我想起了之前的爬虫经验，给老师分析了一下可行性，就动手实践了。 没想到刚开始就遇到了困难，Excel中的超链接读到Python中直接显示成了中文。...所以第一步就是把超链接对应的网址梳理出来，再用Python去爬取对应网址的pdf。 本文分享批量爬虫下载文件的第一步，从Excel中把超链接转换成对应网址。...下一篇文章分享批量爬虫下载pdf文件的代码。 一、想要得到的效果 首先来看下想要得到的效果，第一列是原始的超链接，第二列是我们想要得到的对应网址。...这种方法只适合转换超链接数量较少的情况，我在尝试过程中失败了。...step2：左键单击【Excel 选项】中的【自定义功能区】选项，然后将【开发工具】前的小方格打上对勾，然后左键单击【确定】按钮。
例如，要安装带有读取 Excel 文件的可选依赖项的 pandas。 pip install "pandas[excel]" 可以在依赖部分找到可以安装的全部额外功能列表。...例如，要安装带有可选依赖项以读取 Excel 文件的 pandas。 pip install "pandas[excel]" 可以在依赖部分找到可以安装的全部额外内容列表。...pandas 非常适合许多不同类型的数据： 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 电子表格 有序和无序（不一定是固定频率）的时间序列数据 具有行和列标签的任意矩阵数据（同质或异质类型）...在 pandas 中，轴旨在为数据提供更多的语义含义；即，对于特定的数据集，很可能有一种“正确”的方式来定位数据。因此，目标是减少编写下游函数中的数据转换所需的心理努力。...Elizabeth 58 female 要手动将数据存储在表中，请创建一个DataFrame。
简单统计 在统计之前，需要先将Excel表格的内容读入内存： import pandas as pd data = pd.read_excel('学生成绩表.xlsx') # 查看前几行 # 该函数通常是用来查看数据的...data.head() 我们使用pandas这个包来进行数据分析之前，需要先将Excel表格读入内存中，head方法可以显示前几行（默认是5行）： Excel表格中的第一行自动作为列名（也成为列索引...1.2 统计各科平均分 在pandas中，计算均值的方法是mean： mean可以直接用在整个数据集（表格）上，这样会直接计算所有数值型字段的均值；也可以单独用着某个字段（列）上，在pandas中访问某个列...这个思路可以比对在Excel中的操作。 从上，我们可以看到，往表格增加一个列是非常简单的，这个其实跟在Excel中是非常类似的。 2. 排序 对数据进行排序经常也是经常需要进行的。...有了及格和不及格字段，类似Excel表格中的透视表功能，pandas也有透视表函数： 所谓透视表，涉及到的重要参数有：列字段（columns），行字段（index），值字段（values），还有就是值字段的计算函数
3、然后用鼠标点击C列的第二行C2，打开菜单栏的”公式“选项，在公式的工具中找到”插入函数“并点击。...4、然后用鼠标点击C列的第二行C2，打开菜单栏的”公式“选项，在公式的工具中找到”插入函数“并点击。 5、弹出来的函数参数中，在第一个填写框中直接点击A2。...6、在第二个填写框中全选Sheet1，不理解的话可以直接跳到Sheet1全选当前所有列，Sheet1中A列和B列都包含了。...7、在第三个填写框中直接填写2，表示选择第2列的数据，然后第四个填写框中填写0，表示大致匹配，然后填写完毕之后点击确定。...8、这时C列的C2显示232，表示红1“第一列”属性是232，因为刚才的函数公式是跟红1对应的，所以出现了红1的数据，如果想要其他的数据时，可以把鼠标放到C2选项框的右下角，等到出现一个小“+”号时，双击鼠标左键
