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python-使用pygrib将已有的GRIB1文件中的数据替换为自己创建的数据

前言 希望修改grib中的变量，用作WRF中WPS前处理的初始场 python对grib文件处理的packages python中对于grib文件的处理方式主要有以下两种库： 1、pygrib 2、xarray...将数据写入新的grib文件！有用！...，与上述一致 for grb in selected_grbs: grb pygrib.index()读取数据后，不支持通过关键字读取指定的多个变量 问题解决：将滤波后的数据替换原始grib中的数据再重新写为新的...grib文件 pygrib写grib文件的优势在于，写出的grib文件，基本上会保留原始grib文件中的信息，基本的Attributes等也不需要自己编辑，会直接将原始文件中的信息写入 替换的大致思路如下...'.grib','wb') for i in range(len(sel_u_850)): print(i) sel_u_850[i].values = band_u[i] #将原始文件中的纬向风数据替换为滤波后的数据

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Pandas常用命令汇总，建议收藏！

大家好，我是小F～ Pandas是一个开源Python库，广泛用于数据操作和分析任务。 它提供了高效的数据结构和功能，使用户能够有效地操作和分析结构化数据。...利用这些数据结构以及广泛的功能，用户可以快速加载、转换、过滤、聚合和可视化数据。 Pandas与其他流行的Python库（如NumPy、Matplotlib和scikit-learn）快速集成。...这种集成促进了数据操作、分析和可视化的工作流程。 由于其直观的语法和广泛的功能，Pandas已成为数据科学家、分析师和研究人员在 Python中处理表格或结构化数据的首选工具。...df['column_name'] = df['column_name'].str.lower() # 将列转换为不同的数据类型 df['column_name'] = df['column_name...# 将df中的行添加到df2的末尾 df.append(df2) # 将df中的列添加到df2的末尾 pd.concat([df, df2]) # 对列A执行外连接 outer_join = pd.merge

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个人永久性免费-Excel催化剂功能第92波-地理地址与经纬度互转功能

同样地还有一些不周到的报表导出数据，将地址信息中的省市区县和详细地址信息合并起来，某些场景需要重新加工成有多列的地址信息如省、市、区县、详细地址各一列时，手工一次性做完这样的工作几乎不可能。...使用本篇的地址转换功能，也同样可以将地址转换为经纬度的同时，也将其拆散出省、市、区县、详细地址多列的数据。...其逆转换场景同样也很常见，许多设备记录下来的是经纬度信息，需要将其转换为省、市、区县、详细地址多列的数据结构，并进行下一步地分类汇总统计分析。...功能入口 在第90波费了很大的劲，实现出来的json转标准数据表结构，将在接下来的许多的网络API接口信息采集过程中大放光彩，将所有的选择主动权完成交回给用户自身处理。...地址信息转经纬度信息 使用本功能，需先准备地址信息一列，按高德地图的要求，地址信息越详细，提取到的准确度越佳，所以适当地在Excel中做一些简单的数据加工是很有必要的，详细说明，请自行阅读高德地图的接口文档

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Pandas速查卡-Python数据科学

它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...关键词和导入 在这个速查卡中，我们会用到一下缩写： df 二维的表格型数据结构DataFrame s 一维数组Series 您还需要执行以下导入才能开始： import pandas as pd import...(filename) 导入Excel文档 pd.read_sql(query, connection_object) 读取SQL 表/数据库 pd.read_json(json_string) 读取JSON...) 将数组的数据类型转换为float s.replace(1,'one') 将所有等于1的值替换为'one' s.replace([1,3],['one','three']) 将所有1替换为'one'，...1) 将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型的将df1中的列与df2上的列连接，其中col的行具有相同的值。

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强大易用的Excel转Json工具「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 好久没更新了，最近配置json文件的时候发现以前用的excel转json转换器不好用了，上网找了几个都不能满足需求，于是自己用python写了一个。...工具不复杂，使用简单，但能满足几乎所有excel转json的要求了，包括多层嵌套，每一层定制为列表或者字典的输出格式，复杂单元格的定制。...https://github.com/ylbs110/ExcelExportTool 功能说明 使用简单，不需要额外的关联文件 批量处理excel文件 同一个excel文件中可配置多个json并导出 可对...有主从关系则从表名称作为主表的项，从表数据根据配置输出到该项中(从表为obj类型除外) 表格主从关系配置 主表名称为正常表名，作为最后输出的表名 从表名格式为 从表名~主表名 从表中需要配置对应主表主键的列...则该列不会被读取 主键以*开头，没有主键则默认除映射主表列以外的第一列为主键列 数据类型会自动识别，也可在列名后面可以跟修饰符进行限定，格式为 键名#修饰符 修饰符可以为： int ： 如果是数值类型则强制转换为整形

