OSPF（开放最短路径优先，Open Shortest Path First）是一种内部网关协议（IGP），用于在计算机网络中进行路由选择。它是一个开放标准的协议，其设计目标是提供快速且高效的路由选择，并支持大规模网络的扩展性。在OSPF中，网络类型对于网络拓扑和路由算法都有重要影响。本文将深入探讨OSPF网络类型，以及它们在不同场景下的应用和影响。
最傻的方法：一个个导出呗，导到不同的excel表格中。但是问题来了，我要模拟10组参数，每个参数有5个表格，这样做的话会产生50个表格！这多让人头大。
在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
前面介绍了Pandas最重要的两个类：Series和DataFrame，讲述了这两种数据结构常用的属性和操作，比如values，index, columns，索引，Series的增删改查，DataFrame的增删改查，Series实例填充到Pandas中，请参考：
数据分析的数据的导入和导出是数据分析流程中至关重要的两个环节，它们直接影响到数据分析的准确性和效率。在数据导入阶段，首先要确保数据的来源可靠、格式统一，并且能够满足分析需求。这通常涉及到数据清洗和预处理的工作，比如去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等，以确保数据的完整性和一致性。
本文讲解使用Python pandas将多个工作表保存到一个相同的Excel文件中。按照惯例，我们使用df代表数据框架，pd代表pandas。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
之前也有试过直接用xlwt 来操作sheetwork对象，来实现给指定行添加颜色的操作，由于能力有限，最终没有找到合适的方法，最终换了个方法 先读出来，因为workbook对象可以拿到行数 和对列操作，筛选关键字比较方便，所以上边代码就是一个demo，但是这个方法还是有弊端的，我把dataframe导出到excel，没有合适的方法给指定列添加颜色，只能先临时落到本地，再读出来，很麻烦，不知道有没有sheetwork 直接转workbook的方法，还得再学习啊~
在处理地理空间数据时，经常需要以最自然的方式可视化这些数据：地图。如果可以使用Python快速轻松地创建数据的交互式地图，在本教程中使用洛杉矶县所有星巴克位置的数据集。在文章的最后将能够创建：
常用的方式 常用的读写Excel的库： pandas openpyxl xlrd/xlwt/xlutils 使用它们都能够达到读写Excel的目的，但它们的侧重点又略有不同。 具体如下： pandas：数据处理最常用的分析库之一，可以读取各种各样格式的数据文件，一般输出dataframe格式，功能强大 openpyxl：主要针对xlsx格式的excel进行读取和编辑 xlrd库：从excel中读取数据，支持xls、xlsx xlwt库：对excel进行修改操作，不支持对xlsx格式的修改 xlutils库：
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium，作者：Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数，帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时，无需修改或仅需少量修改代码。
大家好，今天小编来为大家介绍几个Pandas读取数据以及保存数据的方法，毕竟我们很多时候需要读取各种形式的数据，以及将我们需要将所做的统计分析保存成特定的格式。
支持字体设置、前景色背景色、border设置、视图缩放（zoom）、单元格合并、autofilter、freeze panes、公式、data validation、单元格注释、行高和列宽设置
使用xlrd和xlwt扩展包，确定工作簿中工作表的数量、名称和每个工作表中行列的数量。 1excel_introspect_workbook.py
从上述的例子中不难看出，想要实现分组操作，必须明确三个要素：分组依据分组依据、数据来源数据来源、操作及其返回结果操作及其返回结果。同时从充分性的角度来说，如果明确了这三方面，就能确定一个分组操作，从而分组代码的一般模式：
CSV文件是一种纯文本文件，其使用特定的结构来排列表格数据。CSV是一种紧凑，简单且通用的数据交换通用格式。许多在线服务允许其用户将网站中的表格数据导出到CSV文件中。CSV文件将在Excel中打开，几乎所有数据库都具有允许从CSV文件导入的工具。标准格式由行和列数据定义。此外，每行以换行符终止，以开始下一行。同样在行内，每列用逗号分隔。
当Excel中有大量需要进行处理的数据时，使用Python不失为一种便捷易学的方法。接下来，本文将详细介绍多种Python方法来处理Excel数据。
作为程序员，你的电脑里、书架上，一定少不了 Python 的资料和课程。免费的电子书，花钱买的课，实体书籍...