函数学习：逐渐学习更多的内置函数，如逻辑函数、文本函数、统计函数等。 实际练习：通过解决实际问题来练习你的技能，可以是工作中的项目，也可以是自己感兴趣的数据集。...查询数据 使用公式：在单元格中输入公式进行计算。 查找特定数据：按Ctrl+F打开查找窗口，输入要查找的内容。 5. 排序 简单排序：选中数据区域，点击“数据”选项卡中的“升序”或“降序”按钮。...掌握这些技能可以显著提升使用Excel的能力。 在R编程语言中 处理表格数据通常依赖于dplyr和tidyr这样的包，它们提供了强大的数据操作功能。...在Python编程语言中 处理表格数据通常使用Pandas库，它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。以下是如何在Python中使用Pandas完成类似于R语言中的操作，以及一个实战案例。...Pandas提供了类似于R语言中的数据操作功能，使得数据处理变得非常直观和方便。 在Python中，处理表格数据的基础包是Pandas，但它本身已经是一个非常强大的库，提供了许多高级功能。
标签：Python与Excel,Xlsxwriter 在本文中，我们将使用Python创建高保真的Excel电子表格。...这是本系列的第1部分，这里将使用Python创建一个包含公式的Excel电子表格。 你可能已经熟悉，将某些数据转储到Excel文件中的更简单方法是使用pandas库：pd.to_Excel()。...然而，顾名思义，它只写入Excel文件，而不读取现有文件。 xlsxwriter也是pandas采用的Excel writer引擎之一。可以肯定地说，如果pandas依赖于这个库，那么使用它更方便。...方法add_sheet()在该Excel文件中创建一个新的工作表/选项卡。...创建公式并链接到单元格 使用xlsxwriter库编写Excel公式非常简单，我们只需在字符串中写入完全相同的Excel公式，然后.write()写入文件。
默认情况下，它们返回沿轴axis=0的系列，这意味着可以获得列的统计信息： 如果需要每行的统计信息，使用axis参数： 默认情况下，缺失值不包括在描述性统计信息（如sum或mean）中，这与Excel...下面的数据框架中的数据的组织方式与数据库中记录的典型存储方式类似，每行显示特定地区指定水果的销售交易： 要创建数据透视表，将数据框架作为第一个参数提供给pivot_table函数。...最后，margins与Excel中的总计（GrandTotal）相对应，即如果不使用margins和margins_name方式，则Total列和行将不会显示： 总之，数据透视意味着获取列（在本例中为...这使得跨感兴趣的维度读取摘要信息变得容易。在我们的数据透视表中，会立即看到，在北部地区没有苹果销售，而在南部地区，大部分收入来自橙子。如果要反过来将列标题转换为单个列的值，使用melt。...为了使信息易于理解，没有什么比创建可视化效果更好的了，这是下一个要介绍的主题。虽然Excel使用术语图表（charts），但pandas通常将其称为绘图（plots）。在本书中会交替使用这些术语。
经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。 Pandas 适用于处理以下类型的数据： 与 SQL 或 Excel 表类似的，含异构列的表格数据。...Pandas 就像一把万能瑞士军刀，下面仅列出了它的部分优势 ： 处理浮点与非浮点数据里的缺失数据，表示为 NaN； 大小可变：插入或删除 DataFrame 等多维对象的列； 自动、显式数据对齐：显式地将对象与一组标签对齐...比如，DataFrame 是 Series 的容器，而 Series 则是标量的容器。使用这种方式，可以在容器中以字典的形式插入或删除对象。...此外，通用 API 函数的默认操作要顾及时间序列与截面数据集的方向。...多维数组存储二维或三维数据时，编写函数要注意数据集的方向，这对用户来说是一种负担；如果不考虑 C 或 Fortran 中连续性对性能的影响，一般情况下，不同的轴在程序里其实没有什么区别。
有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本教程将有所帮助。...如果要查看特定数量的行，还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...这个方便的教程将分解 Python 中不同数据类型之间的差异，以便你需要复习。 在 Excel 中，你可以右键单击并找到将列数据转换为不同类型的数据的方法。...在 SQL 中，这是通过混合使用 SELECT 和不同的其他函数实现的，而在 Excel 中，可以通过拖放数据和执行过滤器来实现。 你可以使用 Pandas 库不同的方法或查询快速过滤。...用计算机来处理数据 没有可以帮助计算不同的结果的方法，那么 Excel 会变成什么？ 在这种情况下，Pandas 大量依赖于 numpy 库和通用 Python 语法将计算放在一起。
