功能性：Excel不仅支持基本的表格制作和数据计算，还提供了高级功能，如数据透视表、宏编程、条件格式、图表绘制等，这些功能使其成为处理和展示数据的理想选择。...掌握基本操作：学习如何插入、删除行/列，重命名工作表，以及基本的数据输入。 使用公式：学习使用Excel的基本公式，如SUM、AVERAGE、VLOOKUP等，并理解相对引用和绝对引用的概念。...数据排序和筛选：掌握如何对数据进行排序和筛选，以查找和组织信息。 数据透视表：学习如何创建和使用数据透视表对数据进行多维度分析。...高级查询 使用高级筛选：在“数据”选项卡中选择“高级”，根据条件进行数据筛选。 使用查询：在“数据”选项卡中使用“从表/区域获取数据”进行更复杂的查询。 8....在实际工作中，直接使用Pandas进行数据处理是非常常见的做法，因为Pandas提供了对大型数据集进行高效操作的能力，以及丰富的数据分析功能。
上述过程的详细说明如下：① 当我们使用vaex.open()对于 CSV 文件，Vaex 将流式处理整个 CSV 文件以确定行数和列数，以及每列的数据类型。...当然，就本身性能而言，使用 CSV 文件并不是最佳选择，出于各种原因，通常应避免使用。...尽管如此，大型 CSV 文件在日常工作中还是会遇到，这使得此功能对于快速检查和探索其内容以及高效转换为更合适的文件格式非常方便。...例如：从现有列中创建新列将多个列组合成一个新列进行某种分类编码DataFrame 数据过滤其他的一些操作，会进行实质性计算，例如分组操作，或计算聚合（例列的总和或平均值）。...下例中，我们定义了一个函数来计算球体上两点之间的弧距。这是一个相当复杂的数学运算，涉及大量的计算。
CSV文件，从第14行开始为温度数据，数据使用科学计数表示，数据之间使用“逗号分隔”，数据组织较为简单2.程序开发思路根据对CSV温度数据的分析，如此我们可以使用“pandas”库来读取所有数据，并将科学计数的数据转换为...文件的分析，我们使用Python中的列表存储数据，方便我们对数据进行筛选#开始处理CSV文件并显示# 读取CSV文件my_bar = st.progress(0)my_bar.progress(10,...(lines)# 提取第一行数据并去除分号infolist = []my_bar.progress(12, text="开始分析CSV文件")for i in range(lines[0]): newinfolist...，就是人员选择什么就是就在图表中显示什么数据，那么我们使用streamlit框架创建一个多选框，多选框会返回一个数据，包含索引和“”列名options = st.multiselect(...])判断已选择的数据是否存在，存在则在图表中创建相关数据图 if "Set temperature(current)" in optionslist: ax.plot(xlist
其中，Pandas是Python中最常用的数据分析库之一，而Jupyter Notebook则是一个流行的交互式计算环境，可让用户在浏览器中创建和共享文档，其中包含实时代码、可视化和解释性文本。...以下是一个使用Pandas加载数据、进行基本数据分析的示例：import pandas as pd# 从CSV文件加载数据data = pd.read_csv('data.csv')# 显示数据的前几行...下面是一个示例，展示如何使用Pandas进行数据分组和聚合：# 按类别分组并计算平均值grouped_data = data.groupby('category').mean()# 显示分组后的数据print...接着，对清洗后的数据按产品类别进行分组，并计算了每个类别的总销售额。最后，使用Matplotlib创建了一个柱状图展示了不同产品类别的总销售额，并将处理后的数据导出到了一个新的CSV文件中。...通过这个完整的案例，我们展示了如何使用Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析，从数据加载到可视化展示再到结果导出的全过程。这种结合为数据分析工作提供了极大的便利和效率。
在Pandas中，可以使用pivot_table函数来创建数据透视表，通过指定行、列和聚合函数来对数据进行分组和聚合。...创建数据透视表 首先，我们创建一个包含姓名、年份、销售额和利润的DataFrame： import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie...然后使用read_csv函数读取名为sales_data.csv的销售数据文件，并将数据存储在DataFrame对象df中。接着，使用head方法打印出df的前几行数据。...) 使用groupby方法按照产品类别对数据进行分组，然后使用sum方法计算每个产品类别的总销售额和利润，并将结果存储在category_sales_profit中。...最后，使用groupby方法按照月份对数据进行分组，然后使用sum方法计算每个月的总销售额和利润，并将结果存储在monthly_sales_profit中。
