大家好，我是黄同学 你用过pandas+openpyxl吗？今天为大家分享一个Python自动化办公文档中，没有提到的知识点。...前言 用过Pandas和openpyxl库的同学都知道，这两个库是相互互补的。...Pandas绝对是Python中处理Excel最快、最好用的库，但是使用openpyxl的一些优势是能够轻松地使用样式、条件格式等自定义电子表格。...事实上，openpyxl 支持将数据从Pandas的DataFrame转换为工作簿，或者相反，将openpyxl工作簿转换为Pandas的DataFrame。...其实这个有点多此一举，我们直接使用pandas读取后，处理完数据，在进行样式设计不就行了吗？为何一开始非要使用openpyxl读取工作簿呢？
使用 .gitignore 文件忽略指定文件 .gitignore 在Git中，很多时候你只想将代码提交到仓库，而不是将当前文件目录下的文件全部提交到Git仓库中，例如在MacOS系统下面的.DS_Store...这种情况下使用.gitignore就能够在Git提交时自动忽略掉这些文件。 忽略的格式 # :此为注释 – 将被 Git 忽略 *.a :忽略所有 .a 结尾的文件 !...lib.a : 不忽略 lib.a 文件 /TODO :仅仅忽略项目根目录下的 TODO 文件,不包括 subdir/TODO build/ : 忽略 build/ 目录下的所有文件 doc/*....txt : 会忽略 doc/notes.txt 但不包括 doc/server/arch.txt 创建方法 从 github 上获取 github上整理了一些常用需要的项目中需要忽略的文件配置，根据需要进行获取...Xcode.gitignore忽略 Xcode 配置信息，如操作记录，默认打开窗口等 其他两个在 Xcode.gitignore 基础上针对不同的语言进行忽略 将这些文件重写命名为 .gittignore
使用 .gitignore 文件忽略指定文件 .gitignore 在Git中，很多时候你只想将代码提交到仓库，而不是将当前文件目录下的文件全部提交到Git仓库中，例如在MacOS系统下面的.DS_Store...这种情况下使用.gitignore就能够在Git提交时自动忽略掉这些文件。 忽略的格式 # :此为注释 – 将被 Git 忽略 *.a :忽略所有 .a 结尾的文件 !...lib.a : 不忽略 lib.a 文件 /TODO :仅仅忽略项目根目录下的 TODO 文件,不包括 subdir/TODO build/ : 忽略 build/ 目录下的所有文件 doc/*.txt...: 会忽略 doc/notes.txt 但不包括 doc/server/arch.txt 创建方法 从 github 上获取 github上整理了一些常用需要的项目中需要忽略的文件配置，根据需要进行获取...Xcode.gitignore忽略 Xcode 配置信息，如操作记录，默认打开窗口等 其他两个在 Xcode.gitignore 基础上针对不同的语言进行忽略 将这些文件重写命名为 .gittignore
，也是大数据伦理学中需要考虑的一个重要内容。...不同的业务类型、数据和使用场景中，敏感数据的定义是变化的，某个信息在一个场景下是敏感的需要脱敏处理而在另一个场景中必须保留原始数据是正常的。...本文以学生考试数据为例，学生在线机考（后台发送“小屋刷题”可以下载刷题和考试软件）结束后导出的原始数据中包含学号、姓名等个人信息，在某些场合下使用这些数据时，截图需要打上马赛克，或者替换原始数据中的这两个信息进行脱敏...在原始数据中，每个学生的考试数据有很多条，脱敏处理后这些数据的学号和姓名被随机化，但仍需要保证是同一个学生的数据，处理后数据格式如下： ? 参考代码1（openpyxl）： ?...参考代码2（pandas）： ?