将数据导出到Excel文件通常是任何用户阅读和解释一组数据的最优先和最方便的方式。通过使用Pandas库，可以用Python代码将你的网络搜刮或其他收集的数据导出到Excel文件中，而且步骤非常简单。
pandas是基于Numpy创建的Python包，内置了大量标准函数，能够高效地解决数据分析数据处理和分析任务，pandas支持多种文件的操作，比如Excel，csv，json，txt 文件等，读取文件之后，就可以对数据进行各种清洗、分析操作了。
会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。
Pandas作为大数据分析最流行的框架之一。用好Pandas就像大数据工程师用好SQL用好Excel一样重要。如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具，大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。
一般在做数据分析时最常接触的就是逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。
Parquet 是一种开源文件格式，用于处理扁平列式存储数据格式，可供 Hadoop 生态系统中的任何项目使用。 Parquet 可以很好地处理大量复杂数据。它以其高性能的数据压缩和处理各种编码类型的能力而闻名。与基于行的文件（如 CSV 或 TSV 文件）相比，Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识，今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍，通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。
Excel是我们职场打工人接触最多的办公室软件之一，当中会涉及到很多重复的操作，好在Python为我们提供了很多操作Excel的模块，能够帮助我们极大地提高工作效率，从琐碎的工作时间中抽出身来。
前面两篇文章基础篇（一）和基础篇（二）讲了数据分析虚拟环境创建和pandas读写csv、tsv、json格式的数据，今天我们继续探索pandas读取数据。 本系列学习笔记参考书籍：《数据分析实战》托马兹·卓巴斯
首先给出一个示例数据，是一些用户的账号信息，基于这些数据，这里给出最常用，最重要的50个案例。
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。
python处理excel的库很多，例如xlrd/xlwt/openpyxl/xlsxwriter等。每个库都有一定的局限性,pandas处理excel是基于这些库的，所以集大成者。 个人还是比较喜欢用pandas, 开箱即用。
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
一般来说，现代计算机网络是自主计算机的互连集合。这些计算机各自是独立的，地位是平等的，它们通过有线或无线的传输介质连接起来，在计算机之间遵守统一的通信协议实现通信。不同的计算机网络可以采用网络互连设备实现互连，构成更大范围的互连网络。在计算机网络上可以实现信息的高速传送，计算机的协同工作以及硬件、软件和信息资源的共享。 这个定义说明以下几方面的问题： 第一：一个网络中一定包含多台具有自主功能的计算机。所谓具有自主功能，是指这些计算机离开网络也能独立运行和工作。 第二：这些计算机之间是相互连接的，所以使用的通信手段可以形式各异，距离可远可近，连接所使用的介质可以是双绞线、同轴电缆、光纤等各种有线传输介质或卫星、微波等各种无线传输介质。 第三：相互通信的计算机之间必须遵守相应的协议，按照共同的标准完成数据的传输。 第四：计算机之间相互连接的主要目的是为了进行数据交换、资源共享或协同工作。
导读：任何原始格式的数据载入DataFrame后，都可以使用类似DataFrame.to_csv()的方法输出到相应格式的文件或者目标系统里。本文将介绍一些常用的数据输出目标格式。
前面我们介绍了xlrd、xlwt与openpyxl等第三方库操作Excel文件，但是这些第三方库依旧不够高效，无法替代Excel在数据处理方面的诸多功能，而Pandas这个第三方库可以完美解决上面提到的所有问题。
read 函数不带参数使用时会一次读入文件的全部内容，因为会占用系统的内存，可以选择分块读入再进行拼接：
本文说明如何使用 xlsxwriter、pandas、openpyxl 三个库来实现数据写入 Excel，写入后的格式如下图所示：
通过这一方法，增强数据的呈现，使信息的探索和理解不仅内容丰富，而且具有视觉吸引力。
CLNP，英文全称：Connectionless Network Service，即无连接模式网络服务，它是一个协议栈，最初是作为 TCP/IP 的替代品而开发的。早在 OSPF 和 IS-IS 被开发时，IP 并不是今天的主导协议。当人们想到 OSI 时，自然而然会想到 OSI 模型，但当时，ISO（国际标准化组织）也创建了类似于 IP 和 UDP 的东西，称为 CLNP（无连接模式网络协议）和 CLNS（无连接模式网络服务）。CLNS（无连接网络服务）与 CLNP（无连接网络协议）相结合是相当于 IP 的 ISO（国际标准组织）。
可以说Spark几乎是企业搭建大数据平台必备组件，作为数据分析工程师在工作中执行程序、调试程序、查询数据都会和Spark打交道，所以对Spark知识的考察也就顺理成章了。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
「处理Excel表格需要用到openpyxl模块，该模块需要手动安装pip install openpyxl」
excel的写入函数为pd.DataFrame.to_excel()；必须是DataFrame写入excel, 即Write DataFrame to an excel sheet。
Web数据分析是一门多学科融合的学科，它涉及统计学、数据挖掘、机器学习、数据科学、知识图谱等领域。数据分析是指用适当的统计方法对所收集数据进行分析，通过可视化手段或某种模型对其进行理解分析，从而最大化挖掘数据的价值，形成有效的结论。
我也在网上包括公众号上搜索有关IS-IS协议的文章，真的是一头脑，要么就是垃圾水文，要么就是各种转载，而且不成体系，那么今天瑞哥就安排一下，还是那句话，总结到位、清晰明了、人类看得懂！
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