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个人永久性免费-Excel催化剂功能第90波-xml与json数据结构转换表格结构

若能提供xml或json结构的数据直接转换为标准数据表结构，将大大减少了xml或json的数据解释的工作量，特别是可以让数据直达终端用户，让用户自主地选择所需数据，而不是靠程序员自己解释，取舍哪些字段需要...功能简介 除了核心的json转表格结构外，另外附带了两个json和xml互转的功能，即其实无论是json或xml都可以实现转换为标准表结构的数据（xml格式先转为json，再由json转表结构） 功能入口...同一次处理的json数据结构应该是相同的，且最好将第1个单元格内放置最全字段的json数据，后续其他单元格的数据将按第1个单元格提取到的规则动作。...不需导出的字段去勾选字段名 步骤4：点击【确认表格及字段选择】，程序将按所选择的信息进行json数据提取。 数据已顺利地进行转换，存放到工作表内，轻松满足下一步的分析工作。...结语 因程序员与数据分析的需求点不同，在网络应用中，程序员更倾向于将数据转成json供网页渲染或供其他程序来调用共享数据。但在数据分析人员群体，数据永远需要整理成标准数据表结构的数据。

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强烈推荐Pandas常用操作知识大全！

, connection_object) # 从SQL表/数据库中读取 pd.read_json(json_string) # 从JSON格式的字符串，URL或文件中读取。...pd.DataFrame(dict) # 从字典中，列名称的键，列表中的数据的值 导出数据 df.to_csv(filename) # 写入CSV文件 df.to_excel(filename)...) # 所有列的唯一值和计数 数据选取 使用这些命令选择数据的特定子集。...# 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace...(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用；- 先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用

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1w 字的 pandas 核心操作知识大全。

connection_object) # 从SQL表/数据库中读取 pd.read_json(json_string) # 从JSON格式的字符串，URL或文件中读取。...pd.DataFrame(dict) # 从字典中，列名称的键，列表中的数据的值 导出数据 df.to_csv(filename) # 写入CSV文件 df.to_excel(filename) #...) # 所有列的唯一值和计数 数据选取 使用这些命令选择数据的特定子集。...# 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace...(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用； 先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用

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Python常用小技巧总结

others Python合并多个EXCEL工作表 pandas中Series和Dataframe数据类型互转 相同字段合并 Python小技巧 简单的表达式 列表推导式 交换变量 检查对象使用内存情况...pd.read_json(json_string) # 从JSON格式的字符串导⼊数据 pd.read_html(url) # 解析URL、字符串或者HTML⽂件，抽取其中的tables表格 导出数据....append(df2) # 将df2中的⾏添加到df1的尾部 df.concat([df1,df2],axis=1,join='inner') # 将df2中的列添加到df1的尾部,值为空的对应⾏与对应列都不要...–melt函数 melt是逆转操作函数，可以将列名转换为列数据(columns name → column values)，重构DataFrame，用法如下： 参数说明： pandas.melt(frame...，返回的子序列中的项按输入iterable中的顺序排序。

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强大且灵活的Python数据处理和分析库：Pandas

Pandas是一个强大且灵活的Python数据处理和分析库。它提供了高效的数据结构和数据操作工具，使得数据分析变得更加简单和便捷。...本文将详细介绍Pandas库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。图片1....Pandas库概述Pandas是由AQR Capital Management于2008年开发的开源软件库，旨在提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。...Series是一维带标签数组，类似于NumPy中的一维数组，但它可以包含任何数据类型。DataFrame是二维表格型数据结构，类似于电子表格或SQL中的数据库表，它提供了处理结构化数据的功能。...数据读取与写入在数据分析中，通常需要从各种数据源中读取数据。Pandas提供了多种方法来读取和写入不同格式的数据，包括CSV、Excel、SQL数据库、JSON、HTML等。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十·一）