了解如何在 Azure 机器学习工作室中使用自动化机器学习在不编写任何代码行的情况下创建时序预测模型。 此模型将预测自行车共享服务的租赁需求。 关注TechLead，分享AI全维度知识。...一、环境准备 Azure 机器学习工作区。 请参阅创建工作区资源。 下载 bike-no.csv 数据文件 二、登录到工作室 本教程将在 Azure 机器学习工作室中创建自动化 ML 试验运行。...机器学习工作室是一个整合的 Web 界面，其中包含的机器学习工具可让各种技能水平的数据科学实践者执行数据科学方案。 Internet Explorer 浏览器不支持此工作室。...这是要将数据文件上传到的存储位置。 在“上传”下拉菜单中，选择“上传文件”。 在本地计算机上选择“bike-no.csv”文件。 这是作为必备组件下载的文件。...| 无 | 选择“创建”，获取计算目标。 完成此操作需要数分钟的时间。 创建后，从下拉列表中选择新的计算目标。 输入试验名称：automl-bikeshare 选择“cnt”作为要预测的目标列。
dv = vaex.from_csv(file_path, convert=True, chunk_size=5_000_000) 上面的函数将自动创建一个HDF5文件并将其保存到硬盘。...5 虚拟列 Vaex在添加新列时创建一个虚拟列，虚列的行为与普通列一样，但是它们不占用内存。这是因为Vaex只记得定义它们的表达式，而不预先计算值。...在创建过滤后的数据流时，Vaex会创建一个二进制掩码，然后将其应用于原始数据，而不需要进行复制。这类过滤器的内存成本很低： 过滤10亿行数据流需要大约1.2 GB的RAM。...例如：当你希望通过计算数据不同部分的统计数据而不是每次都创建一个新的引用DataFrame来分析数据时，这是非常有用的。...使用选择的真正强大之处在于：我们只需对数据进行一次传递，就可以计算出多次选择的统计量。
pandas 最有趣的地方在于里面隐藏了很多包。它是一个核心包，里面有很多其他包的功能。这点很棒，因为你只需要使用 pandas 就可以完成工作。...如果你在使用法语数据，excel 中 csv 分隔符是「;」，因此你需要显式地指定它。编码设置为'latin-1'来读取法语字符。nrows=1000 表示读取前 1000 行数据。...我通常不会去使用其他的函数，像.to_excel, .to_json, .to_pickle 等等，因为.to_csv 就能很好地完成工作，并且 csv 是最常用的表格保存方式。 检查数据 ?...Gives (#rows, #columns) 给出行数和列数 data.describe() 计算基本的统计数据 查看数据 data.head(3) 打印出数据的前 3 行。....applymap() 会给表 (DataFrame) 中的所有单元应用一个函数。
前言： 我们知道，数据库是存放数据的仓库。日常我们使用数据库也是为了存储数据，和数据库打交道总免不了要进行数据导入工作。...工作中也可能遇到各种不同的数据导入需求，本篇文章主要分享下数据导入相关的小技巧，希望你能学到几招。 1.弄清需求是关键 在进行数据导入前，我们首先要清楚想要做什么，要达到什么效果。...2.几种数据导入场景 下面我们分场景来讨论下如何进行数据导入： 导入 sql 文件 这种场景还是比较常见的，sql 文件中一般是 insert 语句。...导入 Excel 或 CSV 文件 有时候我们也需要将 Excel 表导入数据库中，相对于 sql 文件，导入 Excel 文件显得更加复杂些，因为 sql 文件中的 insert 语句是数据库能直接识别的...例如我们可以借助 Navicat 的导入向导来导入 Excel 文件，首先要在数据库中创建对应的表，字段顺序及类型要与数据相匹配，为了导入顺利，可以先不创建索引并允许字段为空。
pandas 最有趣的地方在于里面隐藏了很多包。它是一个核心包，里面有很多其他包的功能。这点很棒，因为你只需要使用 pandas 就可以完成工作。...如果你在使用法语数据，excel 中 csv 分隔符是「;」，因此你需要显式地指定它。编码设置为 latin-1 来读取法语字符。nrows=1000 表示读取前 1000 行数据。...我通常不会去使用其他的函数，像.to_excel, .to_json, .to_pickle 等等，因为.to_csv 就能很好地完成工作，并且 csv 是最常用的表格保存方式。 检查数据 ?...Gives (#rows, #columns) 给出行数和列数 data.describe() 计算基本的统计数据 查看数据 data.head(3) 打印出数据的前 3 行。....applymap() 会给表 (DataFrame) 中的所有单元应用一个函数。
，使用这个方法所能导入完整的文件格式清单是在 Pandas 文档中。你可以导入从 CSV 和 Excel 文件到 HTML 文件中的所有内容！...快速查看数据 现在，如果要快速查看我们所做的工作，我们可以使用 head() 方法，它与 Excel 中的选择几行或SQL中的 LIMIT 方法非常相似。...请注意，Python 索引从0开始，而不是1，这样，如果要调用 dataframe 中的第一个值，则使用0而不是1！你可以通过在圆括号内添加你选择的数字来更改显示的行数。试试看！...我们为一个新的 dataframe 分配一个布尔索引的过滤器，这个方法基本上就是说「创建一个人均 GDP 超过 50000 的新 dataframe」。现在我们可以显示gdp50000。 ?...然而，通过更深入地了解所有基础运算符，你可以用各种条件轻松地处理的数据。 让我们继续工作，并在过滤选择以「S」开头且有大于 50,000 人均 GDP 的国家。 ? ?
