。也因此，网上也出现了一堆一堆的Python培训。但是，平时经常用Excel的你会问？到底Python有啥用， 能帮助我提高哪些效率。来，今天我们举个例子告诉你！
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 很多人都说背乘法表是他们教育经历中特别痛苦的一件事。问父母为什么要背乘法表，父母通常会说不背就不会做乘法。他们大错特错。 俄罗斯农夫乘法（Russian peasant multiplication, RPM）就是在不了解大部分乘法表的情况下进行大数相乘的方法。 这是一种算术方法，尽管它叫这个名字，但也可能是埃及人，或者与农民没什么关系。 RPM 的起源尚不清楚。一份名为《莱因德纸草书》的古埃及卷轴记载了该算法的一个版本，一些历史学家提出（几乎没有说
作为数据科学家，快速处理海量数据是他们的必备技能。有时候，这包括大量的文本语料库。例如，假设要找出在 Panama Papers（https://en.wikipedia.org/wiki/Panama_Papers） 泄密事件中邮件的发送方和接收方，我们需要详细筛查1150万封文档！我们可以手工完成上述任务，人工阅读每一封邮件，读取每一份最后发给我们的邮件，或者我们可以借助Python的力量。毕竟，代码存在的一个至关重要的理由就是自动处理任务。
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
不论是自己爬虫获取的还是从公开数据源上获取的数据集，都不能保证数据集是完全准确的，难免会有一些缺失值。而以这样数据集为基础进行建模或者数据分析时，缺失值会对结果产生一定的影响，所以提前处理缺失值是十分必要的。
这是一个在过去几年里反复出现在我脑海中的问题。很长一段时间以来，情景喜剧一直是我的首选。
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。
一个scikit-learn教程，通过将数据建模到KMeans聚类模型和线性回归模型来预测MLB每赛季的胜利。
记录中的字段通常由逗号分隔，但其他分隔符也是比较常见的，例如制表符（制表符分隔值，TSV）、冒号、分号和竖直条等。建议在自己创建的文件中坚持使用逗号作为分隔符，同时保证编写的处理程序能正确处理使用其他分隔符的CSV文件。
作者：ROGER HUANG 本文翻译自：http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源：https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息，请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。
我们工作中可能会遇到类似这样的电子表格：最前面几行表明该表的关键信息，例如这份虚拟的电子装箱单有收货方、地址、预计到货日期等等；表头下方是明细内容，本次发货有几箱，每箱装了什么产品，产品数量多少（每箱重量信息也应该包含，此处省略）。
链接：https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
当我们在生成式 AI 的背景下讨论数据库时，总是首先想到的问题之一是：“我不能告诉数据库我需要什么，而不必制作一个复杂（通常是多页）的 SQL 查询吗？
Kevin Markham，数据科学讲师，2002 年，毕业于范德堡大学，计算机工程学士，2014 年，创建了 Data School，在线教授 Python 数据科学课程，他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容，迄今为止，浏览量在油管上已经超过 500 万次。
我们知道机器学习的关键是数据和算法，提到数据，我们必须要有在这个大数据时代挑选我们需要的，优质的数据来训练我们的模型，这里分享几个数据获取平台
我们在办公日常用经常会接触到办公软件Excel，也会遇到大量数据迁移的问题，手动操作这么反人类的事情，俺们程序员肯定是不会干的。
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。
本文是【统计师的Python日记】第9天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗，着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 第8天接着学习数据清洗，一些常见的数据处理技巧，如分列、去除空白等被我一一攻破 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Pyt
Pandas 库功能非常强大，特别有助于数据分析与处理，并为几乎所有操作提供了完整的解决方案。一种常见的Pandas函数是pandas describe。它向用户提供数据集所有特征的描述性统计摘要，尽管其比较常用，但它仍然没有提供足够详细的功能。
Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
多数调查表明，数据科学家和数据分析师需要花费 70-80% 的时间来清理和准备数据以进行分析。
大多数调查表明，数据科学家和数据分析师需要花费 70-80% 的时间来清理和准备数据以进行分析。
本篇文章将带你了解报表自动化的流程，并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战，篇幅较长，建议先收藏，文章具体的目录为：