如果列标题行中的字段数等于数据文件主体中的字段数，则使用默认索引。如果大于此数，则使用前几列作为索引，以使数据主体中的剩余字段数等于标题中的字段数。 在标题之后的第一行用于确定要放入索引的列数。...这对于具有前导零的数值文本数据非常有用。默认情况下，数值列会转换为数值类型，前导零会丢失。为了避免这种情况，我们可以将这些列转换为字符串。...例如，考虑芝加哥“L”列车的稍微嵌套的结构，其中 station 和 rides 元素将数据封装在各自的部分中。...## Pickling 所有 pandas 对象都配备有to_pickle方法，使用 Python 的cPickle模块将数据结构保存到磁盘使用 pickle 格式。...### 分层键 存储的键可以指定为字符串。这些可以采用分层路径名称格式（例如foo/bar/bah），这将生成子存储（或PyTables术语中的Groups）的层次结构。

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Python批量处理Excel数据后，导入SQL Server

2.6 完整调用代码 1、前言 紧接昨天的文章Windows下载安装配置SQL Server、SSMS，使用Python连接读写数据，我们已经安装和配置好了sqlserver，也成功测试了如何利用Python...xlrd xlwt sqlalchemy：可以将关系数据库的表结构映射到对象上，然后通过处理对象来处理数据库内容； pymssql：python连接sqlserver数据库的驱动程序，也可以直接使用其连接数据库后进行读写操作...，不过想明白后，其实也好算，从excel中我们可以直接将日期天数转成短日期，等式已经有了，只有一个未知数x，我们只需列一个一元一次方程即可解出未知数x。...” 最开始我想的是使用正则匹配，将年月日都在取出来，然后将英文月份转变成数字，后来发现日期里可以直接识别英文的月份。...我的想法是，首先调用pandas的sort_values函数将所有数据根据日期列进行升序排序，然后，调用drop_duplicates函数指定按SOID列进行去重，并指定keep值为last，表示重复数据中保留最后一行数据

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python 封装一些常用IO操作（1）

平常写程序，很多代码一直重用，尤其是各种转换，文字到图片，图片到视频，视频到图片，读取文件，保存图片，json 到 word，json 到 excel ,json到 db...总之你想的基本上都有。...python 代码转图片 python 文件代码转图片（2） python在线去除背景和生成字符风格图片 python 在线给证件图片换底色 python 将图像转换为乐高积木风格图片（下） 图片-网页...-pdf-随意转换 python 结构化保存数据 写多了之后，感觉很机械，今天抽空整理了一些出来，实现一些小功能还是很方便的。...比如加载文件夹中的所有png图片。...比如将视频转换为gif： 动图转视频： gif 或者视频分解为单张图片：

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20个超级实用的 Python 自动化办公技巧

本文就给大家介绍几个我用到的办公室自动化技巧： 1、Word文档doc转docx 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...i行,第2列的地址(列索引为1)转换为经纬度,并将经度赋值给第i行,第3列(列索引为2) data.iloc[i,3] = getlnglat(data.iloc[i,1])[1] #...# 读取数据 data = pd.read_excel('C:/Users/yyz/Desktop/python办公技巧/data/经纬度计算距离.xlsx') data 3.3 计算距离 # 将经纬度赋值给变量...data = pd.read_excel('C:/Users/yyz/Desktop/python办公技巧/data/百度经纬度转高德.xlsx') data.head() wd = data['纬度...(datai) # 添加到总的数据中 print('读取%i行数据,合并后文件%i列, 名称：%s'%(datai_len,len(data.columns),file.split('/')

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Python导入数值型Excel数据并生成矩阵操作

# 把list转换为矩阵进行矩阵操作 datamatrix[:, x] = cols # 按列把数据存进矩阵中 return data_matrix data_file = u'E:\Python...\2019_4_5\Learning\Export_Output.xlsx' # Excel文件存储位置 import_excel_matrix(data_file) 补充知识：python从excel...读取的数据为数字时，自动加上.0转化为浮点型的解决 环境：python3+selenium 背景：从excel里面读取2列数据：用户名，密码；用户名 = admin，密码 = 111111 ?...解决方法： excel中需要把数据列设置成 文本 格式保存，看到表格中左上角有绿色小三角基本就ok了。再运行成功。 ?...以上这篇Python导入数值型Excel数据并生成矩阵操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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Python 自动化指南（繁琐工作自动化）第二版：十六、使用 CSV 文件和 JSON 数据

