之前分享过python调用过ppt和word,作为一家人的excel当然要整整齐齐的安排上
在应用python爬取数据的过程中,往往需要存储数据,而除开应用数据库存储数据以外,excel格式应该算是比较常用的存储格式,而关于excel文档数据的读写,在python中实现的方法有很多,概因python强大的第三方库。
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去,编写Python for循环,然后希望在合理的时间内处理数据。
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度!」,本篇分享一个更常用的加速骚操作。
今天给大家分享一篇内容,介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
虽然我们在StackOverflow或其他网站上查找答案是很正常的事情,但这样做确实比较花时间,也让人怀疑你是否完全理解了这门编程语言。
作者:xiaoyu 知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 介绍:一个半路转行的数据挖掘工程师
当大家谈到数据分析时,提及最多的语言就是Python和SQL。Python之所以适合数据分析,是因为它有很多第三方强大的库来协助,pandas就是其中之一。pandas的文档中是这样描述的:
不管是参加Kaggle比赛,还是开发一个深度学习应用,第一步总是数据分析,这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗?当然有可能 ,关键在于你如何操作!
会写python不难,写好却需要下一番功夫,上篇文章写了for循环的简单优化方法,原本想一鼓作气,梳理一下for循环优化的高级方法,但是梳理过程中发现for循环优化需要比较多的python基础知识,如果了解不透彻很难达到优化的效果,因此,笔者想用几个短篇先介绍一下python的常用包和方法,方便后续优化使用。
在数据分析中,有时候因为一些原因会有重复的记录,因此需要去重。如果重复的那些行是每一列懂相同的,删除多余的行只保留相同行中的一行就可以了,这个在Excel或pandas中都有很容易使用的工具了,例如Excel中就是在菜单栏选择数据->删除重复值,然后选择根据哪些列进行去重就好,pandas中是有drop_duplicates()函数可以用。 但面对一些复杂一些的需求可能就不是那么容易直接操作了。例如根据特定条件去重、去重时对多行数据进行整合等。特定条件例如不是保留第一条也不是最后一条,而是根据两列存在的某种关系、或者保留其中最大的值、或保留评价列文字最多的行等。下面记录一种我遇到的需求:因为设计原因,用户在购物车下的单每个商品都会占一条记录,但价格只记录当次购物车总价,需要每个这样的单子只保留一条记录,但把商品名称整合起来。
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件,将数据写入这些电子表格,并找到最好的软件包来做这些事。
如果您曾经发现自己在编程时一次又一次地查找相同的问题、概念或语法,那么您并不孤单。我发现自己经常这样做。我们生活在一个世界里,似乎有无限数量的可访问的。然而,这既是福也是祸。如果没有有效地管理,过度依赖这些资源会养成坏习惯,让你长期停滞不前。
厌倦了定义用不了几次的函数? Lambda表达式是你的救星! Lambda表达式用于在Python中创建小型,一次性和匿名函数对象。 它能替你创建一个函数。
导读:本文主要介绍使用Python进行数据分析时必备的编程基础知识,主要涉及Python的基本数据类型、数据结构、程序控制、读写数据等内容。
「处理Excel表格需要用到openpyxl模块,该模块需要手动安装pip install openpyxl」
爬虫请求解析后的数据,需要保存下来,才能进行下一步的处理,一般保存数据的方式有如下几种:
去年想参赛一个数据比赛, 里面的数据都是doc格式, 想用python-docx 读取word文件中的数据, 但是python-docx只支持docx格式, 所以研究了这两种格式的转换。
使用xlrd和xlwt扩展包,确定工作簿中工作表的数量、名称和每个工作表中行列的数量。 1excel_introspect_workbook.py
很多同学抱怨自己很想学好Python,但学了好久,书也买不少,视频课程也看了不少,但是总是学了一段时间,感觉还是没什么收获,碰到问题没思路,有思路写不出多少行代码,遇到报错时也不知道怎么处理。
Matplotlib可能是Python的事实数据可视化库,但它并不总是最漂亮的。在本文中,我们将探讨如何将单调的默认Matplotlib图变成漂亮的数据可视化。我们将探索COVID-19数据,以了解该病毒如何在不同国家传播(我们只是针对数据进行分析不对任何做出评价)。
失去一个老用户会带来巨大的损失,大概需要公司拉新10个新用户才能予以弥补。如何预测客户即将流失,让公司采取合适的挽回措施,是每个公司都要关注的重点问题。
现在,有人忍不了了。他是一位来自德国的数据分析师,名叫Benedikt Droste。
with语句在语句结束时自动关闭文件对象。 使用csv模块reader函数创建文件读取对象filereader,读取输入文件中的行。 使用csv模块的writer函数创建文件写入对象filewriter,将数据写入输出文件。 函数的第二个参数(delimiter=',')是默认分隔符,如果输入和输出文件都用逗号分隔,就不需要此参数。 使用filewriter对象的writerow函数来将每行中的列表值写入输出文件。
在之前的Python办公自动化系列文章中,我们已经相信介绍了openyxl、xlsxwriter等Python操作Excel库。
