标签：Python与Excel,tabula-py 在本文中，我们将了解如何使用Python将PDF转换为Excel。如果你处理数据，那么很可能已经或将不得不处理存储在.pdf文件中的数据。...步骤1：安装Python库和Java tabula-py是tabla-java的Python包装器，它可以读取PDF文件中的表。...步骤2：清理标题行 首先清理标题行。df.columns返回数据框架标题行名称。...浏览一下表，我们似乎可以删除包含NaN值的行，而不会丢失任何数据点。幸运的是，pandas提供了一种方便的方法来删除具有NaN值的行。...() data.to_excel(r'D:\data-1.xlsx') 可以看到，使用Python将PDF转换为Excel只需要5行代码。
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西，但是要知道如何快速查找重·要的知识点。” ? 为了能够快速查找和使用功能，使我们在进行机器学习模型时能够达到一定流程化。...在向append()添加python字典类型时，请确保传递ignore_index=True，以便索引值不会被使用。...要检查panda DataFrame中的空值，我们使用isnull()或notnull()方法。方法返回布尔值的数据名，对于NaN值为真。...Groupby的概念很重要，因为它能够有效地聚合数据，无论是在性能上还是在代码数量上都非常出色。...类似地，我们可以使用df.min()来查找每一行或每列的最小值。 其他有用的统计功能: sum():返回所请求的轴的值的总和。默认情况下，axis是索引(axis=0)。
此前，我已经写了三篇关于 Ui 界面的文章，分别是：猜数游戏、计时器程序和天气查询软件。这次，我们使用 Python 实现 PDF 阅读器。...我们通过 getOpenFileName() 函数来获取文件地址，self 后面的三个参数分别是窗口名称，文件默认路径以及支持的文件类型。这个函数返回文件的地址。...filter_book() 函数用来确保不会重复显示同一本书的封面。...self.table.setCellWidget(self.x, self.y, label) 用来设置标签的行与列。最后确保每八个元素换行，换行后将列数清零。...： 首先维护一个 self.booklist ，里面储存无重复 PDF 文件地址。
数据清理 数据清理意味着修复你的数据集中的坏数据。 坏的数据可能是: • 空单元格 • 格式错误的数据 • 错误的数据 • 重复的数据 在本教程中，你将学习如何处理所有这些问题。...该数据集包含错误的格式（第26行的 "日期"）。 该数据集包含错误的数据（第7行的 "持续时间"）。 该数据集包含重复的数据（第11行和第12行）。...发现重复的内容 重复的行是指已经注册过一次以上的行。...，我们可以假设第11和12行是重复的。...#Remove all duplicates: df.drop_duplicates(inplace = True) Remember:(inplace = True)将确保该方法不会返回一个新的DataFrame
导读：此前的文章《一文看懂数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理》中，我们介绍了数据清洗的过程和方法，本文给出各步骤的详细代码，方便你动手操作。...该代码段执行后返回如下结果（第2行、第5行数据记录被删除）： col1 col2 col3 col4 0 -0.112415 -0.768180 -0.084859...除了可以使用Pandas来做重复值判断和处理外，也可以使用Numpy中的 unique() 方法，该方法返回其参数数组中所有不同的值，并且按照从小到大的顺序排列。...Python自带的内置函数 set 方法也能返回唯一元素的集合。 上述过程中，主要需要考虑的关键点是：如何对重复值进行处理。...重复值的判断相对简单，而判断之后如何处理往往不是一个技术特征明显的工作，而是侧重于业务和建模需求的工作。
，我的大部分时间里，我都在使用 Java 和 Kotlin 等 JVM 语言。...具有讽刺意味的是，我大学毕业后的第一份工作居然是 ReactJS 开发人员。 在过去4年里，我害怕和逃避的语言现在就在我面前。...将近一年半之后，我才有了信心了，慢慢理解JavaScript的工作方式，希望您在阅读本文后也会更加理解JavaCript。...但是使用 JavaScript 修剪不会删除字符串中的所有空格。见下文。...由于我在 Java 中使用字符串的经验，这让我感到困惑。 06、Push 函数 我在我的代码中经常使用 push 方法。虽然我最近知道我们也可以使用 push 来合并数组。