参考链接： Python | 使用openpyxl模块调整Excel文件的行和列 由于任务经常需要使用python处理Excel数据，记录下常用的python控制Excel的方法，备忘 Tips：openpyxl...2.使用xlrd模块读，xlwt模块写（不推荐这种方法，没有openpyxl模块方便，而且如今大部分都是.xlsx格式的表格） 第一步、安装openpyxl模块 在cmd里直接输入以下命令即可 ...pip install openxyxl 这是一个成绩表，接下来以这个表为例展开 1.基本概念 在 openpyxl 中，主要用到三个概念：Workbook，Sheet，Cell： Workbook...按名字读取Excel里的表 按Excel中的表的顺序读取Excel中的表 # wb.sheetnames 为Excel表的列表 sheet = wb[wb.sheetnames[0]] #...读取Excel里的第一张表 获取Excel中的最大列和最大行 row = sheet.max_row # 获取表中的最大列 column = sheet.max_column # 获取表中的最大行
(这句话有些绕口，没关系，关于ix特点，后面会详细讲解) 1 使用ix切分Series 请注意：在pandas版本0.20.0及其以后版本中，ix已经不被推荐使用，建议采用iloc和loc实现ix。...这是由于ix的复杂特点可能使ix使用起来有些棘手： 如果索引是整数类型，则ix将仅使用基于标签的索引，而不会回退到基于位置的索引。如果标签不在索引中，则会引发错误。...正如我们在ix的特点1所说的那样，如果索引只有整数类型，那么ix仅使用基于标签的索引，而不会回退到基于位置的索引。如果标签不在索引中，则会引发错误。...df.ix[:'c', :4] x y z 8 a NaN NaN NaN NaN b NaN NaN NaN NaN c NaN NaN NaN NaN 在pandas的后来版本中，我们可以使用iloc...到此这篇关于pandas中ix的使用详细讲解的文章就介绍到这了,更多相关pandas ix内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 api参考： fillna： 使用指定的方法填充 NA/NaN 值。...C D 0 NaN 2.0 NaN 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 3.0 4.0 NaN 5 3 3.0 3.0 NaN 4 3、将“A”、“B”、“C”和“D”列中的所有...limit=1) A B C D 0 0.0 2.0 2.0 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 NaN 1.0 NaN 5 3 NaN 3.0 NaN 4 5、使用...DataFrame 填充时，替换沿相同的列名和相同的索引发生 >>> df2 = pd.DataFrame(np.zeros((4, 4)), columns=list("ABCE")) >>> df.fillna
通常，在项目上使用Git的工作时，你会希望排除将特定文件或目录推送到远程仓库库中的情况。.gitignore文件可以指定Git应该忽略的未跟踪文件。...在本教程中，我们将说明如何使用.gitignore忽略Git中的文件和目录。包括常见匹配模式*星号，斜杠/，#井号注释，?...例如，你可以使用此文件忽略个人项目工具中生成的文件。 全局.gitignore Git还允许你创建全局.gitignore文件，你可以为本地系统上的每个Git仓库定义忽略规则。...要递归删除目录，请使用-r选项： git rm --cached filename 如果要从索引和本地文件系统中删除文件，请忽略--cached选项。...以递归方式删除文件时，使用-n选项将执行空运行并显示要删除的文件： git rm -r -n directory 调试.gitignore文件 有时候，确定为什么要忽略特定文件可能会很困难，尤其是当你使用多个
一 前言 知识追寻者又要放大招了，学完这篇openpyxl第三方库，读者将会懂得如何灵活的读取excel数据,如何创建excel工作表；更新工作表，删除工作表；是不是感觉很强大，留下赞赞吧！！...() print(sheet_names) 输出 [‘zszxz’] 正确的获取方式 # -*- coding: utf-8 -*- import openpyxl path = r'C:\mydata...('zszxz') print(sheet) 输出 <Worksheet “zszxz” 正确的获取方式 # -*- coding: utf-8 -*- import openpyxl path...写入公式 sheet['A3'] = '=SUM(1, 1)' print(sheet['A3'].value) # 保存 workbook.save(path) 输出 =SUM(1, 1) 实际中A3...到此这篇关于python使用openpyxl操作excel的方法步骤的文章就介绍到这了,更多相关python openpyxl操作excel内容请搜索ZaLou.Cn
对于dataframe格式的数据： 1、data.value_counts()：统计数据出现的次数 2、data.query("label==0")：按指定条件查询数据 3、data.plot()：可视化...dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies(data)：将某列数据用one-hot编码表示 5、pandas.concat([data1,data2],axis)：将data1...的维度上进行拼接 6、data.fillna(0)：将缺失数据用0填充 7、data.isna()：查询缺失值的那些数据，比如pandas.isna(dfdata['Age']).astype('int32...')将名为'Age'那列的数据的缺失值用1表示 陆续更新，遇到了就记一笔，慢慢积累
本博客旨在自我学习使用，如有任何疑问请及时联系博主 1.WHY?# 当你使用git add .的时候有没有遇到把你不想提交的文件也添加到了缓存中去？...很简单，git为我们提供了一个.gitignore文件只要在这个文件中申明那些文件你不希望添加到git中去，这样当你使用git add .的时候这些文件就会被自动忽略掉。...3.使用方法# 首先，在你的工作区新建一个名称为.gitignore的文件。然后，把要忽略的文件名填进去，Git就会自动忽略这些文件。...如果有些文件已经被你忽略了，当你使用git add时是无法添加的，比如我忽略了*.class，现在我想把HelloWorld.class添加到git中去： $ git add HelloWorld.class...class的所有文件 *.class # 忽略名称中末尾为ignore的文件夹 *ignore/ # 忽略名称中间包含ignore的文件夹 *ignore*/
