技巧1、单元格内强制换行 技巧2、锁定标题行 技巧3、打印标题行 技巧4、查找重复值 技巧5、删除重复值 技巧6、快速输入对号√ 技巧7、万元显示 技巧8、隐藏0值 技巧9、隐藏单元格所有值。 技巧10、单元格中输入00001 技巧11、按月填充日期 技巧12、合并多个单元格内容 技巧13、防止重复录入 技巧14、公式转数值 技巧15、小数变整数 技巧16、快速插入多行 技巧17、两列互换 技巧18、批量设置求和公式 技巧19、同时查看一个excel文件的两个工作表。 技巧20：同时修改多个工作表 技巧21：恢复未保存文件 技巧22、给excel文件添加打开密码 技巧23、快速关闭所有excel文件 技巧24、制作下拉菜单 技巧25、二级联动下拉 技巧27、删除空白行 技巧28、表格只能填写不能修改 技巧29、文字跨列居中显示 技巧30、批注添加图片 技巧31、批量隐藏和显示批注 技巧32、解决数字不能求和 技巧33、隔行插入空行 技巧34、快速调整最适合列宽 技巧35、快速复制公式 技巧36、合并单元格筛选
学习 django 中的 orm 的时候，可以把一对多，多对多，分为正向和反向查找两种方式。
Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。
对金融产品进行台账管理，基础数据表如黄色框所示（上图左边表格）。为了快速查找出不同产品的费用，需要达到上图右边表格里的效果：机构，利率档和期限可以从下拉列表中选择，选好以上三个条件后，相应的费用就会自动显示出来。
每天有数百万或数十亿的数据元素进入您的企业，其中不可避免的存在一些缺乏建立高效业务模型的必要质量的数据元素。然而，确保数据干净整洁应该始终是数据科学工作流程中首要也是最重要的部分。因为没有它，您将很难看到重要的内容，并可能由于数据重复，数据异常或缺少信息等原因做出错误的决策。
机器学习的模型训练越来越自动化，但特征工程还是一个漫长的手动过程，依赖于专业的领域知识，直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤，虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。
在缺失值的处理上，主要配合使用 sklearn.preprocessing 中的Imputer类、Pandas和Numpy。其中由于Pandas对于数据探索、分析和探查的支持较为良好，因此围绕Pandas的缺失值处理较为常用。
这篇万字长文，是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习，否则，可能会找不到操作的数据源。
认识Tidy Data1.Reshape Data2.Handle Missing Values3.Expand Tables4.split cells一、测试数据1.新建数据框2.用tidyr进行处理3.按照geneid排序4.空值操作用表二、Dplyr能实现的小动作1.arrange 排序2.fliter3.distinct4.select5.mutate6.summarise7.bind_rows8.交集、并集、全集9.关联
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 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。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
导读：Pandas是日常数据分析师使用最多的分析和处理库之一，其中提供了大量方便实用的数据结构和方法。但在使用初期，很多人会不知道：
目前计算机视觉（CV，Computer Vision）与自然语言处理（NLP，Natural Language Process）是深度学习的主要研究领域。而计算机视觉的三大任务是图像分类、目标检测和目标分割。
如下图1和图2所示，如果使用公式引用一列中的项目，当按F9评估其值时，会看到：在花括号内放置了一组项目，文本被添加上了引号，分号意味着跨行，且项目列使用分号。
Excel数据处理，我们前文有了解到数据条的应用，行列转置，报错提醒，批量处理数据格式，多表输入相同表头，以及隐藏功能。那excel还有哪些数据处理方式供我们学习呢？我们继续往下看。
当我们鼠标单击“显示值”列的任一单元格，在编辑栏里，我们可以看到其“内核”其实是和输入值一致的。
数据清理是数据分析过程中的关键步骤，它涉及识别缺失值、重复行、异常值和不正确的数据类型。获得干净可靠的数据对于准确的分析和建模非常重要。
在Excel中，我们可以通过单击功能区“数据”选项卡上的“删除重复项”按钮“轻松”删除表中的重复项。确实很容易！然而，当数据集太大，或者电子表格中有公式时，这项操作有时会变得很慢。因此，我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项，它超级简单、快速、灵活。
当有多张表时，如何将一个excel表格的数据匹配到另一个表中？这时候就需要使用vlookup函数。它可以按条件查找出数据。
如果待排序的书数据中存在缺失值，通过设置参数na_position对缺失值的显示位置进行设置
在处理大型数据集时，很可能需要查找并获取唯一值，特别是唯一字符串。例如，在一个有100000条记录的数据集中，其中可能包含数百个唯一字符串，如果将这些唯一记录提取出来，那么数据清理会变得更容易。
创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验
本文主要会涉及到：读取txt文件,导出txt文件，选取top/bottom记录，描述性分析以及数据分组排序;
还有很多，懒得发了，通过讨论，问题基本上都已经解决了，本来懒得写了，觉得太花时间了，想了想决定还是写吧，别问为啥，问就是热爱编程，乐于助人。
数据框（Dataframe）作为一种十分标准的数据结构，是数据分析中最常用的数据结构，在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。 Python 本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明： 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i in rang
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
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当save()后并不能刷新instance,及save后numbering会为空值,需要重写get一次.
