大家好,在之前的十几篇办公自动化系列文章中,我们大多是以真实的案例需求来讲解Python如何进行自动化办公操作,并且多次使用到openpyxl来处理表格,今天我们就来详细的盘点Python操作Excel神器openpyxl的各种操作!
在数据分析行业,对数据提出的每一个问题都可以用多种潜在的语言和工具包来回答。每种语言都有其优势,它们之间也存在着不同的区别。不能否认的是,有些操作用Python执行起来要比SQL更加高效。这篇文章分享了4个能够节省时间的案例,在这几个案例中,Python在探索和分析数据集方面远远优于SQL。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列,来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶,可以检验你有多么了解 pandas。
其实我们仔细看一下场景1和场景2,它们之间是个逆过程,场景1是从Python获取数据传递到Power BI,而场景2是Power BI或者Power Query获取了数据,用python来处理。
这篇博客中,主要用到了pandas的数据清洗和分析工作,同时也用到了sklearn中回归预测的知识,非常的简单,但是产生了较好的预测效果。所有的数据都是可以下载的,重复这些代码也是能够完全重现以上的这些结果的,如果你有疑问,那么可以参考英文原博客[blog1] [blog2],和原作者的github可以下载完整的代码和数据, 原文: https://jakevdp.github.io/blog/2014/06/10/is-seattle-really-seeing-an-uptick-in-cycling/
编程语言Perl曾在互联网领域长期占据着统治地位,早期的大多数交互式网站使用的都是 Perl脚本。彼时,“解决问题的办法有多个”被Perl社区奉为座右铭。这种理念一度深受大家的喜 爱,因为这种语言固有的灵活性使得大多数问题都有很多不同的解决之道。在开发项目期间,这 种灵活性是可以接受的,但大家最终认识到,过于强调灵活性会导致大型项目难以维护:要通过 研究代码搞清楚当时解决复杂问题的人是怎么想的,既困难又麻烦,还会耗费大量的时间。
这篇博客中,主要用到了pandas的数据清洗和分析工作,同时也用到了sklearn中回归预测的知识,非常的简单,但是产生了较好的预测效果。所有的数据都是可以下载的,重复这些代码也是能够完全重现以上的这些结果的,如果你有疑问,那么可以参考英文原博客[blog1] [blog2],和原作者的github可以下载完整的代码和数据, 原文: https://jakevdp.github.io/blog/2014/06/10/is-seattle-really-seeing-an-uptick-in-cycli
pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。
那9个字,犹如一声惊雷,在这个热情的群里炸开了锅...
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了,才能在处理问题的过程中得心应手,快速地找到最优方案。
列表是由一系列特定顺序排列的元素组成。你可以创建包含字母表中所有字母,数字0~9或所有家庭成员姓名的列表;也可以将任何东西加入列表中,其中的元素之间可以没有任何关系。鉴于列表通常包含多个元素,给列表指定一个表示复数的名称(如letters、digits或names)是个不错的主意。
作者:贾胜杰,硕士,退役军人,电气工程专业,现成功转行K12领域数据挖掘工程师,不仅在数据清理、分析和预测方向,而且在自制力和高效学习方面都有丰富经验。 编辑:王老湿
上次我们介绍了几个pandas函数,如nlargest()、pct_change()和explode(),《学会这些好用的pandas函数,让你的数据处理更快人一步》让大家可以更快的求取前N组数据、计算数据之间变化率以及将列表元素数据展开为一列等等。
Pandas这个库对Python来说太重要啦!因为它的出现,让Python进行数据分析如虎添翼,作为Python里面最最牛逼的库之一,它在数据处理和数据分析方面,拥有极大的优势,受到数据科学开发者的广大欢迎。
这段时间和一些做数据分析的同学闲聊,我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题,很多凭着兴趣入坑的同学,都能够很快熟悉Python基础语法,然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中,硬着头皮啃完之后,好像自己什么都会了一点,然而实际操作起来既不知从何操起,又漏洞百出。
这是Python数据分析实战基础的第一篇内容,主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学,可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。
作者是个菜鸡,毕业以后做的功能测试,闲暇时间自学了下Python,记得是前年九月份吧,在校友群遇到了同样的做测试的学妹,学妹公司让做一个判断文件的代码练练手,拿来修改了下,写了我印象中第一个和工作有些关系的脚本。
通过使用 Python 中已有的函数,我们正在建立一个使用的技术清单,用于识别数据集中的规律和主题。 现在我们将探索Python编程语言的核心功能:函数定义。
