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Python模块与包：扩展功能、提高效率的利器

导入标准库：Python内置了许多功能强大的标准库，例如os、datetime等，它们提供了各种常用的功能和工具函数，可以直接导入并在项目中使用。...可以将相关的函数、类和变量放在一个Python文件中，然后使用import语句导入。如果功能更为复杂，可以将多个模块组织成一个包，并在__init__.py文件中定义包的接口。...可以将相关的函数、类和变量放在一个Python文件中，然后使用import语句导入。如果功能更为复杂，可以将多个模块组织成一个包，并在__init__.py文件中定义包的接口。...使用pandas.read_csv()函数读取CSV文件：import pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv')matplotlib模块：提供了绘图和数据可视化的功能...在根目录下创建一个名为__init__.py的空文件，用于表示这个目录是一个包。在根目录下编写模块文件（以.py为扩展名）。可以在根目录下创建子目录，并在子目录中按照相同的方式创建子包或模块。

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教你怎么用python操作文件

写入文件后，您可以从中读取并在完成处理后将其关闭。 一旦文件关闭后，将从文件系统中删除。...你编写的Python程序可以创建存档文件，读取存档文件和从存档文件中提取数据。 你将在本节中学习如何读取和写入两种压缩格式。...它们有一个 open() 函数，它采用一种模式来确定文件的打开方式。 使用“r”，“w”或“a”模式分别打开未压缩的TAR文件以进行读取，写入和追加。...从TAR存档中提取文件 在本节中，你将学习如何使用以下方法从TAR存档中提取文件： .extract() .extractfile() .extractall() 要从TAR存档中提取单个文件，请使用...---- 读取多个文件 Python支持通过 fileinput 模块从多个输入流或文件列表中读取数据。 此模块允许你快速轻松地循环遍历一个或多个文本文件的内容。

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    Python与Excel协同应用初学者指南

    标签：Python与Excel协同 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。...验证代码库目录是否与Python的工作目录相同。 在终端中工作时，可以首先导航到文件所在的目录，然后启动Python。这也意味着必须确保文件位于想要工作的目录中。...如何将数据框架写入Excel文件 由于使用.csv或.xlsx文件格式在Pandas中装载和读取文件，类似地，可以将Pandas数据框架保存为使用.xlsx的Excel文件，或保存为.csv文件。...当然，这些属性是确保正确加载数据的一般方法，但尽管如此，它们可以而且将非常有用。 图17 至此，还看到了如何在Python中使用openpyxl读取数据并检索数据。...一旦你的环境中有了电子表格中的数据，就可以专注于重要的事情：分析数据。 然而，如果想继续研究这个主题，考虑PyXll，它允许在Python中编写函数并在Excel中调用它们。

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    干货推荐 | 掌握这几点，轻松玩转 Bokeh 可视化 （项目实战经验分享）

    CDS 是一个专门用于绘图的对象，包括数据以及多个方法和属性。 CDS 允许我们为图形添加注释和交互性，并且可以从pandas 的 dataframe 构建。...其次，请在公众号『Python数据之道』后台回复 “code”，获取本项目的源代码地址，然后从该地址中下载 bokeh_app.zip 文件夹，解压缩，打开目录中的命令窗口，然后键入 bokeh serve...通常，为了管理所有代码，我发现最好将每个选项卡的代码保存在单独的 Python 脚本中，并从单个主脚本中调用它们。 以下是我用于 Bokeh 应用程序的文件结构，该文件结构改编自官方文档。...在 Python 库和脚本导入之后，我们在Python __file__ 属性的帮助下读取必要的数据。...接下来返回主脚本，最后一步是收集选项卡并将它们添加到单个文档中。

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    用Python爬取股票数据，绘制K线和均线并用机器学习预测股价（来自我出的书）

    在第7行和第8行分别调用了to_excel和to_csv方法，把结果存入了指定目录下的文件中。...这个范例程序运行后，我们首先能在控制台中看到输出，其次会在D:\stockData\ch5\目录中，看到600895.ss.xlsx和600895.ss.csv这两个保存股票数据的文件。...在得到上述四个值之后，首先用开盘价和收盘价绘制成一个长方形实体。随后根据最高价和最低价，把它们垂直地同长方形实体连成一条直线，这条直线就叫影线。...csv文件中读取数据，在第14行设置了特征值是开盘价、最高价、最低价和成交量，同时在第15行设置了要预测的目标列是收盘价。...也就是说，是用多个交易日的股价来训练lrTool对象，并在此基础上预测后续交易日的收盘价。至此，上面的程序代码完成了相关的计算工作。