一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 需求：数据中共有多少个订单？...() 返回的仍然是一个 Series len 函数可以计算 Series 值数量 但是你可能不知道的是，这个方式是不准确的！...---- 方式2 之所以说上一种方式是不准确，是因为没有考虑到空值的问题。 len 函数不会忽略空值(nan) ，因此如果列中有空值，那么就比正确结果数量多。...并且排除 nan 这相当于实现了去重，因此： df.order_id.value_counts().count() 点评： 这是原项目的解法，不太直观，不推荐使用 我本人经常把 value_counts...方法中s的位置搞错 不过我自制了一个方法查询器，这样子不至于记错方法： 推荐阅读： python 方法太多了，怎么记住？
只安装 BeautifulSoup4 将 不会 使 read_html() 正常工作。 强烈建议阅读 HTML 表格解析注意事项。它解释了关于上述三个库的安装和使用的问题。...pandas Series 是一维的，只返回行数。 我对泰坦尼克号乘客的年龄和性别感兴趣。...如何从DataFrame中选择特定的行和列？ 我对 35 岁以上的乘客姓名感兴趣。...pandas Series 是 1 维的，只返回行数。 我对泰坦尼克号乘客的年龄和性别感兴趣。...如何从DataFrame中选择特定的行和列？ 我对年龄大于 35 岁的乘客的姓名感兴趣。
然而，情况在浮点数运算中截然不同，尤其是在 Java 等编程语言中，浮点数除以零并不会抛出异常，而是返回特殊的值——Infinity 或 NaN。...计算机科学与数值运算在计算机科学中，数字的表示和运算是由计算机硬件和编程语言的实现所决定的。数值计算不仅仅是简单的加法和乘法，还包括了如何处理特殊情况，比如除以零、无穷大和非数值（NaN）。...根据该标准，浮点数在进行除法运算时，尤其是在除数为零时，不会抛出异常，而是返回 Infinity 或 NaN。这是为了增强程序的容错性和稳定性。...这些设计确保了程序在计算过程中不会因为“除以零”而崩溃，从而保持了更好的稳定性。4....浮点数类型在设计时就考虑到了这些特殊值的存在，目的是为了确保程序的持续运行，而不会因一个不可避免的错误（如除以零）而中断。
整篇总结，在详尽且通俗易懂的基础上，我力求使其有很强的条理性和逻辑性，所以制作了思维导图，对于每一个值得深究的函数用法，我也会附上官方链接，方便大家继续深入学习。...文章中的所有代码都会有讲解和注释，绝大部分也都会配有运行结果，这样的话，整篇总结篇幅量自然不小，所以我分成了上下两篇，这里是上篇，下篇在次条。 1....= 'Japan').all(1)] #去掉所有包含Japan的行 不等于Japan的行为真，则返回 data2 方法二 data['origin'].drop_duplicates()...# 默认删除后面出现的重复值，即保留第一次出现的重复值 输出结果： ?...完整思维导图电子版（PDF） 待明日晚九点推文，和（下篇）一起整理给大家哈 参考资料： pandas官网 pandas用法总结 Pandas 文本数据方法
在本例中，我希望显示所有的重复项，因此传递False作为参数。现在我们已经看到这个数据集中存在重复项，我想删除它们并保留第一个出现项。下面的函数用于保留第一个引用。...如果删除了重复项，df[df.duplicated(keep=False)]将返回null。...注意：请确保映射中包含默认值male和female，否则在执行映射后它将变为nan。 处理空数据 ? 此列中缺少3个值：-、na和NaN。pandas不承认-和na为空。...解决方案1：删除样本（行）/特征（列） 如果我们确信丢失的数据是无用的，或者丢失的数据只是数据的一小部分，那么我们可以删除包含丢失值的行。 在统计学中，这种方法称为删除，它是一种处理缺失数据的方法。...现在你已经学会了如何用pandas清理Python中的数据。我希望这篇文章对你有用。如果我有任何错误或打字错误，请给我留言。