Javadoc注释的用法 Java 文档 // 注释一行 /* ...... */ 注释若干行 /** ...... */ 注释若干行，并写入 javadoc 文档 通常这种注释的多行写法如下： /** * ......... * ......... */ javadoc -d 文档存放目录 -author -version 源文件名.java 这条命令编译一个名为"源文件名.java"的 java 源文件，并将生成的文档存放在"文档存放目录"指定的目录下，生成的文档中 index.html 就是
（作为一个python初学者，记录一点学习期间的笔记，方便日后查阅，若有错误或者更加便捷的方法，望指出！）
CSV（comma-separated value，逗号分隔值）文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本，表格（或电子表格）中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比，CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件；相比之下，能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件，但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具，但是当你使用 Excel 文件时，还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由，使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具，那就使用 Python 自己开发一个！
Web数据分析是一门多学科融合的学科，它涉及统计学、数据挖掘、机器学习、数据科学、知识图谱等领域。数据分析是指用适当的统计方法对所收集数据进行分析，通过可视化手段或某种模型对其进行理解分析，从而最大化挖掘数据的价值，形成有效的结论。
在一些入门题目中，题目经常会让我们输入n个数，之后以升序或者降序的方式输出，或者比较。
数据是数据科学家的基础，因此了解许多加载数据进行分析的方法至关重要。在这里，我们将介绍五种Python数据输入技术，并提供代码示例供您参考。
今天给大家准备了25个pandas高频实用技巧，让你数据处理速度直接起飞。文章较长，建议收藏！
第一部分笔记 核心结构包括以下4部分 基础部分和字体和段落 表格 标书制作 和商务报告 简历制作 和海报 基础部分和字体和段落 shift，ctrl，alt 选择的区别 好习惯，建立标准编辑环境 图片 ctrl + end 和ctrl home 德语键盘为ctrl pos1，但是我在一个电脑有时候不好使，不知道为什么 文本的基本格式: 字体格式，段落格式 图片 但是Shift + enter 产生换行符，不分段 插入文档属性，会自动更新 例如 图片 文档管理工具推荐 Everything 和 Listary
要使用Python处理数据，首先要将数据装载到Python，这里使用Python pandas来读取Excel文件。
每当有人发布关于 python 处理 Excel 数据的文章，总会有人只看了标题就评论：
大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 徐宇文，蒋晔、范玥灿 卞峥，yawei xia 技术早已成为金融业的一项资产：金融交易的高速、高频与超大数据体量结合，促使金融机构在一年一年不断地加深对技术的关注，在今天，技术已经切实成为了金融界的一项主导能力。 在金融界最受欢迎的编程语言中，你会看到R和Python，与C++，C#和Java这些语言并列。在本教程中，你将开始学习如何在金融场景下运用Python。本教程涵盖以下这些方面： 基础知识：对于金融入门阶段的读者，你将会首先学到股票和交易策略，什么是时间序列
今天给大家分享一本我好朋友俊红老师的新书《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容。
今天给大家分享一篇我新书《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容。关于这本书的介绍见：时隔500天后，对比Excel系列又一新书发布 本篇文章将带你了解报表自动化的流程，并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战，篇幅较长，建议先收藏，文章具体的目录为： 1.Excel的基本组成 2.一份报表自动化的流程 3.报表自动化实战 - 当日各项指标同环比情况 - 当日各省份创建订单量情况 - 最近一段时间创建订单量趋势 4.将不同的结果进行合并
在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
在我的日常工作中，我是一名专业程序员。我使用c++、c#和Javascript。我是一个开发团队的一员，他们使用单元测试来验证我们的代码是否按照它应该的方式工作。
今天给大家分享一篇俊红新书《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容，文末也会免费赠送几本新书。
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;
我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法： EXPLAIN SELECT select_options;
Seaborn是构建在matplotlib之上的数据可视化库，与Python中的pandas数据结构紧密集成。可视化是Seaborn的核心部分，可以帮助探索和理解数据。
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