编写 JSON 与dumps()函数 json.dumps()函数（意思是“转储字符串”，而不是“转储”）将把 Python 值转换成 JSON 格式的数据字符串。...总的来说，该程序完成了以下工作： 从命令行读取请求的位置 从 OpenWeatherMap.org 下载 JSON 天气数据 将 JSON 数据的字符串转换为 Python 数据结构 打印今天和未来两天的天气...调用requests.get()下载天气数据。 调用json.loads()将 JSON 数据转换成 Python 数据结构。 打印天气预报。...哪个函数采用 Python 数据结构并返回一串 JSON 数据？ 实践项目 为了练习，编写一个程序来完成以下任务。...Excel 到 CSV 转换器 Excel 只需点击几下鼠标就可以将电子表格保存为 CSV 文件，但是如果您必须将数百个 Excel 文件转换为 CSV 文件，则需要花费数小时的点击时间。

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个人永久性免费-Excel催化剂功能第16波-N多使用场景的多维表转一维表

Excel表的多维表数据结构转换为一维表的数据结构，以供更进一步对数据进行加工整理，生成另外格式的汇总表，这是Excel数据处理的一大刚需，几乎每个Excel表哥、表姐都会遇到这样的使用场景。...很可惜，一般主流Excel插件都仅限于将二维表转换为一维表的功能实现，另外多种多维转一维的需求都未见有实现的功能。此次Excel催化剂将多维表转换一维表的功能发挥得淋漓尽致。...在目前穷我之力有限度的调查插件市场功能的情况下，大胆推测Excel催化剂此多维转一维功能将是Excel插件中在全球范围内实现最彻底，最通用及使用体验最好的功能！...类型三：一行表头，标准的二维表（一般是经过透视后的数据结构） 此类数据类型，主流的Excel二维表转一维表的功能，以下截图故意把透视保留列分开存放，可能部分Excel插件未对其有通用性考虑致使没法使用。...小插件有其功能，但因说明文档不详，本人竟然不懂操作， 在微软Excel官方PowerBI组件的PowerQuery中，对此类多维表结构（含以下类型五），可胜任将其转一维表，但操作步骤繁多，属高阶用户使用范筹

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

pandas，python+data+analysis的组合缩写，是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包，享有数分三剑客之名...前者是将已有的一列信息设置为标签列，而后者是将原标签列归为数据，并重置为默认数字标签 set_axis，设置标签列，一次只能设置一列信息，与rename功能相近，但接收参数为一个序列更改全部标签列信息（...例如，当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时，若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片，则引发报错 ? 切片形式返回行查询，且为范围查询 ?...get，由于series和dataframe均可以看做是类字典结构，所以也可使用字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法完全一致 ?...由于该方法默认是按行进行检测，如果存在某个需要需要按列删除，则可以先转置再执行该方法 异常值，判断异常值的标准依赖具体分析数据，所以这里仅给出两种处理异常值的可选方法 删除，drop，接受参数在特定轴线执行删除一条或多条记录

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别找了，这是 Pandas 最详细教程了

本文转自『机器之心编译』（almosthuman2014） Python 是开源的，它很棒，但是也无法避免开源的一些固有问题：很多包都在做（或者在尝试做）同样的事情。...pandas 相当于 python 中 excel：它使用表（也就是 dataframe)，能在数据上做各种变换，但还有其他很多功能。 如果你早已熟知 python 的使用，可以直接跳到第三段。...如果你在使用法语数据，excel 中 csv 分隔符是「;」，因此你需要显式地指定它。编码设置为 latin-1 来读取法语字符。nrows=1000 表示读取前 1000 行数据。...我通常不会去使用其他的函数，像.to_excel, .to_json, .to_pickle 等等，因为.to_csv 就能很好地完成工作，并且 csv 是最常用的表格保存方式。 检查数据 ?...更新数据 data.loc[8, column_1 ] = english 将第八行名为 column_1 的列替换为「english」 在一行代码中改变多列的值 好了，现在你可以做一些在 excel

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