在上一篇文章中，小编带大家回顾了参赛的心路历程，虽然看上去生动有趣，十分轻松，但是小编们在背后也是付出了不少的汗水呀。本篇，小编文文将带你一起分析如何用pandas来对官方给出的数据进行处理和分析。...字段描述和示例如下： 学生id，借阅日期，图书名称，图书编号 9708,2014/2/25,"我的英语日记/ (韩)南银英著 (韩)卢炫廷插图","H315 502" 6956,2013...“示例代码”），获得了一个学生在学院的成绩排名、消费总金额，平均消费金额以及单次最大消费金额等等特征，这些小编就不一一赘述其处理过程啦，有兴趣的同学可以阅读示例代码进行学习。...没错，pandas也提供了数据透视表的功能，相对于使用groupby来说，数据透视表更加的便捷快速，代码如下： #第一个参数指定我们需要计算的列，第二个参数指定行标签，第三个参数代表列标签， #aggfunc...小编也是入门阶段，如果文中有写的不合适或者错误的地方，欢迎大家批评指正。如果代码格式显示出现问题，欢迎您在后台回复"pdf",得到本文的pdf版文件。 处理完数据，如何得到最终可以提交的结果呢？
，这个是我看过的前辈写的博客中使用最多的，本人用过了。...pdfplumber，这个是看了知乎上的一个大佬的发现，并且自己安装成功之后，发现最小众，但是最符合我的需求的解决方案。.../P26.pdf",pages=str(1)) print(df) 这个直接返回的是一个数据帧，所以就直接是结构化的数据啦！...NaN 疑似失联私募机构 NaN NaN 0 1 中投国美投资基金管理...df.iat[1, 1]) # 提取2行2列的数，提取单个数iat效率更高 print('分割线','*'*200)
同时，我们也需要注意数据的质量和完整性，以确保分析结果的准确性和可靠性。...这种情况该如何处理? 关键技术: dropna()方法的how参数。 示例二 【例】当某行有一个数据为NaN时,就删除整行和当某列有一个数据为NaN时,就删除整列。遇到这两周种情况,该如何处理?...对于有重复值的行，第一次出现重复的那一行返回False，其余的返回True。本案例的代码及运行结果如下： 重复值的处理 在Python中，可以使用pandas库来处理数据分析中的重复值。...如果为True，则原地修改DataFrame，即不会返回新的DataFrame；如果为False（默认值），则返回一个新的DataFrame。 errors：指定如何处理未找到要删除的标签。...如果为True，则原地修改DataFrame，即不会返回新的DataFrame；如果为False（默认值），则返回一个新的DataFrame。 errors：指定如何处理未找到要删除的标签。
导读 本文分析了一些最广泛使用的软件度量标准，列举了一些在访问用户的过程中，得知用户后悔采用的捷径。 1. 复制代码 “我认为最有价值的规则是避免重复。有且仅有一次是极限编程里的说法。...这使得测试和调试的时间和成本都增加了。 注意事项： 目标是在产品环境中的零重复代码。你可能不会达到100％，但这是一个有价值的目标。 分解，分解和再分解代码。 测试，测试和再测试你的代码。...代码设计是不同的包, 模块, 类和方法被互相连接在一起的方式. 要对此有一些思考: 一个区域的代码如何被连接到其它区域的代码但却可以有效减少陷入叠积木游戏的几率。...没有编码规范 我们从很明显的地方开始：好的代码是工作良好且容易维护、扩展和调试的代码。为了使代码容易维护、扩展或调试，那么代码必须易于阅读和理解。...没有代码评审或者代码评审时间过长 如果你阅读此条目，你可能知道代码评审有以下几个目的： 它们是确保代码质量的最佳实践。 他们促进团队协作 他们帮助应用代码标准 他们帮助在开发过程的早期识别错误。
复制代码 “我认为最有价值的规则是避免重复。有且仅有一次是极限编程里的说法。- Martin Fowler 这很容易成为头号规则。...这使得测试和调试的时间和成本都增加了。 注意事项： 目标是在产品环境中的零重复代码。你可能不会达到100％，但这是一个有价值的目标。 分解，分解和再分解代码。 测试，测试和再测试你的代码。...代码设计是不同的包, 模块, 类和方法被互相连接在一起的方式. 要对此有一些思考: 一个区域的代码如何被连接到其它区域的代码但却可以有效减少陷入叠积木游戏的几率。...没有编码规范 我们从很明显的地方开始：好的代码是工作良好且容易维护、扩展和调试的代码。为了使代码容易维护、扩展或调试，那么代码必须易于阅读和理解。...没有代码评审或者代码评审时间过长 ? 如果你阅读此条目，你可能知道代码评审有以下几个目的： 它们是确保代码质量的最佳实践。 他们促进团队协作 他们帮助应用代码标准 他们帮助在开发过程的早期识别错误。
