今天我们用Streamlit模块来制作一个数据面板，将数据更加直观地呈现给别人观看，整个页面大致如下图所示 制作工具栏 在页面的左侧是一个工具栏，工具栏中有多个按钮，分别是“About”、“Demo...规定要有哪几个选项栏，必填 menu_icon: 每一个选项卡的图标，非必填 default_index: 默认勾选的选项按钮，一般默认勾选的都是第一个选项按钮 styles: 每个选项按钮的样式 因此我们要制作的数据面板...st.video(video_bytes) 而当我们点击“App”的时候，则主要展示出来的是整个网页的主要功能了，本案例是通过调用raceplotly模块来绘制动态可交互的柱状图，如下图所示 我们首先需要上传数据集...至此整个网站就都完成了，大家可以依次来作为模板制作自己的数据大屏，将数据更加直观地展示出来。
用一张图概括： ? 关于时间复杂度： 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序：直接插入、直接选择和冒泡排序。...如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。...（1）算法步骤 首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置 再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。 重复第二步，直到所有元素均排序完毕。...作为一种典型的分而治之思想的算法应用，归并排序的实现由两种方法： 自上而下的递归（所有递归的方法都可以用迭代重写，所以就有了第 2 种方法）； 自下而上的迭代； 和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响...（1）算法步骤 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）; 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。
大家好，我是辰哥 为了提高效率，我们在平时工作中常会用到一些Python的效率工具，Python作为比较老的编程语言，它可以实现日常工作的各种自动化。...为了更便利的开发项目，这里给大家推荐几个Python的效率工具。...1、Pandas-用于数据分析 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。...# 1、安装包 $ pip install pandas # 2、进入python的交互式界面 $ python -i # 3、使用Pandas>>> import pandas as pd>>...Faker是一个Python包，为您生成假数据。
原文链接：http://dwz-9.cn/1mhV_ 为了提高效率，我们在平时工作中常会用到一些Python的效率工具，Python作为比较老的编程语言，它可以实现日常工作的各种自动化。...为了更便利的开发项目，这里给大家推荐几个Python的效率工具。 ?...1、Pandas-用于数据分析 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。...Faker是一个Python包，为您生成假数据。...无论是需要引导数据库、创建好看的 XML 文档、填写您的持久性来强调测试它，还是从生产服务中获取的同名数据，Faker 都适合您 ?
Python作为快速开发工具，其代码表达力强，开发效率高，因此用Python快速写一个，还是可行的。 需求描述： 输入：给定一个带列头的csv文件，或者txt文件，或者其他文本文件。 ...开发环境：Python 3.6 代码如下： # -*- coding: cp936 -*- import os import time def mkSubFile(lines,head,srcName...end = time.time() print('time is %d seconds ' % (end - begin)) 测试结果： 1.4GB的csv文件，13列数据
近几年来，Python在数据科学界受到大量关注，我们在这里为数据科学界的科学家和工程师列举出了最顶尖的Python库。...它是一个使用高层接口构建神经网络的开源库，它是用 Python 编写的。它简单易懂，具有高级可扩展性。...13）Gensim 这是一个用于 Python 的开源库，实现了用于向量空间建模和主题建模的工具。这个库为大文本进行了有效的设计，而不仅仅可以处理内存中内容。...数据挖掘与统计 14）Scrapy Scrapy 是用于从网络检索结构化数据（如联系人信息或 URL）的爬虫程序（也称为 spider bots）的库。它是开源的，用 Python 编写。...15）Statsmodels statsmodels 是一个用于 Python 的库，正如你可能从名称中猜出的那样，其让用户能够通过使用各种统计模型估计方法以及执行统计断言和分析来进行数据探索。
本次案例数据来源于国家统计局，通过爬虫获取，这里已给大家备好，请在文末获取 一、绘制基本图形 用pandas读取数据，通过整合数据格式，分别用pyecharts绘制地图、柱状图、饼图，具体内容如下： 1