参考链接： Python中的numpy.place 注意： df1.where(cond,df2) 等价于 np.where(cond, df1, df2) 1. pandas.DataFrame.where...参数： cond 查找条件 other cond为False时要替换的值 inplace 是否在原数据上操作 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd...，返回值是不同的。 ...当数组是一维数组时，返回的值是一维的索引，所以只有一组索引数组 当数组是多维数组时，满足条件的数组值返回的是值的位置索引，因此会有两组索引数组来表示值的位置。 ...那么，当condition中的值是true时返回x对应位置的值，false是返回y的。
前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。...---- 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import...pd.read_csv( 'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv') print(data.head()) 该处使用的...---- 总结 提示：这里对文章进行总结： 例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
本文将介绍如何在 Python 中忽略异常，并提供一些示例和注意事项。try-except 块：在 Python 中，我们可以使用 try-except 块来捕获并处理异常。...要忽略异常，我们可以在 except 块中不采取任何操作，或者使用 pass 语句来明确表示忽略异常。...注意事项：在忽略异常时，需要注意以下几点：忽略异常可能会导致程序的行为变得不可预测，因此应谨慎使用。只有在明确知道忽略异常不会产生负面影响时，才应该使用该方法。...应该尽量指定要忽略的具体异常类型，而不是简单地忽略所有异常。这样可以避免忽略了本应该处理的异常。在忽略异常时，应该在代码中添加适当的注释，以说明为什么选择忽略该异常，以及忽略该异常的后果。...在调试程序时，应该避免忽略异常，以便能够及时发现并修复潜在的问题。结论：忽略 Python 中的异常是一种在特定情况下处理异常的方法。
在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外，它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...（用于 Linux、Mac 和 Windows 的说明） 确认你运行的是与这些库兼容的 Python 版本 数据可在线获得，并可使用 Pandas 导入： import pandas as pd df...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。
三步加星标 你好，我是 zhenguo 在今天这篇文章，我将总结 3 个Python 数据分析常见问题，分别是： nan相等性比较问题 pandas 按列 extract 和正则提取 round 四舍五入之谜...为了演示的方便，我使用 tex 排版，文末提供使用数据和pdf下载。...提出nan相等性比较问题； 使用 extract 正则提取，可以实现更复杂的正则表达式提取，很有用； round 四舍五入问题： ?
猫头虎教你如何解决 Python 中的 UserWarning：The NumPy module was reloaded 的问题 摘要 在使用 Python 进行数据科学或机器学习时，我们经常会遇到一些警告信息...，其中一个常见的就是 UserWarning: The NumPy module was reloaded (imported a second time)....本文将详细介绍如何处理这一警告，帮助你解决在 Python 中可能遇到的 NumPy 重载问题。本文适合所有水平的读者，从小白到大佬都会有所收获。...了解 UserWarning：The NumPy module was reloaded 的原因 这个警告通常发生在我们多次导入 NumPy 模块时。...Python 中的 NumPy 重载警告问题。
一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【笑】的粉丝问了一个Pandas处理的问题，如下图所示。 下面是她的数据视图： 二、实现过程 这里【甯同学】给了一个解决方法。...只需要在读取的时候，加个index_col=0即可。 直接一步到位，简直太强了！...当然了，这个问题还可以使用usecols来解决，关于这个参数的用法，之前有写过，可以参考这个文章：盘点Pandas中csv文件读取的方法所带参数usecols知识。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要分享了Pandas处理csv表格的时候如何忽略某一列内容的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【笑】提问，感谢【甯同学】给出的代码和具体解析。
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame...是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合 安装并使用Pandas import numpy...先来看看Pandas三个基本的数据结构： Series DataFrame Index Pandas的Series对象 Pandas的Series对象是一个带索引数据构成的一维数组，可以用一个数组创建Series...的Index对象 Series 和DataFrame 对象都使用便于引用和调整的显式索引。...Pandas 的 Index 对象是一个很有趣的数据结构，可以将它看作是一个不可变数组或有序集合 # 使用一个简单的列表创建Index对象 ind = pd.Index([2, 3, 5, 7, 11]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 dropna()函数的作用是去除读入的数据中（DataFrame）含有NaN的行。...Alfred NaN NaT 1 Batman Batmobile 1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT 使用...dropna() 效果： >>> df.dropna() name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 注意： 在代码中要保存对原数据的修改...;’all’指清除全是缺失值的 thresh: int,保留含有int个非空值的行 subset: 对特定的列进行缺失值删除处理 inplace: 这个很常见,True表示直接在原数据上更改...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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