两个Excel中都有相同的一列，怎样依赖这列数据将两个Excel合并到一起？使用Python合并表格只要一句代码！
前段时间小编分享了如何把多张 Excel 合并为一张 Excel 的多个 sheet，原文如下：
引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何将数据组合，即concat、join和merge函数的使用。
在日常开发工作中，经常会遇到这样的一个问题：要对数据中的某个字段进行匹配，但这个字段有可能会有微小的差异。比如同样是招聘岗位的数据，里面省份一栏有的写“广西”，有的写“广西壮族自治区”，甚至还有写“广西省”……为此不得不增加许多代码来处理这些情况。
正常我们在使用python爬虫时候，尤其在用python开发时，想要基于匹配项将子列表串联成一个列表，我们可以使用列表推导式或循环来实现，这两种方法都可以根据匹配项将子列表串联成一个列表。请根据你的实际需求选择适合的方法。具体情况请看我下面分析。
今天这篇跟大家介绍R语言与Python数据处理中的第二个小知识点——数据合并与追加。 针对数据合并与追加，R与Python中都有对应的函数可以快速完成需求，根据合并与追加的使用场景，这里我将本文内容分成三部分： 数据合并（简单合并，无需匹配） 数据合并（匹配合并） 数据追加 数据合并（简单合并，无需匹配） 针对简单合并而言，在R语言中主要通过以下两个函数来实现： cbind() dplyr::bind_cols() df1 <- data.frame(A=c('A0', 'A1', 'A2', 'A3'),
在Python开发过程中，为了实现某项功能，经常需要对某些字符串进行特殊处理，如拼接字符串、截取字符串、格式化字符串等。下面将对Python中常用的字符串操作方法进行介绍。
公司同事最近在做excel相关的工作；今天来求助知识追寻者合并多个excel为一个一个工作本，原本是java操作poi太蛋疼了，笨重不堪，内存消耗严重，知识追寻者使用python不到40行代码完成了60多张excel工作本合并为一张；python真香
在当今的快节奏工作环境中，自动化不再是一种奢侈，而是提高效率和精确性的必需手段。Python，以其易于学习和强大的功能而闻名，成为实现各种自动化任务的理想选择。无论是数据处理、报告生成，还是日常的文件管理，一个简单但有效的Python脚本就能大幅减轻您的工作负担。在本文中，我们将探索如何使用Python来创建多个自动化脚本，它不仅能够节省您的时间，还可以提高工作的准确率和效率。我们先来看第一个自动化脚本
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
Ansible 中的某些设置可通过配置文件 (ansible.cfg) 进行调整。 库存配置对于大多数用户来说应该足够了，但您可能出于某些原因想要更改它们。
之前发过两篇关于模糊匹配工具的说明，《解决文字模糊匹配的小工具》和《快速模糊匹配——速度提升几千倍！！！》，解决以下这类场景：
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
如果你平常做数据分析用 Excel，想要用 Python 做还不太会？那这篇系统的文章一定能帮到你！建议先收藏后食用
合并数据集，是数据科学中常见的操作。对于有共同标识符的两个数据集，可以使用Pandas中提供的常规方法合并，但是，如果两个数据集没有共同的唯一标识符，怎么合并？这就是本文所要阐述的问题。对此，有两个术语会经常用到：记录连接和模糊匹配，例如，尝试把基于人名把不同数据文件连接在一起，或合并只有组织名称和地址的数据等，都是利用“记录链接”和“模糊匹配”完成的。
前几天在Python最强王者交流群【wen】问了一个Pandas解决实际需求的实战问题。问题如下：
今天我将介绍Python自带的一个文件操作模块-glob模块。涉及的内容主要如下：
WHY Python首先,学一门语言都会问:点解要学这门语言而学Python的原因很简单,原因就是…..好鬼简单.(这句话不是我说的) 很喜欢Python极简的代码风格,以及众多功能强大的模块…… 学了两天Python有点点体会,觉得应该总结一下有哪些应该注意的地方. 基本问题 学习途径 初学者推荐一个公众号:Crossin的编程教室(喜欢作者的教学方式) 环境配置 用Mac或者Linux的同学是幸福的,直接在终端输入idle就好了,这两个系统都是默认自带Python的,如果想直接在终端打开Python S
在笔者所接触到的地图可视化过程中（没有专门深入，欢迎补充），简单介绍下所知道的情形。
本篇推文开始，我将介绍一些常用的Python数据处理小技巧，帮助大家更好的处理数据，提高工作效率。今天我将介绍Python自带的一个模块-glob模块。涉及的内容主要如下：
Week_05: 2020.04.20 - 2020.04.26 项目名称 用途 项目主页 python-docx 创建和编写 Word 文档 https://github.com/python-openxml/python-docx pdfshift 调用 PDFShift API 将 HTML 转换为 PDF https://github.com/pdfshift/pdfshift-python automate_excel Excel 自动化 https://github.com/chrispchar
最近经常有人问我，明明看着教程写个爬虫很简单，但是自己上手的时候就麻爪了。。。那么今天就给刚开始学习爬虫的同学，分享一下怎么一步一步写爬虫，直至抓到数据的过程。
本文介绍基于Python，实现对多个Word文档加以自动合并，并在每次合并时按要求增添一个分页符的方法。
