作为一名数据专家，日常工作很可能都是在使用数据之前对其进行导入、操作和转换。可悲的是，许多人都没有机会接触到拥有精心策划过的数据的大数据库。相反，被不断地喂食 “TXT” 或 “CSV” 文件，并且在开始分析之前，必须经历将它们导入到 Excel 或 Power BI 解决方案的过程。对用户来说，重要的商业信息往往是以以下格式存储或发送给用户的。
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
把源数据汇总后，为了满足质量要求的数据，需要做数据清洗。PQ就好像变形金刚(英文版PowerBI的转换选项卡恰好也叫“Transform”)，在转换选项卡中，集成了各类变形功能。使用频率最高的一般有12个小招: 首行作标题、修改数据类型、删除(重复、错误、空项目)、拆分、提取、合并、替换、填充、移动、排序、格式、逆透视。
今天的分享来满足这位读者的需求，想读“关于数据库sql或者MySQL的，就那种Python来处理数据库，比如Python爬虫爬到数据，然后封存到数据库里面，然后再从sql里面读取，进行分析可视化”。
CSV（或文本文件）的导入方式与外部Excel文件的导入方式基本一致，本文章从2个例子说明规范CSV文件的导入以及非规范CSV文件导入时需要注意的问题，导入文本文件的方法与CSV的基本一致，不单独举例。
今天这篇文章是根据批量填充数据的进阶版。基础版本就一段很简单的代码。虽然简单，但如果这个模板或者数据发生变化，还是要改来改去的，所以本文就在基础版本上进行改进，只需要动动鼠标就可以填充大量数据到Excel工作表中。
df 中RSRP<=-110占比字段为 str ，需要先转换为 float 再除以100，最后用1-该值得到RSRP覆盖率
写在前面：公众号又被我搁置好久，闲来无事，写写近期学的R语言吧，主要分为两个部分写，一主要为数据处理，二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了，作为R语言入门是够用的，但是学海无涯，以此只是作为一个引子，想要进步还是要自己多学多练，举一反三才行。
不同的公式可以达到同样的效果，所以观察产生结果的公式就很重要，别把公式栏给隐藏了，需要打开它，如图1所示。例如：删除列和删除其他列可能得到的效果是一样的，但是如果数据有变动刷新后得到的结果却有可能不同。
PhpSpreadsheet提供了丰富的API接口，可以设置诸多单元格以及文档属性，包括样式、图片、日期、函数等等诸多应用，总之你想要什么样的Excel表格，PhpSpreadsheet都能做到。
PhpSpreadsheet是一个纯PHP编写的组件库，它使用现代PHP写法，代码质量和性能比PHPExcel高不少，完全可以替代PHPExcel（PHPExcel已不再维护）。使用PhpSpreadsheet可以轻松读取和写入Excel文档，支持Excel的所有操作。
前几天遇到一个工作，需要将几个分别包含几十万行的csv文件的某3列合并成1个csv文件，当时是手工合并的： 1、csv另存为excel； 2、删除不需要的列，仅保留想要的列 3、excel另存为csv 4、最后，手工合并处理好的csv 不得不说，这样操作效率真的很低，尤其是操作几十万行的文件，当时就想利用python代码肯定可以实现，今天利用周末的时间好好研究了一下，终于实现了，操作几十万行的文件只需要一两分钟，比手工高效多了。 实现思路如下： 1、利用os模块获取文件下所有csv文件（表结构相同） 2、用pandas打开第一个文件； 3、循环打开剩下的文件； 4、利用pd.concat拼接不同的df，该方法可以自动去除多余的标题行； 5、挑选需要的列，去重； 6、将结果输出文csv文件； 完整代码如下：
今天看到官网论坛上宣布，QIIME 2 2023.7 版本现已发布！计划的下一个QIIME 2版本计划于2023年9月发布（QIIME 2023.9），本次更新是一个小的版本更新，更新频率挺高，不过还是有一些改变的，一起来看下！qiime2团队的目标真的是星辰大海，这是全世界科研工作者合作的力量，重命名为“扩增子发行版”，这意味着宏基因组版本很快将到来！
像下面左图这种仅需通过单行就能确定数值的，被称为一维表。为了方便浏览打印美观，很多人会把重复姓名合并单元格，如下面右图（合并单元格只是格式美观，对数据清洗反而是一大障碍，会耗费额外时间精力）
两章前，在 OSEMN 数据科学模型的第一步，我们看到了从各种来源获取数据。这一章讲的都是第二步：清理数据。你看，你很少能立即继续探索甚至建模数据。您的数据首先需要清理或清理的原因有很多。
为了方便同学们学习和收藏，兰色把工作中最常用、最简捷的小技巧进行一次整理，共57个。希望对同学们有所帮助。
