用'get'函数以 JSON 格式提取历史数据并将其存储到 'raw_df'变量中。...现在要使用 mplfinance 创建一个 OHLC 图表，只需一行代码： mf.plot(amzn.iloc[:-50,:]) 在上面的代码中，我们首先调用该plot函数，并在其中将我们之前提取的 Amazon...上面的单行代码将产生如下所示的输出： 烛台图 交易者使用烛台图根据过去的模式确定可能的价格变动。
列名可以用df.columns检查。 df.describe()中的特征可以传递给Pandas，以便更好地显示与。...df[[1,4,10,15], :] 可以使用内置函数slice来完成对索引的切分 df.slice(0,5) #从索引0和5行开始对df进行切片。 Polars还可以用条件布尔值对数据帧进行切片。...').is_not())) 与Spark的Lazy 实现类似，filt_lazy_df是在调用collect函数时进行评估的。...它的实现与Pandas类似，支持映射和应用函数到数据框架中的系列。绘图很容易生成，并与一些最常见的可视化工具集成。此外，它允许在没有弹性分布式数据集（RDDs）的情况下进行Lazy评估。...总的来说，Polars可以为数据科学家和爱好者提供更好的工具，将数据导入到数据框架中。有很多Pandas可以做的功能目前在Polars上是不存在的。在这种情况下，强烈建议将数据框架投向Pandas。
可以通过使用pip命令来进行安装： pip install pandas 安装完成后，我们可以通过以下方式将Pandas导入到Python代码中： import pandas as pd 数据结构 Pandas...在Pandas中，可以使用pivot_table函数来创建数据透视表，通过指定行、列和聚合函数来对数据进行分组和聚合。...然后使用read_csv函数读取名为sales_data.csv的销售数据文件，并将数据存储在DataFrame对象df中。接着，使用head方法打印出df的前几行数据。...) 使用pd.to_datetime函数将日期字符串转换为日期对象，并将其赋值给新列OrderDate。...最后，使用groupby方法按照月份对数据进行分组，然后使用sum方法计算每个月的总销售额和利润，并将结果存储在monthly_sales_profit中。
对象 使用toDF方法，我们可以将本地序列(Seq), 列表或者RDD转为DataFrame。...x^2)).toDF("org","xor") df.show() 结果如下： ?...最后，我们还可以将一个Scala的列表转化为DF： val arr = List((1,3),(2,4),(3,5)) val df1 = arr.toDF("first","second") df1..../test.json") df.show() } 结果为： ?...spark.sql()函数中的sql语句，大部分时候是和hive sql一致的，但在工作中也发现过一些不同的地方，比如解析json类型的字段，hive中可以解析层级的json，但是spark的话只能解析一级的
虽然Excel对小规模数据场景来说是刚需利器，但它面对大数据时就会有些力不从心。...比如说自动导入数据： 或者随机匹配文本： 一、为什么将Python与Excel VBA集成？...主要有以下三点理由： 如果你对VBA不算精通，你可以直接使用Python编写分析函数用于Excel运算，而无需使用VBA； Python相比VBA运行速度更快，且代码编写更简洁灵活； Python...但xlwings解决了这个问题，不需要你写VBA代码就能直接在excel中调用python脚本，并将结果输出到excel表中。...同样的，我们可以把鸢尾花数据集自动导入到excel中，只需要在.py文件里改动代码即可，代码如下： import xlwings as xw import pandas as pd def main(
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