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    for循环太Low？分享几段我工作中经常使用的for代码！

    在Python中，大家可能对她的印象是“Python不适合使用循环，因为效率低，速度慢！”，但是本文中将重点介绍她，并跟大家分享我工作常用的几段代码示例（如果你想实操，文末有数据下载链接）。...读者可以将图中的三个核心内容分别理解为容器对象（即Python中的基础数据结构，如字符串、列表、元组和字典等）、容器内的元素以及循环体。...案例1：多数据文件的合并 如下图所示，本地目录内包含需要读取的多个数据文件，它们均为csv格式或txt格式，且数据结构相同。该如何基于Python的for循环语句实现数据的读取与合并呢？ ?...# 导入第三方模块 import pandas as pd # 用于读取数据 import os # 用于返回目录内的文件名称 # 指定待读取数据所在的目录 path = r'D:\datas'...# 读取csv格式的数据 data = pd.read_csv(path + '\\' + filename) # 将读取的每一个数据集存储到datas列表中 datas.append

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    for循环太Low？分享几段我工作中经常使用的for代码！

    在Python中，大家可能对她的印象是“Python不适合使用循环，因为效率低，速度慢！”，但是本文中将重点介绍她，并跟大家分享我工作常用的几段代码示例（如果你想实操，文末有数据下载链接）。...读者可以将图中的三个核心内容分别理解为容器对象（即Python中的基础数据结构，如字符串、列表、元组和字典等）、容器内的元素以及循环体。...案例1：多数据文件的合并 如下图所示，本地目录内包含需要读取的多个数据文件，它们均为csv格式或txt格式，且数据结构相同。该如何基于Python的for循环语句实现数据的读取与合并呢？ ?...# 导入第三方模块 import pandas as pd # 用于读取数据 import os # 用于返回目录内的文件名称 # 指定待读取数据所在的目录 path = r'D:\datas'...# 读取csv格式的数据 data = pd.read_csv(path + '\\' + filename) # 将读取的每一个数据集存储到datas列表中 datas.append

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    快速提升效率的6个pandas使用小技巧

    从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中，但需要把它读取到一个DataFrame中，这样的需求该如何实现？...做法是分别读取这些文件，然后将多个dataframe组合到一起，变成一个dataframe。 这里使用内置的glob模块，来获取文件路径，简洁且更有效率。...在上图中，glob()在指定目录中查找所有以“ data_row_”开头的CSV文件。 glob()以任意顺序返回文件名，这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。...「行合并」 假设数据集按行分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv 用以下方法可以逐行合并： files = sorted(glob('data/data_row..._*.csv'))返回文件名，然后逐个读取，并且使用concat()方法进行合并，得到结果： 「列合并」 假设数据集按列分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv

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    掌握这几点，轻松玩转 Bokeh 可视化 （项目实战经验分享）

    CDS 是一个专门用于绘图的对象，包括数据以及多个方法和属性。 CDS 允许我们为图形添加注释和交互性，并且可以从pandas 的 dataframe 构建。...其次，请在公众号『Python数据之道』后台回复 “code”，获取本项目的源代码地址，然后从该地址中下载 bokeh_app.zip 文件夹，解压缩，打开目录中的命令窗口，然后键入 bokeh serve...通常，为了管理所有代码，我发现最好将每个选项卡的代码保存在单独的 Python 脚本中，并从单个主脚本中调用它们。 以下是我用于 Bokeh 应用程序的文件结构，该文件结构改编自官方文档。...在 Python 库和脚本导入之后，我们在Python __file__ 属性的帮助下读取必要的数据。...接下来返回主脚本，最后一步是收集选项卡并将它们添加到单个文档中。

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    6个提升效率的pandas小技巧

    从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中，但需要把它读取到一个DataFrame中，这样的需求该如何实现？...做法是分别读取这些文件，然后将多个dataframe组合到一起，变成一个dataframe。 这里使用内置的glob模块，来获取文件路径，简洁且更有效率。 ?...在上图中，glob()在指定目录中查找所有以“ data_row_”开头的CSV文件。 glob()以任意顺序返回文件名，这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。...「行合并」 假设数据集按行分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv ?...「列合并」 假设数据集按列分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv ?

