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文件工作薄指定工作中提取指定字符数据

文件工作薄指定工作中提取指定字符数据 【问题描述】一个文件夹中有4年公司销售情况Excel文件,一个月一个文件,每个文件中有一个工作”销售情况”,请你在“销售情况”工作,复制出”...小龙女”销售金额,并汇总到一个工作,计算出“小龙女”这四年来销售总额 【难点】一个有一个文件,每个文件要打开-----复制“小龙女”销售金额----粘贴到汇总文件----关闭文件---“不保存”...【解决方法】 用VBA程序,Dir文件所有文件,workbooks.open每一个文件,Find(“小龙女”),找到它行,再打这一行单元格全部赋值给数组。...数组第一列全部保存“文件名“可以知道来源, 【说明】:还好,每个文件只有一个”小龙女”一行数据,如果是多行,我也不知道怎么办,还没想到。...") Application.DisplayAlerts = True Application.ScreenUpdating = True End Sub ======保存起来,以便以后学习

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yhd-ExcelVBA根据条件查找指定文件数据填写到当前工作指定列

yhd-ExcelVBA根据条件查找指定文件数据填写到当前工作指定列 【问题】当我们要用一个数据来查询另一个数据时,我们常常是打开文件复制数据数据到当前文件新建一个数据,再用伟大VLookup...【解决方法】个人感觉这样不够快,所以想了一下方法,设计出如下东东 【功能与使用】 设置好要取“数据源”文件路径 data_key_col = "B" data_item_col = "V"为数据...key列与item列 this**是当前数据东东 Sub getFiledata_to_activesheet() Dim mydic As Object, obj As Object...====================================、 file = "F:\家Excel学习\yhd-Excel\yhd-Excel-VBA\yhd-ExcelVBA根据条件查找指定文件数据填写到当前工作指定列...\201908工资变动名册.xls" file_sht = "工资变动名册" data_key_col = "B" data_item_col = "V" '===要取数据

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numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件第一列数据并求其最值

/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题,关于Python读取文件夹下多个CSV文件第一列数据并求其最大值和最小值,大家讨论甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题小伙伴可以少走弯路...通常我们通过Python来处理数据,用比较多两个库就是numpy和pandas,在本篇文章,将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件第一列数据并求其最大值和最小值代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取结果如下图所示。 ?...通过该方法,便可以快速取到文件夹下所有文件第一列最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件第一列数据并求其最大值和最小值代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python,使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件,并求取文件第一列数据最大值和最小值,当然除了这两种方法之外,肯定还有其他方法也可以做得到,欢迎大家积极探讨

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scalajava等其他语言CSV文件读取数据,使用逗号,分割可能会出现问题

众所周知,csv文件默认以逗号“,”分割数据,那么在scala命令行里查询数据: ?...可以看见,字段里就包含了逗号“,”,那接下来切割时候,这本应该作为一个整体字段会以逗号“,”为界限进行切割为多个字段。 现在来看看这里_c0字段一共有多少行记录。 ?...记住这个数字:60351行 写scala代码读取csv文件并以逗号为分隔符来分割字段 val lineRDD = sc.textFile("xxxx/xxx.csv").map(_.split(",")...所以如果csv文件第一行本来有n个字段,但某个字段里自带有逗号,那就会切割为n+1个字段。...自然就会报数组下标越界异常了 那就把切割规则改一下,只对引号外面的逗号进行分割,对引号内不分割 就是修改split()方法里参数为: split(",(?

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精通 Pandas 探索性分析:1~4 全

/img/821fc1c4-66e5-4d78-8833-5a18bd54d4dd.png)] 多张读取数据 Excel 数据文件附带数据和多个工作。...查找工作名称 要找出工作名称,请将 Excel 文件传递到ExcelFile类,然后在结果对象上调用sheet_names属性。 该类将 Excel 文件图纸名称打印为列表。...,我们在之前创建 Excel 文件对象上调用parse方法,并传入我们想要读取工作名称。...现在,我们两个单独数据两个工作获取数据,如以下屏幕截图所示: [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-LH90uqdh-1681365993784...点表示法 还有另一种方法可以根据数据中选择数据子集来创建新序列。 此方法称为点表示法。