进入PowBI，弹出的如下页面也可以直接关闭，在Power BI中想要导入数据需要通过Power Query 编辑器，Power Query 主要用来清洗和整理数据。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 传统的Excel单表虽然可以有100万行数据的承载量，但是在实际分析时，20万行的数据就已经让传统的Excel非常吃力了。 但是，如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件，即使是上百万行数据，也可以在短时间内快速完成处理和分析。 Power Query在Excel和Power BI Desktop中都是内置组件，并且管理界面和知识体系保持了高度一致。 其实，Power BI中的Power Query和Power P
大家好，我是云朵君！ 加载一个Jupyter插件后，无需写代码就能做数据分析，还帮你生成相应代码？
这篇万字长文，是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习，否则，可能会找不到操作的数据源。
在使用 R 语言的过程中，需要给函数正确的数据结构。因此，R 语言的数据结构非常重要。通常读入的数据并不能满足函数的需求，往往需要对数据进行各种转化，以达到分析函数的数据类型要求，也就是对数据进行“塑形”，因此，数据转换是 R 语言学习中最难的内容，也是最重要的内容。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在大数据时代，数据的来源具有多样性、复杂性。 针对数量庞大、渠道及格式多样的数据，数据清洗就成为刚需。 在数据分析中，数据清洗实际上是十分繁重且关键的一步。 Power Query作为数据清洗的工具，能将这些多源的数据集中并统一转换成所需要的格式，为数据分析创造前提条件。 此外，Power Query还能使办公自动化更进一步，与常用办公软件Excel无缝衔接，使日常的重复工作实现自动化，得到高效并准确的处理结果，不仅可以为企业节省人力成本，还可以为个
PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。
在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。实际上，groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序，然后深入了解其后台的实际情况，即所谓的“拆分-应用-合并”过程。
豆瓣是一个提供图书、电影、音乐等文化产品的社区平台，用户可以在上面发表自己的评价和评论，形成一个丰富的文化数据库。本文将介绍如何使用爬虫技术获取豆瓣图书的评分数据，并进行可视化分析，探索不同类型、不同年代、不同地区的图书的评分特征和规律。
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后，整个文件夹如下图所示。
如果你的电脑内存较小那么想在本地做一些事情是很有局限性的（哭丧脸），比如想拿一个kaggle上面的竞赛来练练手，你会发现多数训练数据集都是大几G或者几十G的，自己那小破电脑根本跑不起来。行，你有8000w条样本你牛逼，我就取400w条出来跑跑总行了吧（狡滑脸）。
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵 差异分析前的准备工作 scRNA-seq——读入数据详解 scRNA-seq——质量控制 为什么需要Normalization和PCA分析 scRNA-seq聚类分析（一） scRNA-seq聚类分析（二） scRNA-seq Clustering (一) scRNA-seq Clustering (二) scRNA-seq Clustering quality control (一) scRNA-seq Clustering quality control (二)
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ （本文框架） 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据（CSV）的方法： 方法一：使用pd.read_csv()，默认打开csv文件。 9、
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;
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公众号原文首发：https://mp.weixin.qq.com/s/4RYfYc8_2vNxvq_B1bZrUA
大家好，我是程序视点的小二哥! 今天要分享的是一个纯前端实现读取和导出excel文件的工具库：ExcelJS
