> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
通常情况下,我们使用 Pandas 来读取 Excel 数据,可以很方便的把数据转化为 DataFrame 类型。但是现实情况往往很骨干,当我们遇到结构不是特别良好的 Excel 的时候,常规的 Pandas 读取操作就不怎么好用了,今天我们就来看两个读取非常规结构 Excel 数据的例子
Excel插件中烂大街的合并工作薄/表功能,在python上可以优雅完成,但前提是数据干净整齐。
最简单的用法就是传递一个含有DataFrames的列表,例如[df1, df2]。默认情况下,它是沿axis=0垂直连接的,并且默认情况下会保留df1和df2原来的索引。
加载点位信息xlsx文件,使用pandas加载为DataFrame后转换为JSON。
Path.cwd() : 获取当前工作目录;f.exists():判断某个实例是否存在; f.is_dir():判断该路径是否是目录; f.is_file():判断该路径是否是文件; f.stat().st_size: 得到某个文件的大小;f.absolute(): 获得绝对路径; f.parent(): 获取路径的上级路径; f.name: 获取文件名;f.stem: 获取文件前缀;f.suffix: 获取文件后缀。
前几天在Python白银交流群【干锅牛蛙】问了一个Python处理Excel数据的问题。问题如下:有两个问题哈:1、表头有合并单元格识别不出来,如何处理类似下图
大家好,我是Python进阶者。前一阵子给大家分享了Python自动化文章:手把手教你利用Python轻松拆分Excel为多个CSV文件,手把手教你4种方法用Python批量实现多Excel多Sheet合并,而后在Python进阶交流群里边有个叫【扮猫】的粉丝遇到一个问题,她有很多个Excel表格,而且多个excel里多个sheet表,现在需要对这些Excel文件进行合并。
使用Python做数据相关工作,不能不提 JupyterNotebook 这个强大的工具,网络上其实挺多相关的资料,只是相对而言比较分散,有些技巧可能对于初学者不太有用。
相比常用的 os.path而言,pathlib 对于目录路径的操作更简介也更贴近 Pythonic。但是它不单纯是为了简化操作,还有更大的用途。
相比常用的 os.path而言,pathlib 对于目录路径的操作更简介也更贴近 Pythonic。但是它不单纯是为了简化操作,还有更大的用途。 pathlib 是Python内置库,Python 文档给它的定义是:The pathlib module – object-oriented filesystem paths(面向对象的文件系统路径)。pathlib 提供表示文件系统路径的类,其语义适用于不同的操作系统。
要说在工作中最让人头疼的就是用同样的方式处理一堆文件夹中文件,这并不难,但就是繁。所以在遇到机械式的操作时一定要记得使用Python来合理偷懒!今天我将以处理微博热搜数据来示例如何使用Python批量处理文件夹中的文件,主要将涉及:
更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html
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 (
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
在使用 Pandas 进行数据分析和处理时,read_csv 是一个非常常用的函数,用于从 CSV 文件中读取数据并将其转换成 DataFrame 对象。read_csv 函数具有多个参数,可以根据不同的需求进行灵活的配置。本文将详细介绍 read_csv 函数的各个参数及其用法,帮助大家更好地理解和利用这一功能。
在上贴〖从 Tick 到 Bar〗里,我们已经会从「异质」的 tick 数据采样出「同质」的 bar 数据。当数据太多时,传统 (非深度) 机器学习算法的表现会有上限,如下图的红线所示。
今天我们来分享一个真实的自动化办公案例,希望各位 Python 爱好者能够从中得到些许启发,在自己的工作生活中更多的应用 Python,使得工作事半功倍!
需要向大约 500 名用户发送带有 Excel 附件的电子邮件,同时必须按用户从主 Excel 文件中拆分数据以创建他们自己的特定文件,然后将该文件通过电子邮件发送给正确的用户。
在有些视觉任务场景下例如: 车牌OCR识别,红绿灯检测,猫的品种分类。根据关键词抓取百度图片可以帮助我们快速构建数据集。
pandas 提供了用于内存分析的数据结构,这使得使用 pandas 分析大于内存数据集的数据集有些棘手。即使是占用相当大内存的数据集也变得难以处理,因为一些 pandas 操作需要进行中间复制。
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:DataFrame 和 Series。
之前曾介绍过Python的os库详细使用方式,具体可看看这篇博文:https://www.cnblogs.com/poloyy/p/12341231.html
总而言之,我们通常拥有不太理想的数据集、难以解释的指标以及缺乏识别数据集中问题的工具。所有这些因素加在一起,很难对手头的问题建立直觉,并且常常让人不清楚如何遵循系统的、迭代的方法来提高模型性能。
前段时间,在使用新版本的 Django 时,我发现了 settings.py 的第一行代码从
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大家好,我是猫哥,今天分享的是“Python工匠”系列的第 11 篇文章。这个系列的文章对 Python 进阶有极大帮助,相信你读后必有收获哦。
pytest 提供了一个收集用例的钩子,在用例收集阶段,默认会查找test_.py 文件或者 _test.py文件。 如果我们想运行一个非python的文件,比如用yaml 文件写用例,那么就需要改变用例的收集规则。 以最新版pytest 7.2.0版本为例
通过Shapley Value可以计算每个渠道的贡献权重,而且沙普利值的计算只需要参加的渠道总数,不考虑顺序,因此计算成本也较低。
今天讲的是各位一定会接触到的PDF转换,关于各种格式的文件转换为PDF有很多第三方工具与网站可以实现,但是使用Python的好处不仅可以批量转换,同时一旦脚本写完了以后就可以一键执行,彻底解放双手,那么本文就来盘一盘如何使用Python来将Word/Excel/PPT/Markdown/Html等各种格式的文件转换为PDF!