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Pandas 做 ETL,不要太快

ETL 是数据分析基础工作,获取非结构化或难以使用数据,把它变为干净、结构化数据,比如导出 csv 文件,为后续分析提供数据基础。...本文对电影数据做 ETL 为例,分享一下 Pandas 高效使用。完整代码请在公众号「Python七号」回复「etl」获取。 1、提取数据 这里电影数据 API 请求数据。...一旦你有了密钥,需要确保你没有把它直接放入你源代码,因此你需要创建 ETL 脚本同一目录创建一个名为 config.py 文件,将此放入文件: #config.py api_key = <YOUR...JSON 数据,这里使用 from_dict() 记录创建 Pandas DataFrame 对象: df = pd.DataFrame.from_dict(response_list) 如果在...名称列表,以便数据中选择所需列。

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AI 技术讲座精选:如何利用 Python 读取数据科学中常见几种文件

在 Python CSV 文件里读取数据 现在让我们看看如何在 Python 读取一个 CSV 文件。你可以用 Python pandas”库来加载数据。...在 XLSX 数据被放在工作单元格和列当中。每个 XLSX 文件可能包含一个或者更多工作,所以一个工作簿可能会包含多个工作。...上图显示这个文件里包含多个工作,这些工作名称分别为 Customers、Employees、Invoice 和 Order。图片中显示是其中一个工作——“Invoice”——数据。... XLSX 文件读取数据 让我们一起来加载一下来自 XLSX 文件数据并且定义一下相关工作名称。此时,你可以用 Python pandas”库来加载这些数据。...“train.xlsx”文件工作“Invoice”加载进 DataFrame df

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使用 Apache Hudi + Daft + Streamlit 构建 Lakehouse 分析应用

Streamlit 支持数据库、API 和文件系统等各种来源轻松使用数据,从而轻松集成到应用程序。在这篇博客,我们将重点介绍如何使用直接来自开放湖仓一体平台数据来构建数据应用。...这种模块化方法创建了一个面向未来架构,可以根据需要将新计算引擎添加到堆栈。...源数据将是一个 CSV 文件,在创建湖仓一体表时,我们将记录写入 Parquet。...您可以在此处指定位置 URI • select() — 这将从提供表达式创建一个新数据(类似于 SQL SELECT) • collect() — 此方法执行整个数据并将结果具体化 我们首先从之前引入记录...然后将结果转换为 Pandas 数据,以便与可视化图表一起使用。仪表板设计角度来看,我们将有四个图表来回答一些业务问题,以及一个过滤器来分析 category 数据

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Pandas 秘籍:6~11

在此秘籍,仅连接了两个数据,但是任何数量 Pandas 对象都可以工作。 当我们垂直连接时,数据通过其列名称对齐。...工作原理 同时导入多个数据时,重复编写read_csv函数可能很麻烦。 自动执行此过程一种方法是将所有文件名放在列表,并使用for循环遍历它们。 这是在步骤 1 通过列表理解完成。...更多 可以在不知道文件情况下将所有文件特定目录读取到数据。 Python 提供了几种遍历目录方法,其中glob模块是一种流行选择。...要获取目录所有文件,请使用字符串*。 在此示例,*.csv仅返回以.csv结尾文件。...这些数据类型是在创建数据文件时存储,这与仅存储原始文本 CSV 文件不同。

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Pandas DataFrame创建方法大全

Pandas是Python数据分析利器,DataFrame是Pandas进行数据分析基本结构,可以把DataFrame视为一个二维数据,每一行都表示一个数据记录。...创建Pandas数据六种方法如下: 创建空DataFrame 手工创建DataFrame 使用List创建DataFrame 使用Dict创建DataFrme 使用Excel文件创建DataFrame...使用CSV文件创建DataFrame 1、创建Pandas DataFrame 学编程,上汇智网,在线编程环境,一对一助教指导。...上面的代码创建了一个3行3列二维数据,结果看起来是这样: ? 嗯,所有数据项都是NaN。...6、将CSV文件转换为Pandas DataFrame 假设你有一个CSV文件,例如“fruits.csv“,可以使用如下代码 将其转换为DataFrame: fruits = pd.read_csv

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如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔?