即Object-Relationl Mapping,它的作用是在关系型数据库和对象之间做一个映射,这样我们在具体的操作数据库的时候,就不需要再去和复杂的SQL语句打交道,只要像平时操作对象一样操作它就可以了 。简单说,ORM是一个可以使我们更简单的操作数据库的框架。
文中部分代码会有“代码补完”字样的注释,是留给读者自己补完并在线评测的,相当于小作业,这里就请大家自行脑补吧。(编者注:每个需要补充的部分都给出了提示信息) 01. elo值 elo值就像现在竞技网游里的天梯系统,队伍在每场比赛后会根据表现有所调整,胜增败减,小胜小增,大胜大增。elo值反映了一支队伍在常规赛中的胜场期望,1800的对应期望是获胜67场以上,就是王朝级强队了。具体的天梯分段分布如下: ELO值 匹配战绩 对应队伍描述 1800 67-15 史诗级别 1700 60-22 总冠军争夺者 1
这篇主要描述Python的新风格对象(new-style objects),如下:
首先,正态分布是最重要的一种概率分布,正态分布(Normal distribution),也称高斯分布(Gaussian distribution),具体详细的介绍可自行网上查阅资料;
学习过web开发的人也许都知道,在web开发中最常用的数据库就是关系模型数据库,关系型数据库把所有的数据都存储在表中,表用来给应用的实体建模,表的列数是固定的,行数是可变的。查询的语句也是结构化的语言。
首先,Python处理excel的第三方库有:xlrd,xlwt,openpyxl等。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Matplotlib的使用,包括绘图,绘制点和线,以及图像的轮廓和直方图,这一次为大家详细讲解Numpy工具包中的各种工具,并且会举实例说明如何应用。Numpy是非常有名的python科学计算工具包,其中包含了大量有用的思想,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等等)以及线性代数,通过本章节的学习也为之后进行复杂的图像处理打下牢固的基础。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理(基本的图像操作和处理) 【干货】计算机视觉实战系列02——用Pytho
Fluent表达式语言是一种基于Python的解释声明性语言,使您能够:指定关于时间、迭代次数、位置和解变量的复杂边界条件和源术语。根据时间或迭代指定各种模型和求解器设置。可替代UDF输入变量
大数据文摘作品 编译:王梦泽、丁慧、笪洁琼、Aileen 数据科学团队在持续稳定的发展壮大,这也意味着经常会有新的数据科学家和实习生加入团队。我们聘用的每个数据科学家都具有不同的技能,但他们都具备较强的分析背景和在真正的业务案例中运用此背景的能力。例如,团队中大多数人都曾研究计量经济学,这为概率论及统计学提供了坚实的基础。 典型的数据科学家需要处理大量的数据,因此良好的编程技能是必不可少的。然而,我们的新数据科学家的背景往往是各不相同的。编程环境五花八门,因此新的数据科学家的编程语言背景涵盖了R, MatL
我们在使用图片识别文字时常常会出现识别出来的文字是这样的,如果识别出来是这样的东西,它们的数据图片中是4列的,识别变成文字后是一列的:
Python 领域,数据分析的利器非 Pandas 莫属,关于它的基本原理、数据结构和 API,之前总结过不少这类文章。结合施工专题,这阶段先总结数据分析的实践相关话题,直接使用实际数据分析,解决实际问题。
本期讲解一下hash函数,由于之前在比赛中做到了一题hash有关的题目,引发了此次的深(烧)度(脑)研究,本来想讲讲原理,但是太难,看得很痛苦,所以此次通过结合CTF题来看看HASH的一些利用,一切从简开始讲述,小编是如何入坑的。
Excel 作为流行的个人计算机数据处理软件,混迹于各个领域,在程序员这里也是常常被处理的对象,可以处理 Excel 格式文件的 Python 库还是挺多的,比如 xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl、xlwings 等等,但是每个库处理 Excel 的方式不同,有些库在处理时还会有一些局限性。
这篇博客主要描述Python的新风格对象(new-style objects),如下:
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该文介绍了Python中字典(dict)的基本使用方法、常见操作以及字典类型的一些变种。
今天我们来讲解一个比较简单的案例,使用openpyxl从Excel中提取指定的数据并生成新的文件,之后进一步批量自动化实现这个功能,通过本例可以学到的知识点:
散列函数相关的应用非常广,例如webpack打包时在文件名中添加的哈希值,将给定信息转换为固定位数字符串的加密信息等都是散列的实际应用,感兴趣的读者可以自行搜索加密,摘要算法相关关键词进行学习。
在中土大地上,有一位名为"数据剑客"的江湖人士,他手持一柄闪烁着银光的利剑,剑法犀利,能够破解数据的种种奥秘。传言他曾在一场数据风暴中横扫八方,击溃了无数数据乱象,以无情的数据剑法征服了各路数据恶徒。
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