学习了使用xlrd库读取Excel数据后，接下来就学一下如何使用xlwt库保存数据到Excel文件。...创建一个Excel文件 import xlwt excel = xlwt.Workbook() 2、创建一个工作表（sheet） sheet = xlwt.add_sheet('Sheet1') 3、将数据写入单元格中...# 按（row,col,value)的方式添加数据 # 在表格的第一行第一列的单元格 sheet.write(0,0,'TalkPython') 4、保存数据，永久将数据保存到文件中 # 保存数据，...save函数的参数是一个文件名 excel.save('new_excel.xls') 从整个过程来看，我们使用xlwt将数据写入Excel需要4步即可完成。...实例化xlwt.Workbook类，创建新的工作簿 使用add_sheet方法创建新的工作表 使用write方法将数据写入单元格 使用save方法永久保存文件 xlwt只支持*.xls格式的Excel文件
下面是Python数据分析和处理任务中重要的库与工具： 1. Numpy 官网：http://www.numpy.org/ Numpy库是Python数值计算的基石。...它提供了多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。...4. matplotlib 官网：https://matplotlib.org/ matplotlib是最流行的用于制图以及其它数据可视化的Python库。...在基于Python的数据可视化工作中，这个库是行业默认选择，虽然也有其它可视化库，但matplotlib依然是使用最为广泛，并且与生态系统的其它库良好整合。...但如果对于数据分析、处理、机器学习等相关工作，我强烈推荐基于web的Jupyter notebook。 这个代码测试、开发、编辑、文字工具，真的是谁用谁知道，并且也是本教程的主要内容之一，吐血推荐！
以下文章来源于萝卜大杂烩 ，作者周萝卜 大家好，我是朱小五 最近朋友萝卜用python做个了数据大屏，非常有趣，把这篇文章分享给大家哈。 ?...数据获取 我这里使用的数据是天行数据提供的免费接口以及网易的实时数据接口 天行数据的两个接口 https://www.tianapi.com/gethttp/169 和 https://www.tianapi.com...页面构建 当然要想组合成一个完整的大屏页面，还需要更多的前端知识，而这也是最为耗费时间的。幸好网络上有很多大牛已经完成了众多模板的开发，我们只需要拿来使用即可。...我这里已经下载好了完整的前端页面，下面的工作就是整理后端数据，供前端展示即可。 首先需要一个 web 服务器，我选择用 Flask 来搭建，先来看下项目的目录结构 ?...当然，如果还需要让其他的小伙伴儿们都能看的这个页面，我们就需要把服务部署到云服务器上，我已经部署成功，大家可以访问如下地址来查看，由于是一个大屏展示的项目，所以在手机上访问可能体验不是很好。
用一张图概括： 关于时间复杂度 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序：直接插入、直接选择和冒泡排序。...如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。...（1）算法步骤 首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置 再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。 重复第二步，直到所有元素均排序完毕。...作为一种典型的分而治之思想的算法应用，归并排序的实现由两种方法： 自上而下的递归（所有递归的方法都可以用迭代重写，所以就有了第 2 种方法）； 自下而上的迭代； 和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响...（1）算法步骤 ① 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）; ② 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。
人生苦短，快学Python！ 经常有小伙伴问，如何制作数据可视化大屏？ 今天将手把手带你爬取奥运会相关信息，并利用可视化大屏为你展示奥运详情。让一个没关注过奥运会的朋友，也能够秒懂奥运会。...2、奥运会相关信息爬取 爬取字段： 国家、国家ID、排名、金牌数、银牌数、铜牌数、奖牌总数、项目名、运动员、获奖类型、获奖时间； 爬取说明： 基于两个接口的数据爬取【json格式的数据】，直接采用键值对的方式获取相关数据...表格df1表示各国奖牌数，数据是这样的： 表格df3表示国家名中英文对照表，数据是这样的： 利用上述两张表，我们可以左连接，将英文名称添加到df1表上。...和df5做一个左连接，将这两张表合成一张大表，就可以得到不同国家不同项目获得的奖牌数。...⑨ 组合为可视化大屏 说明： 这里就不做结果分析了，因为通过上图，相信大家应该能够很清晰的了解到2020东京奥运会，哪怕你没看过。