有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本篇将有所帮助。...如果要查看特定数量的行，还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...这个方便的教程将分解 Python 中不同数据类型之间的差异，以便你需要复习。 在 Excel 中，你可以右键单击并找到将列数据转换为不同类型的数据的方法。...在 SQL 中，这是通过混合使用 SELECT 和不同的其他函数实现的，而在 Excel 中，可以通过拖放数据和执行过滤器来实现。 你可以使用 Pandas 库不同的方法或查询快速过滤。...08 用计算机来处理数据 没有可以帮助计算不同的结果的方法，那么 Excel 会变成什么？ 在这种情况下，Pandas 大量依赖于 numpy 库和通用 Python 语法将计算放在一起。
DataFrame是pandas常用的数据类型之一，表示带标签的可变二维表格。本文介绍如何创建DataFrame对象，后面会陆续介绍DataFrame对象的用法。...首先，使用pip、conda或类似工具正确安装扩展库numpy和pandas，然后按照Python社区的管理，使用下面的方式进行导入： >>> import numpy as np >>> import...pandas as pd 接下来就可以通过多种不同的方式来创建DataFrame对象了，为了避免排版混乱影响阅读，直接在我制作的PPT上进行截图。...根据字典来创建DataFrame对象，字典的“键”作为DataFrame对象的列名，其中B列数据是使用pandas的date_range()函数生成的日期时间，C列数据来自于使用pandas的Series...除此之外，还可以使用pandas的read_excel()和read_csv()函数从Excel文件和CSV文件中读取数据并创建DateFrame对象，后面会单独进行介绍。
为数据科学使用Python和Excel Excel是Microsoft在1987年开发的电子表格应用程序，它得到了几乎所有操作系统（如Windows、Macintosh、Android等）的正式支持。...要创建数据，可以按照下面的工作簿进行操作，其中有三张工作表将加载到Python中： 图9 load_workbook()函数接受文件名作为参数，并返回一个workbook对象wb，它代表文件。...可以使用sheet.cell()函数检索单元格值，只需传递row和column参数并添加属性.value，如下所示： 图13 要连续提取值，而不是手动选择行和列索引，可以在range()函数的帮助下使用...可以在下面看到它的工作原理： 图15 已经为在特定列中具有值的行检索了值，但是如果要打印文件的行而不只是关注一列，需要做什么？ 当然，可以使用另一个for循环。...一旦你的环境中有了电子表格中的数据，就可以专注于重要的事情：分析数据。 然而，如果想继续研究这个主题，考虑PyXll，它允许在Python中编写函数并在Excel中调用它们。
数据去重 说明：对重复值按照指定要求处理 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>删除重复值按钮并选择需要去重的列即可，例如对示例数据按照创建时间列进行去重，可以发现去掉了196 个重复值，保留了...Pandas 在pandas中可以使用drop_duplicates来对数据进行去重，并且可以指定列以及保留顺序，例如对示例数据按照创建时间列进行去重df.drop_duplicates(['创建时间'...Pandas 在Pandas中没有一个固定修改格式的方法，不同的数据格式有着不同的修改方法，比如类似Excel中将创建时间修改为年-月-日可以使用df['创建时间'] = df['创建时间'].dt.strftime...Pandas 在pandas中也有现成的函数describe快速完成对数据的描述性统计，比如使用df["薪资水平"].describe()即可得到薪资列的描述性统计结果 ?...结束语 以上就是使用Pandas来演示如何实现Excel中的常用操作的全部过程，其实可以发现Excel的优点就是大多由交互式的点击完成数据处理，而Pandas则完全依赖于代码，对于有些操作比如数据透视表