设置和配置 git config help 获取和创建项目 init clone 基本快照 add status diff commit reset rm mv 分支和合并 branch checkout merge mergetool log stash tag worktree 共享和更新项目 fetch pull push remote submodule 检查和比较 show log diff shortlog describe 修补 apply cherry-pick diff rebase revert 调试 bisect blame grep
Python中使用ElementTree可以很方便的处理XML，但是产生的XML文件内容会合并在一行，难以看清楚。
Beyond Compare 4 for Mac一款非常棒的Mac文件比较对比工具，内建了文件浏览器，方便你的使用。不仅可以快速比较出两个目录的不同，还可以比较每个文件的内容，而且可以任意显示比较结果。可以称得上是文件比较对比软件中的佼佼者，全球很多mac用户都在用这款文件对比软件！
我在保险行业工作，每天处理大量数据。有一次，我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。每个Excel文件都有不同的保险单数据字段，如保单编号、年龄、性别、投保金额等。这些文件有一个共同的列，即保单ID。在过去，我只会使用Excel和VLOOKUP公式，或者Power Query的合并数据函数。这些工具工作得很好，然而，当我们需要处理大型数据集时，它们就成了一种负担。
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连接、读写数据到数据库。
文件目录常用操作 1、查找文件 （1）find命令 格式：find 目录名 条件 常见条件： -name指定要被寻找的文件或者目录的名称（可用通配符） -type x以文件类型作为寻找条件（x代指文件类型） 例：find /temp –name “abc*” –type f （2）diff命令----常用于文件大致相同的情况下 格式：diff –y 文件名1 文件名2 （3）grep命令----查找文本文件的内容，并把匹配的文本打印出来 a.用处：查看日志，查看命令输出（支持正则表达式搜索
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一、介绍 批量文字识别（OCR）是Python办公自动化的基本操作，应用在我们工作生活中的方方面面，比如车牌识别、证件识别、银行卡识别、票据识别等等。 Python中OCR第三方库非常多，比如easyocr、PaddleOCR、cnocr等等。 EasyOCR 是一个用 Python 编写的 OCR 库，用于识别图像中的文字并输出为文本，支持 80 多种语言。 检测部分使用CRAFT算法，识别模型为CRNN，由3个组件组
作者：陈之炎 本文约5500字，建议阅读15分钟本文对利用MADlib项目来创建一个框架，以满足大规模数据量的需求。 随着数据规模的不断扩大，目前，许多现有的分析解决方案都无法胜任大规模数据量的计算任务。利用MADlib项目来创建一个框架，以满足大规模数据量的需求，该框架旨在利用现代计算能力，提供适应业务需求的强大解决方案。 概述 MADlib实现方案来自商业实践、学术研究和开源开发社区的多方面努力，它是一个基于SQL的数据库内置的可扩展的开源机器学习库，由Pivotal与UCBerkeley合作开发。MA
例如：$ git clone git@gitee.com:oschina/git-osc.git
csplit命令用于将一个大文件分割成小的碎片，并且将分割后的每个碎片保存成一个文件。碎片文件的命名类似“xx00”，“xx01”。csplit命令是split的一个变体，split只能够根据文件大小或行数来分割，但csplit能够根据文件本身特点来分割文件。
导语：Power Query 是可证明的，在这个星球上性价比最高的数据处理工具，如果你的工作中需要处理数据，注意，是处理，不是分析，那么此工具必须掌握。对此，90%的鼠标点击，5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章，非常重要，必须掌握。
前面跟大家简单介绍过Python提取多个pdf首页合并输出，还有Python轻松处理Excel。有位粉丝留言python能不能从文献中提取特定的数字，希望能出一个教程，那么今天我们就来聊一聊如何用python读paper，提取特定的数字。
1. 先到GitHub: Where the world builds software · GitHub 注册一个账号，此处忽略
大家好，我是Python进阶者。今天继续给大家分享Python自动化办公的知识，之前也给大家分享过一些，感兴趣的话可以看看。
1、“罗永浩抖音首秀”销售数据的可视化大屏是怎么做出来的呢？ 2、利用 Python 进行多 Sheet 表合并、多工作簿合并、一表按列拆分
#此处是原先Manta分析SV的步骤一，生成runWorkflow.py，因为这一不步速度很快，所以串行执行 rm -f ${result}/${sn}/runWorkflow.py python ${tools.manta} \ --normalBam ${result}/${sn}NC_marked.bam \ --tumorBam ${result}/${sn}_marked.bam \ --referenceFasta ${refs.hum} \ --exome \ --callRegions /opt/ref/projects/Illumina_pt2.bed.zip \ --runDir ${result}/${sn} # 对bam文件碱基质量校正的第二步，Normal & Tumor并行处理 ${tools.gatk} ApplyBQSR \ --bqsr-recal-file ${result}/${sn}_recal.table \ -L ${refs.interval} \ -R ${refs.hum} \ -I ${result}/${sn}_marked.bam \ -O ${result}/${sn}_bqsr.bam & ${tools.gatk} ApplyBQSR \ --bqsr-recal-file ${result}/${sn}NC_recal.table \ -L ${refs.interval} \ -R ${refs.hum} \ -I ${result}/${sn}NC_marked.bam \ -O ${result}/${sn}NC_bqsr.bam & #原先QC步骤，获取insert size，Normal & Tumor并行 ${tools.gatk} CollectInsertSizeMetrics \ -I ${result}/${sn}_marked.bam \ -O ${result}/${sn}_insertsize_metrics.txt \ -H ${result}/${sn}_insertsize_histogram.pdf & ${tools.gatk} CollectInsertSizeMetrics \ -I ${result}/${sn}NC_marked.bam \ -O ${result}/${sn}NC_insertsize_metrics.txt \ -H ${result}/${sn}NC_insertsize_histogram.pdf & # 运行manta SV分析 python ${result}/${sn}/runWorkflow.py -m local -j ${envis.threads} & # 运行cnvkit CNV分析 ${tools.cnvkit} batch \ ${result}/${sn}_marked.bam \ --normal ${result}/${sn}NC_marked.bam \ --method hybrid \ --targets ${refs.bed} \ --annotate /opt/ref/refFlat.txt \ --output-reference ${result}/${sn}_reference.cnn \ --output-dir ${result}/ \ --diagram \ -p 0 & #samtools统计测序深度 ${tools.samtools} depth -b ${refs.bed} ${result}/${sn}_marked.bam > ${result}/${sn}_marked.depth & ${tools.samtools} depth -b ${refs.bed} ${result}/${sn}NC_marked.bam > ${result}/${sn}NC_marked.depth & #samtools统计比对信息 ${tools.samtools} flagstat --threads ${envis.threads} ${result}/${sn}_marked.bam > ${result}/$
引言 大多数程序包含大量的逻辑，以及少量文本数据。编程语言被设计成适合这种类型的编程。但是一些编程任务只涉及一点逻辑，以及大量的文本数据。 对于这些任务，我们希望有一个更适合这些问题的工具。模板引擎就是这样一种工具。在本章中，我们将构建一个简单的模板引擎。 最常见的一个以文字为主的任务是在 web 应用程序。任何 web 应用程序的一个重要工序是生成用于浏览器显示的 HTML。 很少有 HTML 页面是完全静态的：它们至少包含少量的动态数据，比如用户名。通常，它们包含大量的动态数据：产品列表、好友的
今天继续跟大家分享关于水晶易表的动态选择器高级用法。 该案例所用到的函数和选择器工具还是我们之前用到的基本选择工具——单选按钮，组合框。 用到的思想与昨天讲到的思想基本一致，不过这里会有而迂回，你可以了通过对比参照，对excel中的动态交互函数与思想有更为深入的理解。 昨天使用的查询关键字是我用的&文本合并函数直接将年份、产品、地区名称链接在一起作为最终的查询字段，这里我会将三个字段（年份、产品、地区名称）分别编码，然后再利用&文本合并函数进行编码合并进而作为查询字段。 该篇用到的函数：&文本合并函数、V
Hooks 钩子，主要实现的功能就是在特定事件发生之前或者之后自动执行事先定义好的脚本代码来实现某些功能，类似于JS中的监听事件、MySQL中的触发器、Django中的signals信号等
使用在每个项目中调用的YAML文件配置GitLab CI / CD 管道.gitlab-ci.yml。
这类工作大部分是重复性工作，但占据了你比较多的时间，有时候用蛮力做的事情，可以有更省时省力的办法。 作为一名优秀的社会主义接班人，肯定都会有将工作任务自动化的意识，于是我去了解了一下身边不同岗位（HR、产品、运营、市场、数据分析师等）每天需要面对的重复性劳动（肯定会有不全，各位大佬不要喷我~）
在过去的几十年里，Python 在编程或脚本语言领域为自己创造了一个名字。python 受到高度青睐的主要原因是其极端的用户友好性。Python 还用于处理复杂的程序或编码挑战。机器学习 (ML)、人工智能 (AI) 和数据科学等新兴领域也满足了学习这种语言的高需求。与 Java、C# 和其他语言等传统语言相比，Python 是一种强大的编程语言，迅速成为开发人员、数据科学家和 AI/ML 爱好者的最爱。
在过去的几十年里，Python 在编程或脚本语言领域为自己创造了一个名字。python 受到高度青睐的主要原因是其极端的用户友好性。
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