用一张图概括： ? 关于时间复杂度： 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序：直接插入、直接选择和冒泡排序。...如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。...（1）算法步骤 首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置 再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。 重复第二步，直到所有元素均排序完毕。...作为一种典型的分而治之思想的算法应用，归并排序的实现由两种方法： 自上而下的递归（所有递归的方法都可以用迭代重写，所以就有了第 2 种方法） 自下而上的迭代 和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响...（1）算法步骤 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）; 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。
我想通过学习Python语言来学习数据科学，所以我在谷歌上搜索：“我想通过学习Python语言来学习数据科学。”而在谷歌，不一会儿的功夫就列出所有关于Python语言学习的链接。...这里有很多可用的资源，它们将引导你如何学习Python从而学会编程和数据科学。而其中的问题是它很难找到一个结构化的方法来掌握这门语言。...为了解决这些问题，我们想出了一些在Python中学习数据科学的一些比较好的学习路径。 现在，我们按着这些步骤前进，同时为您提供一份相同效果的信息图表。...数据人网主编：陆勤 热爱数据，专注于从数据中学习，努力发觉数据之洞见，积极利用数据之价值。...严禁修改，可以转载，请注明出自数据人网和原文链接。
内置据结构大总结 今天不讲解新的内容，主要回顾一下以往讲过的内置数据结构，来个大总结。...这几种数据结构的共性： 都是顺序存储 顺序访问 可迭代对象（可迭代对象可以用len方法获取其长度） 通过索引进行元素的访问 可以进行切片操作 切片 切片不会对原有的序列做任何修改，切片的语法为： seq...解构把集合里的元素复制给变量； 封装是用变量构建元组。 解构：按照元素顺序，把线性解构的元素依次赋值给变量。...单个下划线也是Python合法的标识符，但是如果不是要丢弃一个变量，通常不要用单个下划线表示一个有意义的变量。...) env print(value) properties 非常复杂的数据结构，多层嵌套的线性结构的时候，可以用解构快速提取其中的值。
数据大屏V0.1-2020.8.31 前言 千辛万苦，找到了python能实现数据大屏库pyecharts。...那就把采集的CSV做一个数据大屏吧 1、引入库 2、# -*- coding: utf-8 -*- 3、import jieba 4、import pandas as pd #读取文件的库 5、from...pyecharts import options as opts 6、# 用于图形数据的添加以及展现 Bar Line Pie 分别是柱状图 折线图 饼图 7、from pyecharts.charts...-8' codec can't decode byte 0xc3 in position 4: invalid continuation byte 10、编辑读取格式：df=pd.read_csv("python.csv...18、wordcloud.add("", zip(y, x), word_size_range=[20, 100], shape='circle') 19、wordcloud.render() 20、大屏
所以需求也就是比较简单了，只需要从Excel表格中读取每日的数据，使用Python将其处理后，再依次写入Word文档中，即可实现批量生成日报。...数据处理 在进行数据处理之前，要先了解最终需要哪些数据。...首先我们导入Pandas模块进行数据处理，在新书《快学Python：自动化办公轻松实战》的第3章中，正是【学习Python，可以自动化处理数据】。...而绿色标记的表格则更加简单了，使用Pandas模块中的数据选取即可，详见新书《快学Python：自动化办公轻松实战》章节3.2.3。...而对于工作中各种重复性的电脑工作，都可以考虑用Python来转变为自动化程序。 如果你是一个Python初学者，会发现本文的逻辑非常简单，甚至大家还可以对此进行改进。
我们学了如何读写Excel文件，如果想修改Excel文件的数据，该如何做呢？...只靠xlrd与xlwt修改Excel文件的数据，其过程很复杂，需要通过xlrd读取到文件的数据，然后通过xlwt创建新的文件，再将xlrd读取到的数据，写入文件，再写入的过程中修改数据。...之所以如此复杂，原因是xlrt只能读数据，而xlwt只能写数据，两者之间缺乏一个“桥梁”进行数据沟通，而xlutils可以“优雅”地解决这个问题。...xlutils依赖于xlrd与xlwt，它最常用的功能就是将xlrd的Book对象复制成xlwt的Workbook对象，从而实现xlrd与xlwt之间的数据流通。...') 上述程序，就可以很简单的完成数据的修改，而不用很复杂的操作。
上一次分享了读取一个单元格中的数据，今天继续分享批量读取Excel文件数据。 我们知道，一个工作簿至少由一个工作表构成，而一个工作表由多个单元格构成，单元格中存放具体的数据。...in nrows: for col in ncols: # 输出单元格中的内容 print(sheet.cell_value(row,col)) 通过上述代码获取的数据...，可以使用循环语句将整个工作簿中的所有工作表中的所有数据读取出来。...现在我们读取到所有数据，如果想要处理完成后，写入Excel文件，该如何操作呢？下一次继续分享写操作相关内容，敬请期待！
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