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    干货：可视化项目实战经验分享，轻松玩转Bokeh（建议收藏）

    CDS 是一个专门用于绘图的对象，包括数据以及多个方法和属性。CDS 允许我们为图形添加注释和交互性，并且可以从pandas 的 dataframe 构建。...我们甚至可以通过重写函数来从多个元素中使用相同的更新函数，以从小部件中提取需要的值。...通常，为了管理所有代码，我发现最好将每个选项卡的代码保存在单独的 Python 脚本中，并从单个主脚本中调用它们。 以下是我用于 Bokeh 应用程序的文件结构，该文件结构改编自官方文档。...在 Python 库和脚本导入之后，我们在Python __file__ 属性的帮助下读取必要的数据。...接下来返回主脚本，最后一步是收集选项卡并将它们添加到单个文档中。

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    如何用Python读取开放数据？

    当你开始接触丰富多彩的开放数据集时，CSV、JSON和XML等格式名词就会奔涌而来。如何用Python高效地读取它们，为后续的整理和分析做准备呢？本文为你一步步展示过程，你自己也可以动手实践。...最常见的，是以下几种： CSV XML JSON 你希望自己能调用Python来清理和分析它们，从而完成自己的“数据炼金术”。 第一步，你先得学会如何用Python读取这些开放数据格式。...这篇文章，咱们就用实际的开放数据样例，分别为你介绍如何把CSV、XML和JSON这三种常见的网络开放数据格式读取到Python中，形成结构化数据框，方便你的后续分析操作。 是不是跃跃欲试了？...我们在Jupyter Notebook中打开下载的JSON文件，检视其内容： 我们需要的数据都在里面，下面我们回到Python笔记本文件ipynb中，尝试读取JSON数据内容。...因此，当你拿到的数据只有JSON或者XML格式时，了解如何读取它们，就很重要。 其次，JSON或XML附加的那些内容，绝不是无意义的。它们可以帮助你检查数据的完整性和合法性。

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    Python让Excel飞起来：使用Python xlwings实现Excel自动化

    for i in range(5): sheet.range((i+4,3)).value = f'=exp(B{i+4})' 图6 从Excel中读取数据 从Excel读取数据同样简单，下面的代码将...Excel数据作为列表读取到Python中。...图8 数据已经读入到Python，我们可以生成一个图形，然后将其放入Excel文件中。为了绘制图形，我们将使用matplotlib库。...Excel设置 默认设置预计Python代码和Excel文件为： 在同一目录中 名称相同，但Python文件以.py结尾，Excel文件以.xlsm（或.xlsb）结尾 为了演示，我将把文件命名为“square.py...确保在VBA编辑器菜单“工具->引用”中选取了“xlwings”，并将更改保存到相应的Excel文件中。有时，当打开多个Excel工作表时，我们可能会无意中将此更改应用于另一个文件。

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    6个提升效率的pandas小技巧

    从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中，但需要把它读取到一个DataFrame中，这样的需求该如何实现？...做法是分别读取这些文件，然后将多个dataframe组合到一起，变成一个dataframe。 这里使用内置的glob模块，来获取文件路径，简洁且更有效率。 ?...在上图中，glob()在指定目录中查找所有以“ data_row_”开头的CSV文件。 glob()以任意顺序返回文件名，这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。...「行合并」 假设数据集按行分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv ?...「列合并」 假设数据集按列分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv ?

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    通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

    读取外部数据 Excel 和 pandas 都可以从各种来源以各种格式导入数据。 CSV 让我们从 Pandas 测试中加载并显示提示数据集，这是一个 CSV 文件。...在 Excel 中，您将下载并打开 CSV。在 pandas 中，您将 CSV 文件的 URL 或本地路径传递给 read_csv()。...(url) tips 结果如下： 与 Excel 的文本导入向导一样，read_csv 可以采用多个参数来指定应如何解析数据。...在 Pandas 中，您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框，创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....在 Pandas 中，您需要在从 CSV 读取时或在 DataFrame 中读取一次时，将纯文本显式转换为日期时间对象。 解析后，Excel电子表格以默认格式显示日期，但格式可以更改。

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    数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通01-02

    在幕后，seaborn处理从数据框架中的值到matplotlib能够理解的参数的转换。这种声明性方法使您能够将注意力集中在想要回答的问题上，而不是集中在如何控制matplotlib的细节上。...方法一：seaborn-data数据到默认位置 进入python交互界面，输入 import seaborn as sns sns.utils.get_data_home() 返回seaborn的默认读取文件的地址...目录中的所有文件放在工程目录的seaborn-data目录下，或是放在d盘的seaborn目录下。...这意味着它们同样灵活，但也有一个缺点:特定于种类的参数不会出现在函数签名或文档字符串中。它们的一些特性可能不太容易发现，在理解如何实现特定目标之前，您可能需要查看两个不同的文档页面。...seaborn中两个重要的标绘函数不完全适合上面讨论的分类方案。这些函数jointplot()和pairplot()使用来自不同模块的多种图来在单个图中表示数据集的多个方面。

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