ModelAdmin类可以控制不同模型在Admin界面中的展示方式，主要包括在列表页的展示方式、添加修改页的展示方式
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结： 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框，其常用参数如下： ...：数据框的构成向量的变量名，顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names：对每一行命名的向量 stringAsFactors：是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型，默认为FALSE > a <- 1:10 > b <- 10:1 >
Microsoft Excel 是微软为 Windows、macOS、Android 和 iOS 开发的电子表格软件，可以用来制作电子表格、完成许多复杂的数据运算，进行数据的分析和预测，并且具有强大的制作图表的功能。由于 Excel 具有十分友好的人机界面和强大的计算功能，它已成为国内外广大用户管理公司和个人财务、统计数据、绘制各种专业化表格的得力助手。允许用户自定义界面的电子制表软件包括字体、文字属性和单元格格式，它还引进了智能重算的功能，当单元格数据变动时，只有与之相关的数据才会更新，荒岛本次带来九十九个 Excel 技巧，提高您的办公效率。
比如要查询所有借钱男性中年龄最大的人的信息，首先要查出所有男性的信息，再查在这些人中间年龄最大的人的信息，这就是子查询。
为了方便同学们学习和收藏，兰色把工作中最常用、最简捷的小技巧进行一次整理，共57个。希望对同学们有所帮助。
机器学习越来越多地从人工设计模型转向使用 H20、TPOT 和 auto-sklearn 等工具自动优化的工具。这些库以及随机搜索（参见《Random Search for Hyper-Parameter Optimization》）等方法旨在通过寻找匹配数据集的最优模型来简化模型选择和机器学习调优过程，而几乎不需要任何人工干预。然而，特征工程作为机器学习流程中可能最有价值的一个方面，几乎完全是人工的。
字典，大家都用得特别多，花括号包起来的，一个键一个值构成一个元素。集合和字典的表达形式是一样的。
本文中我们将探讨数据框的概念，以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。
需求：pandas处理多列相减，实际某些元素本身为空值，如何碰到一个单元格元素为空就忽略了不计算，一般怎么解决！
给定K个整数组成的序列{ N 1 , N2 , …, NK }，“连续子列”被定义为{ Ni , Ni+1 , …, Nj }，其中 1≤i≤j≤K。“最大子列和”则被定义为所有连续子列元素的和中最大者。例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 }，其连续子列{ 11, -4, 13 }有最大的和20。现要求你编写程序，计算给定整数序列的最大子列和。
如图所示，两张表的表头完全一样，但有部份内容缺失，需要合并到一张表里让内容更加完整。
你应该听说过，应用Python，可以让你处理一天的重复工作量，缩短到几分钟甚至更短。
· 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）
前言 Django框架功能齐全自带数据库操作功能，本文主要介绍Django的ORM框架 到目前为止，当我们的程序涉及到数据库相关操作时，我们一般都会这么搞： 创建数据库，设计表结构和字段 使用 MySQLdb 来连接数据库，并编写数据访问层代码 业务逻辑层去调用数据访问层执行数据库操作 ORM是什么？：(在django中，根据代码中的类自动生成数据库的表也叫--code first) ORM：Object Relational Mapping(关系对象映射) 类名对应------》数据库中的表名 类属性
>>>使用PythonXlsxwriter创建Excel电子表格（第2部分：公式，链接与命名区域）
本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边，代表药物、使用者之间的联系。
Excel高级筛选功能强大，但却很少被充分利用。Excel高级筛选根据特定的条件快速筛选想要的数据。本文将通过示例来展示一些使用Excel高级筛选可以做的“很酷”的事情。
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