如果读者们计划学习数据分析、机器学习、或者用 Python 做数据科学的研究,你会经常接触到 Pandas 库。Pandas 是一个开源、能用于数据操作和分析的 Python 库。
正在备研的大三把不少东西忘的一干二净的我,花了两个小时对Python的pandas库进行复健最后实现老师那边提出的要求,这里是一些记录
如果你使用Python和Pandas进行数据分析,循环是不可避免要使用的。然而,即使对于较小的DataFrame来说,使用标准循环也是非常耗时的,对于较大的DataFrame来说,你懂的
这是一篇pandas入门指南,作者用通俗易懂的语言和简单的示例代码向我们展示了pandas的概况及一些进阶操作。“… 它是所有从事数据科学工作的人必须掌握的库”,“… pandas正是Python语言如此好用的原因之一”。pandas真有这么棒吗?一起来瞧瞧吧~
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一,因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上,我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
pandas是python数据分析的不二选择,堪称瑞士军刀般的存在,几乎可以胜任数据分析的全过程。如果说有什么缺点的话,那么就是其不支持分布式,所以对于小数据量完全不压力,但面对大数据时却当真有些乏力。近日,自己便用pandas处理了一些大数据场景,现分享几个心得技巧。
爬虫是一种从网站上抓取大量数据的自动化方法。即使是复制和粘贴你喜欢的网站上的引用或行,也是一种web抓取的形式。大多数网站不允许你保存他们网站上的数据供你使用。因此,唯一的选择是手动复制数据,这将消耗大量时间,甚至可能需要几天才能完成。
编者按:Python学习和实践数据科学,Python和Python库能够方便地完成数据获取,数据探索,数据处理,数据建模和模型应用与部署的工作,对于数据科学工作中各个环节都有合适的解决方案。对于新手,建议按着本教程学习与实践。 我在SAS工作了5年多之后,决定走出舒适区。作为一名数据科学家,我在寻找其他好用的工具,幸运的是,没过多久,我发现了Python。 一直以来,我喜欢敲代码。事实证明,有了Python,敲代码变得更为容易。 我花了一周时间来学习Python的基础知识,从那时起,我不仅深入钻研Pytho
之前曾尝试用 Python 写过整理 Excel 表格的代码,记录在《Python 自动整理 Excel 表格》中。当时也是自己初试 pandas,代码中用到的也是结合需求搜索来的 merge 方法实现两个表格的“融合”,现在看来也不算复杂。起初没什么人看,也没留意;最近很意外地被几位朋友转载了去,竟也带着原文阅读破千了,吸引了不少新的关注。
作为一个在进入数据分析领域之前干过开发的攻城狮,我看到我的同行以及新手在使用 Pandas 时会犯很多低级错误。
当Excel中有大量需要进行处理的数据时,使用Python不失为一种便捷易学的方法。接下来,本文将详细介绍多种Python方法来处理Excel数据。
在数据分析与机器学习中,经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时,pandas库和numpy库是常用的工具。其中,pandas库提供了DataFrame数据结构,numpy库提供了ndarray数据结构。然而,有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。
如果你在使用 Pandas(Python Data Analysis Library) 的话,下面介绍的对你一定会有帮助的。 首先我们先介绍一些简单的概念 DataFrame:行列数据,类似 Excel 的 sheet,或关系型数据库的表 series:单列数据 axis:0:行,1:列 shape:DataFrame的行列数,(行数,列数) 1. 加载 CSV Read_csv 方法有很多参数,有效的利用这些参数可以减轻数据预处理的工作。谁都不愿意做数据清洗,那么我们就在加载数据的时候做一些简
前几天在帮助粉丝解决问题的时候,遇到一个简单的小需求,这里拿出来跟大家一起分享,后面再次遇到的时候,可以从这里得到灵感。
如果你在编程的时候发现自己一遍又一遍的搜索同一个问题、概念或者语法,那么你并不孤单。
上期分享了一个Python编写的小工具——「Python实现XMind测试用例快速转Excel用例」
好多数据集都含缺失数据,缺失数据有多重表现形式 数据库中,缺失数据表示为NULL 在某些编程语言中用NA表示 缺失值也可能是空字符串(’’)或数值 在Pandas中使用NaN表示缺失值;
本文介绍了Python中的生成器和迭代器。在处理大量数据时,计算机内存可能不足,我们可以通过生成器和迭代器来解决该问题。
在日常数据处理工作中,我们经常面临着需要从多个表格文件中提取信息并进行复杂计算的任务。本教程将介绍如何使用Python编程语言,通过多个表格文件,计算特定单元格数据的平均值。
使用 for 循环可以遍历 DataFrame 中的每一行或每一列。需要使用 iterrows() 方法遍历每一行,或者使用 iteritems() 方法遍历每一列。
说明:有点忙,这本书最近更新慢了一些,抱歉!这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接:
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
使用Pandas Dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去,编写Python for循环,然后希望在合理的时间内处理数据。公众号在此之前的一篇文章专门介绍了一些方法,请点击查看:
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