'2017年2月1日05:43:35 '16年想开发的最后一个Excel代码经过漫长的酝酿与研究终于编写完毕，解决了超过一百万行的csv文件Excel打不开的问题，自动分割为多个sheet，并且数字超过15位不会后面全是0。 '也可以用于平常打开csv文件，速度比直接打开快一倍，还可以用于指定行数分割，多文件合并，csv批量转Excel。 ' '顺道普及：csv文件就是用逗号分隔的数据表，有回车或逗号的文本还有长数字用两个"包围（连续两个表示"本身） 'xlsx文件大小约csv的50%，打开时间约
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！
合并查询在Power Query中是很成熟的应用，相当于SQL中的各种JOIN（抽时间会写几篇SQL的join，算是SQL的小核心）。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。最近我正好做了一些测试，希望这些结果能够帮助到大家。
pandas.read_csv参数详解 pandas.read_csv参数整理 读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数： filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (
易上手， 文档丰富的Pandas 已经成为时下最火的数据处理库。此外，Pandas数据处理能力也一流。
更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html
pandas.read_csv参数整理 读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数： filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handl
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
数据表是由表名、表中的字段和表的记录三个部分组成的。设计数据表结构就是定义数据表文件名，确定数据表包含哪些字段，各字段的字段名、字段类型、及宽度，并将这些数据输入到计算机当中。
Awk是Unix和类似Unix系统下功能强大的文本分析工具，但是因为它具有可用于执行常见解析任务的编程函数，因此也被视为一种编程语言。 您可能不会使用awk开发下一个GUI应用程序，也不会改变您的默认脚本语言，但是在特定任务下它可以成为十分强大且实用的程序。这些任务可能是多种多样的。想要知道哪些问题可以使用awk的最好方法就是学习awk。之后您会惊讶地发现使用awk后将会令工作事半功倍。
将两个结构相同的数据框合并成一个数据框。 函数concat([dataFrame1, dataFrame2, ...])
前几天在Python最强王者交流群【wen】问了一个Python处理Excel数据的问题。问题如下：请教：每个文件夹下都有一个“XX公司 [2023]4234534客户清单.xlsx”的文件，我现在用os模块，if file_name.endswith('查询清单.xls')来识别，怎么用正则表达式来实现的？
我们有时候需要把一些机密文件发给多个客户，为了避免客户泄露文件，会在机密文件中添加水印。每个客户收到的文件内容相同，但是水印都不相同。这样一来，如果资料泄露了，通过水印就知道是从谁手上泄露的。
对于许多数据科学家来说，数据操作起始于Pandas或Tidyverse。从理论上看，这个概念没有错。毕竟，这是为什么这些工具首先存在的原因。然而，对于分隔符转换等简单任务来说，这些选项通常可能是过于重量级了。 有意掌握命令行应该在每个开发人员的技能链上，特别是数据科学家。学习shell中的来龙去脉无可否认地会让你更高效。除此之外，命令行还在计算方面有一次伟大的历史记录。例如，awk - 一种数据驱动的脚本语言。Awk首次出现于1977年，它是在传奇的K&R一书中的K，Brian Kernighan的帮助下出现的。在今天，大约50年之后，awk仍然与每年出现的新书保持相关联！ 因此，可以肯定的是，对命令行技术的投入不会很快贬值的。
Microsoft Excel 是微软为 Windows、macOS、Android 和 iOS 开发的电子表格软件，可以用来制作电子表格、完成许多复杂的数据运算，进行数据的分析和预测，并且具有强大的制作图表的功能。由于 Excel 具有十分友好的人机界面和强大的计算功能，它已成为国内外广大用户管理公司和个人财务、统计数据、绘制各种专业化表格的得力助手。允许用户自定义界面的电子制表软件包括字体、文字属性和单元格格式，它还引进了智能重算的功能，当单元格数据变动时，只有与之相关的数据才会更新，荒岛本次带来九十九个 Excel 技巧，提高您的办公效率。
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