a列，点击a列后的鼠标右键，插入a列作为b列； 2)在B1单元格中写入:='13' A1，然后按回车键； 3)看到的结果是19xxxxx 您用完了吗？...如果菜单中未显示最近使用的文件名，请取消“最近使用的文件列表”前的复选框。 3.在EXCEL中输入“1-1”和“1-2”等格式后，将成为日期格式，如1月1日和1月2日。我该怎么办？...此时，您的所有操作都针对所有工作表，无论是设置页眉和页脚还是打印工作表。6.在Excel2000制作的工资表中，只有第一个人有工资表的表头(如编号、姓名、岗位工资.)，并希望以工资单的形式输出它。...具体方法是：在编辑栏中输入一个等号后面跟着函数名，然后按下ctrl-A，Excel会自动输入“函数参数”——Excel帮助。当使用具有易于记忆的名称和长系列参数的函数时，上述方法特别有用。...在第一个单元格中输入起始数据，在下一个单元格中输入第二个数据，选择这两个单元格，将光标指向单元格右下角的填充手柄，沿着要填充的方向拖动填充手柄，拖动的单元格将按照Excel中指定的顺序自动填充。
pandas创始人对pandas的讲解 在pandas的官网（Python Data Analysis Library）上，我们可以看到有一段pandas创始人Wes McKinney对pandas的讲解...1.对表格类型的数据的读取和输出速度非常快。（个人对比excel和pandas，的确pandas不会死机....）在他的演示中，我们可以看到读取489597行，6列的数据只要0.9s。...数据帧 2 一般的二维标签，大小可变的表格结构，具有潜在的非均匀类型列。 面板 3 一般3D标签，大小可变的数组。 ---- Series 系列是具有均匀数据的一维数组结构。...Pandas序列可以使用以下构造函数创建： pandas.Series( data, index, dtype, copy) 参数释义： data：数据采取各种形式，如：ndarray，list，constants...大数据搜索：Python大数据编码实战 Python数据分析与挖掘 Python企业招聘，百万级信息爬取 Python数据清洗实战 要再多也没有啦。
例如，在列C中有一个公式，计算列A和列B对应单元格数据的乘积，可以在列C的第一个公式单元格中输入列A和列B相应单元格相乘的公式，然后，选择该公式单元格，你会看到在右下角有一个绿色小方块，将光标放置于此处...，你会看到光标变成黑色的加号（称之为自动填充句柄），此时双击鼠标左键。...方法2：拖动自动填充句柄 方法1的一个问题是，一旦在相邻列中遇到空白单元格，它将立即停止。然而，如果数据集较小，还可以手动拖动填充手柄以将公式应用于列中。...方法5：使用数组公式 如果你的Excel版本是Microsoft 365，那么可以使用动态数组来实现。例如，如果列B中是销售额，要在列C中计算15%的税金。...其实，很多时候要获得想要的结果，Excel都有多个实现方法，就看对Excel的熟悉程度或者你的习惯了。
Pandas的安装和导入 要使用Pandas，首先需要将其安装在你的Python环境中。...它类似于Excel中的电子表格或SQL中的数据库表，提供了行、列的索引，方便对数据进行增删改查。...在Pandas中，可以使用pivot_table函数来创建数据透视表，通过指定行、列和聚合函数来对数据进行分组和聚合。...文件读写 Pandas提供了各种方法来读取和写入不同格式的文件，如CSV、Excel和SQL等。 读取和写入CSV文件 要读取CSV文件，可以使用read_csv函数，并提供文件路径作为参数。...读取和写入Excel文件 Pandas还可以读取和写入Excel文件。要读取Excel文件，可以使用read_excel函数并指定文件路径。
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