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提高工作效率的神器:基于前端表格实现Chrome Excel扩展插件

Chrome插件,官方名称extensions(扩展程序);为了方便理解,以下都称为插件。 我们开发的插件需要在浏览器里面运行,打开浏览器,通过右上角的三个点(自定义及控制)-更多工具-拓展程序-打开开发者模式。点击"加载已解压的拓展程序,选择项目文件夹,就可将开发中的插件加载进来。 插件是基于Web技术构建的,例如HTML、JavaScript和CSS。它们在单独的沙盒执行环境中运行并与Chrome浏览器进行交互。插件允许我们通过使用API修改浏览器行为和访问Web内容来扩展和增强浏览器的功能。 相信使用Chrome(谷歌浏览器)的小伙伴们都在用Chrome扩展插件(Chrome Extension),类似一键翻译、批量下载网页图片、OneTab、甚至大名鼎鼎的 ”油猴” 等。

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Python让Excel飞起来—批量进行数据分析

corr()函数默认计算的是两个变量之间的皮尔逊相关系数。该系数用于描述两个变量间线性相关性的强弱,取值范围为[-1,1]。系数为正值表示存在正相关性,为负值表示存在负相关性,为0表示不存在线性相关性。系数的绝对值越大,说明相关性越强。- 上表中第1行第2列的数值0.982321,表示的就是年销售额与年广告费投入额的皮尔逊相关系数,其余单元格中数值的含义依此类推。需要说明的是,上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1,这个1其实没有什么实际意义,因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。- 从上表可以看到,年销售额与年广告费投入额、成本费用之间的皮尔逊相关系数均接近1,而与管理费用之间的皮尔逊相关系数接近0,说明年销售额与年广告费投入额、成本费用之间均存在较强的线性正相关性,而与管理费用之间基本不存在线性相关性。前面通过直接观察法得出的结论是比较准确的。- 第2行代码中的read_excel()是pandas模块中的函数,用于读取工作簿数据。3.5.2节曾简单介绍过这个函数,这里再详细介绍一下它的语法格式和常用参数的含义。- read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None)

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