，我拿到这个源代码的时候只有寥寥几行英文的注释，我看了几遍后将其添加了一些中文注释，但是感觉还是不够详细，所以前两篇文章就来详细的逐行解释一下这个260行左右的代码。...在第三篇文章中会介绍如何优化为动态衡量式A星算法以及如何对其进行拐角优化（拐角优化的函数，我记得想思路和写框架花费了我半个小时的时间，然后修补漏洞，补了近三个小时，所以说写代码比读代码更加锻炼能力，很多东西是只读代码无法得到的...，建议配合第三篇文章的总结部分一起来看（也就是本系列文章的第八部分），总结部分会帮助大家更容易理解代码 关于完整的代码，前两篇文章介绍的完整的源代码（包括我从网上找的只有少量英文注释的和经过我按自己的理解添加了一些中文注释的两个版本...）我放在了本系列文章的第二篇文章的后面（也就是本系列文章的第七部分）第三篇文章介绍的内容的源代码在第三篇文章的后面（也就是本系列文章的第十和第十一部分），添加了固定障碍物（固定环境）后的完整的代码在第四篇文章的后面...本篇文章到这里就结束了，欢迎大家继续阅读本系列文章的后续文章，本文介绍的内容的完整代码的MATLAB文件我会放到附件里，听说在上传的时候设为粉丝可下载是不需要花费积分的，大家看一下需不需要积分，若还是需要积分
【网络】为啥用无线网就装不起来，换成热点就可以 你的无线网络访问清华镜像存在问题。 【R包安装】运行上述代码这个报错了如何解决 请查看群公告答疑文档，缺啥就安装啥。...先从第一行开始，一行行run，每run一行观察左下角窗口的输出信息，没有关键词 error 且返回一个大于号 > 再run下一行 【课前准备】这个第一行，是具体哪一行啊 看图片中的红框。...看看你是小鼠还是大鼠，然后检索一下对应的包 【实战】想问下如果log之后还有负值以及nan值怎么办呀？哦不，是有负值和nan值 log不了 都加 1，或者你上ppt里找负值那一页看看。...如果你的代码提示框一直有个加号，说明你前面的代码没有运行完，一个代码，如果你不配对的括号或者配对的引号，它会无限制扩充到地球爆炸。因为他一直不配对，所以他认为你的代码一直没有输完，他也不会运行。...【Linux操作】我的这个为什么不可以单行显示 这个就是单行了哦，主要是你没有加上-N所以没有显示行号，如果有重复的行号 就说明有的行 一行没有显示完。
机器学习、深度学习在用Python时，我们要用到NumPy和Pandas库。今天我和大家一起来对这两个库的最最基本语句进行学习。...下面在Python上利用NumPy库来计算numbers的平均数、中位数和标准差了。（import numpy要确保安装了numpy库哦！...name # c NaN 36 False jack # d 19.8 43 True frank 若只需要上面c、d行的健康情况 df[df['age'] >=...下面假设我们有以下数据框架，由2列分别是’one’、’two’和四行’a’、’b’、’c’、’d’。值均为整数。...由于我水平有限，所以接下来几天给大家转几篇大神写的关于Pandas和NumPy的很好的文章，大家可以一起学习一下哈！最后感谢大家的阅读。
以下符号： =R= 代表着在R中代码是怎么样的。...返回第2行的第三种方法，返回的是DataFrame，跟data[1:2]同 利用序号选择的时候，注意[:,]中的:和,的用法 选择行： #---------1 用名称选择----------------...- data['a':'b'] #利用index值进行切片，返回的是**前闭后闭**的DataFrame, #即末端是包含的 data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行...[-1] #选取DataFrame最后一行，返回的是Series data.iloc[-1:] #选取DataFrame最后一行，返回的是DataFrame 其中跟R中的data.table...————————————————————————————————————- 七、其他 1、组合相加 两个数列，返回的Index是两个数据列变量名称的；value中重复数据有值，不重复的没有。
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