~ Nyan Progress Bar 进度条变彩虹猫插件 Nyan Progress Bar 是一个基于 Nyan Cat主题的进度条插件。...该插件通常会在编辑器中为 CSV 文件中的每一列分配不同的颜色，从而使用户更容易地区分和识别每个字段。...除了提供颜色标记之外，Rainbow CSV 还提供了一些其他功能，如：支持在 CSV 文件中导航和跳转到特定的行或列、支持通过快捷键进行数据排序和过滤、支持在编辑器中直接编辑 CSV 文件等。...具体来说，Statistic 插件通常提供以下功能： 代码行数统计： 统计代码文件中的总行数，包括空行、注释行和实际代码行数。...代码块数统计： 统计代码文件中的代码块数，通常是以函数、类或者其他代码结构为单位进行统计。 注释行数统计： 统计代码文件中的注释行数，包括单行注释和多行注释。
在之前的Python教程中，我们介绍了如何获取感兴趣的公司名单（在我们的案例中是S&P 500指数），现在我们将收集所有这些公司的股票数据。...在这里，我将展示一个可以处理是否重新加载S&P500列表的方法的快速示例。如果我们提出要求，该计划将重新抽取S&P500指数，否则将只使用我们的pickle。现在我们要准备抓取数据。...因此，我们将把所有可以从雅虎返回给我们的每一种股票都拿出来，并保存下来。为此，我们将创建一个新目录，并在那里存储每个公司的库存数据。...你应该已经知道如何做到这一点，因为在第一个教程中做到了！...因为我们每天都在拉数据，所以你希望能重新拉动至少最新的数据。也就是说，如果是这样的话，你最好用一个数据库代替一个公司的表，然后从雅虎数据库中提取最新的值。不过，我们现在要把事情简单化！
但同时，在Power Query中合并查询是一个常见的影响刷新效率的因素。在我的工作中，经常会遇到对一些非文件夹性质的数据源进行合并查询操作，所以我一直在想，有没有办法可以对其进行优化。...以下是我的测试数据源，只有一个CSV格式的文件，100万行7列数字格式的数据A, B C, D, E, F 和G: ? 在本次测试当中，我使用了SQL Server 事件探查器去计算刷新的时间。...首先，我对这个CSV文件创建了两个连接，按照惯例，将第一行转为标题，将7列数字全都定义为整数格式。...以下是运行以上查询时使用7列的表进行查询的时间： Progress Report End/25 Execute SQL – 56 秒 Progress Report End/17 Read Data –...0 秒 以下是运行以上查询时使用1列的表进行查询的时间： Progress Report End/25 Execute SQL – 14 秒 Progress Report End/17 Read Data
pandas 最有趣的地方在于里面隐藏了很多包。它是一个核心包，里面有很多其他包的功能。这点很棒，因为你只需要使用 pandas 就可以完成工作。...pandas 相当于 python 中 excel：它使用表（也就是 dataframe)，能在数据上做各种变换，但还有其他很多功能。 如果你早已熟知 python 的使用，可以直接跳到第三段。...如果你在使用法语数据，excel 中 csv 分隔符是「;」，因此你需要显式地指定它。编码设置为 latin-1 来读取法语字符。nrows=1000 表示读取前 1000 行数据。...我通常不会去使用其他的函数，像.to_excel, .to_json, .to_pickle 等等，因为.to_csv 就能很好地完成工作，并且 csv 是最常用的表格保存方式。....applymap() 会给表 (DataFrame) 中的所有单元应用一个函数。
根据不同的数据来源可以选择不同的导入方式： 离线数据导入，如果数据源是Hive/HDFS（数据量为几十GB到上百GB），推荐采用Broker Load导入, 如果数据表很多导入比较麻烦可以考虑使用Hive...在导入流程中主要负责导入执行计划的生成和导入任务的调度工作。 BE：Backend，StarRocks系统的计算和存储节点。在导入流程中主要负责数据的 ETL 和存储。...该阶段执行数据的预处理，包括清洗、分区、排序、聚合等。 Spark Load包括该步骤，它使用外部计算资源Spark完成ETL。...Stream Load适用于导入本地文件，或通过程序导入数据流中的数据。 4.Routine Load Routine Load（例行导入）提供了一种自动从指定数据源进行数据导入的功能。...1_2_0：分为三部分，第一部分为查询计划对应任务的序号，第二部分为任务中实例的序号，第三部分为一个实例中生成文件的序号。 csv：为导出文件格式，目前只支持 csv 格式。