我们将首先将数据加载到熊猫数据,然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 高级 API,可以轻松创建多种类型绘图,包括人口金字塔。...plotly.express 和用于将数据加载到数据 pandas。...接下来,我们使用 read_csv() 函数将人口数据 CSV 文件加载到 pandas 数据。...然后,我们创建 px.bar() 函数,该函数将数据作为第一个参数,并采用其他几个参数来指定绘图布局和样式。 x 参数指定要用于条形长度变量,条形长度是每个年龄组的人数。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法,分别具有计数和年龄组 x 和 y 值。

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HIVE基础命令Sqoop导入导出插入问题动态分区创建HIVE脚本筛选CSV文件行GROUP BYSqoop导出到MySQL字段类型问题WHERE子查询CASE子查询

; Hive 创建外部,仅记录数据所在路径, 不对数据位置做任何改变; 在删除时候,内部数据数据会被一起删除, 而外部只删除元数据,不删除数据。...和数据导入相关 Hive数据导入表情况: 在load data时,如果加载文件在HDFS上,此文件会被移动到路径; 在load data时,如果加载文件在本地,此文件会被复制到HDFS路径...; // 别的查询出相应数据并导入到Hive,注意列数目一定要相同 insert into table invoice_lines select * from invoice_lines_temp2...创建HIVE脚本 根据MySQL创建Hive脚本 import pymysql import codecs def getSingleSQL(table,schema = 'srm'...WHERE子查询 在hive子查询会有各种问题,这里解决方法是将子查询改成JOIN方式 先看一段在MySQLSQL,下不管这段SQL哪来,我也不知道哪里来 SELECT

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使用SQLAlchemy将Pandas DataFrames导出到SQLite

本教程介绍了如何CSV文件加载pandas DataFrame,如何完整数据集中提取一些数据,然后使用SQLAlchemy将数据子集保存到SQLite数据库 。...原始数据创建数据 我们可以使用pandas函数将单个国家/地区所有数据行匹配countriesAndTerritories到与所选国家/地区匹配列。...将DataFrame保存到SQLite 我们将使用SQLAlchemy创建与新SQLite数据连接,在此示例,该数据库将存储在名为文件save_pandas.db。...通过Navicat软件,打开save_pandas.db文件命令来访问数据库。然后,使用标准SQL查询Covid19获取所有记录。 ?...我们只是将数据CSV导入到pandas DataFrame,选择了该数据一个子集,然后将其保存到关系数据

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pandas 入门2 :读取txt文件以及描述性分析

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; ? 创建数据数据集将包括1,000个婴儿名称和该年度记录出生人数(1880年)。...使用zip函数合并名称和出生数据集。 ? 我们基本上完成了创建数据集。我们现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件。 df将是一个 DataFrame对象。...获取数据 要读取文本文件,我们将使用pandas函数read_csv。 ? 这就把我们带到了练习第一个问题。该read_csv功能处理第一条记录在文本文件头名。...您可以将数字[0,1,2,3,4,...]视为Excel文件行号。在pandas,这些是dataframe索引一部分。您可以将索引视为sql主键,但允许索引具有重复项。...可以验证“名称”列仍然只有五个唯一名称。 可以使用数据unique属性来查找“Names”列所有唯一记录。 ? 由于每个姓名名称都有多个值,因此需要汇总这些数据,因此只会出现一次宝贝名称

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Pandas 秘籍:1~5

在本章,您将学习如何数据中选择一个数据列,该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...在视觉上,Pandas 数据输出显示(在 Jupyter 笔记本)似乎只不过是由行和列组成普通数据。 隐藏在表面下方是三个组成部分-您必须具备索引,列和数据(也称为值)。.../img/00012.jpeg)] 工作原理 Pandas 首先使用出色且通用read_csv函数将数据磁盘读入内存,然后读入数据。...另见 Pandas read_csv函数官方文档 访问主要数据组件 可以直接数据访问三个数据组件(索引,列和数据每一个。...通过名称选择列是 Pandas 数据索引运算符默认行为。 步骤 3 根据类型(离散或连续)以及它们数据相似程度,将所有列名称整齐地组织到单独列表

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Python pandas读取Excel文件

Sheet_name可以是字符串或整数,代表想要pandas读取工作。 header通常是一个整数,用于告诉要将工作哪一行用作数据框架标题。 names通常是可以用作列标题名称列表。...header 如果由于某种原因,Excel工作数据不是第1行开始,你可以使用header告诉Panda“嘿,此数据标题在第X行”。示例Excel文件第四个工作第4行开始。...在没有特别指示情况下阅读该pandas会认为我们数据没有列名。 图2:非标准列标题,数据不是第1行开始 这并不好,数据框架需要一些清理。...记住,Python使用基于0索引,因此第4行索引为3。 图3:指定列标题所在行 names 如果不喜欢源Excel文件标题名,可以使用names参数创建自己标题名。...图4:自定义列标题名称 usecols 通过指定usecols,我们限制加载到PythonExcel列,如果你有一个大型数据集,并且不需要所有列,就可以使用这个参数。

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