Python 工匠系列又来了,这次讲的是怎样高效地操作文件,推荐给大家。Python 工匠系列又来了,这次讲的是怎样高效地操作文件,推荐给大家。Python 工匠系列又来了,这次讲的是怎样高效地操作文件,推荐给大家。
下午的时候我正无聊的刷着手机,就听叮咚一声,我就顺便看了一眼,好家伙是老师在发赚钱的单子,我再一看,这不是我刚刚学过去的知识吗,二话不说立马就开启了‘抢单’模式。
1 ruamel.yaml简介 ruamel.yaml是一个yaml解析器; ruamel.yaml是一个用于Python的yaml1.2加载器/转储程序包; 它是PyYAML 3.11的衍生产品; ruamel.yaml库继承子PyMYAL库,读写方法基本相同,目前来说可以根据自己的习惯选择使用 ruamel.yaml 还是 PyMYAL 进行yaml文件的读写操作。 2 ruamel.yaml安装 前提条件是:确保安装了最新版本的pip和setuptools(>=20.6.8)。 2.1 setupto
os模块是Python标准库中的一部分,提供了一种与操作系统进行交互的方法。主要功能包括文件和目录的操作、路径处理、进程管理等。在使用os模块之前,我们需要先导入它:
合并数据集,是数据科学中常见的操作。对于有共同标识符的两个数据集,可以使用Pandas中提供的常规方法合并,但是,如果两个数据集没有共同的唯一标识符,怎么合并?这就是本文所要阐述的问题。对此,有两个术语会经常用到:记录连接和模糊匹配,例如,尝试把基于人名把不同数据文件连接在一起,或合并只有组织名称和地址的数据等,都是利用“记录链接”和“模糊匹配”完成的。
from pathlib import Path import warnings import numpy as np import pandas as pd import scanpy as sc import snapatac2 as snap import scvi import bioquest as bq import sckit as sk 基因组注释文件 gff_file="~/DataHub/Genomics/GENCODE/hg38.v43.chr_patch_hapl_scaf
Pathlib库提供了一个面向对象的API来解析,建立,测试和处理文件名和路径,而不是使用底层字符串操作。
pathlib 是Python内置库,Python 文档给它的定义是 Object-oriented filesystem paths(面向对象的文件系统路径)。pathlib 提供表示文件系统路径的类,其语义适用于不同的操作系统。路径类在纯路径之间划分,纯路径提供纯粹的计算操作而没有I / O,以及具体路径,它继承纯路径但也提供I / O操作。
如果你还在为操作文件路径烦恼,不会使用os.path模块,那么是时候试试pathlib了。
pathlib 模块是在Python3.4版本中首次被引入到标准库中的,作为一个可选模块。 从Python3.6开始,内置的 open 函数以及 os 、 shutil 和 os.path 模块中的各种函数都可以正确地使用 pathlib.Path 对象了。
在日常编码中,常常会有这些操作 在当前目录或用户目录下新建一个配置文件, 获取一个文件的路径或上级目录 这些都涉及路径操作 相信大家都使用过`os.path`来处理过,这个痛苦我想"谁用谁知道吧" 今天的主角`pathlib`就是来解决痛苦的... pathlib简介 pathlib是跨平台的、面向对象的路径操作库, pathlib就是对os.path进行了封装,提供了一个便捷的,面向对象的操作方式, 相对os.path作为string对象需要进行众多繁琐的操作, 它才真正是for humans pyth
在编程过程中,我们往往会遇到一个小麻烦——微软 Windows 系统在文件夹名之间使用反斜杠字符,而几乎所有其它的计算机(操作系统)都使用正斜杠:
还记得入门Python数据分析时经常会import几个库,下面这几个可谓是入门学习时的四大护法,Python数据处理和可视化常会用的工具。
这里将介绍三种判断文件或文件夹是否存在的方法,分别使用os模块、Try语句、pathlib模块。
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