下面我们用 Mito 执行一些操作，就好像我们在使用 Excel 一样。 创建新列&重命名列 如果要创建新列，只需单击『添加列』按钮。...创建数据透视表 下图演示了我们创建一个数据透视表，在『种族/民族』列中显示 A、B、C、D 和 E 组的数学和阅读分数的平均值。...工具2：Bamboolib 图片 当我们在Excel工作簿中进行内存密集型计算时，它非常容易卡顿感和崩溃，但这些计算在 Python 中是非常简单可以完成的，我们可以结合另一个名为bamboolib 的...', nrows=100000) df Bamboolib：新建列&统计计算 如果我们要创建一个新列，我们可以在搜索栏上搜索『列命名』操作，然后键入列公式。...下图演示我们使用公式创建一个『价格』列 (revenue/quantity). 图片 Bamboolib：数据透视表 下面我们在搜索栏中输入『数据透视表』。
按行从多个文件中构建DataFrame 假设你的数据集分化为多个文件，但是你需要将这些数据集读到一个DataFrame中。 举例来说，我有一些关于股票的小数聚集，每个数据集为单天的CSV文件。...但是如果数据集中的每个文件包含的列信息呢？ 这里有一个例子，dinks数据集被划分成两个CSV文件，每个文件包含三列： ? 同上一个技巧一样，我们以使用glob()函数开始。...接着我们使用drop()函数来舍弃“moive_1”中出现过的行，将剩下的行赋值给"movies_2"DataFrame： ? 你可以发现总的行数是正确的： ?...将一个由列表组成的Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ? 这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。...数据透视表的另一个好处是，你可以通过设置margins=True轻松地将行和列都加起来： ? 这个结果既显示了总的存活率，也显示了Sex和Passenger Class的存活率。
本节将介绍导入和追加每个文件的过程。 导入文件非常简单，如下所示。 创建一个新的查询【来自文件】【从文本 / CSV】。...每个月，记账员都会勤奋地创建和命名一个新的工作表，并设置和命名该表作为他们月末工作的一部分。他们似乎忽略了一件事，就是把礼品券的发放日期或到期日期放在表中，如图 8-14 所示。...8.3.1 合并表 不幸的是，Excel 中没有按钮可以对当前工作簿中的可见对象创建查询，所以需要去从头开始创建这整个查询，如下所示。 创建一个新的查询【数据】【获取数据】【自其他源】【空白查询】。...另外，追加查询的功能不仅能用于处理外部文件，也可以将当前工作簿中的所有表格或打印区域结合起来合并，创建一个用于分析的表。...至此，已经探索了用外部数据源的手动追加，以及如何为工作簿中的数据生成自动更新系统，有没有可能把这些合并起来，创建一个系统，可以推广到合并一个文件夹中的所有文件，而不必在 Power Query 中手动添加每个文件
上一篇中，我们实现的项目资源管理模块 AssetsManager 功能基本还只是雏形，这次我们来对它进行一些改进和加强，完善诸如对精灵表的支持、总进度回调这样的能力。...使用精灵表 我们先用 TexturePacker 创建一个包含多个小图的精灵表素材，再将导出的 Json 和图片文件加入项目的 public/ 目录，随后就可以通过 Assets.load() 读取 Json...比如，我使用 TexturePacker 制作了一个精灵表 Json 文件: https://hk.krimeshu.com/public/sheets/cat.json。...所以我们在它的基础上封装一个总进度回调函数，除了当前加载的分包进度之外，对于所有分包的数量、已加载分包的个数、正在加载的分包名字等信息进行汇总，再提供给最外层的回调所知晓。 如何实现呢？...既然已经能拿到所有资源的总加载进度了，那我们就可以开始动手创建一个启动加载场景，把资源加载进度输出展示给用户了。
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