让我们将Excel文件(注:你可以在知识星球完美Excel社群下载示例Excel文件find_replace.xlsx,以便于进行后续操作)数据加载到Python中,我们同样将使用pandas库,这是Python中数据分析的标准。
Microsoft Office现在已经是我们每天必须使用的软件之一,而Python可用于编写Office脚本(也称为自动化),使用户更容易使用。这可能不像录制宏那么容易,但也不是很复杂。在本文中,将介绍如何使用PyWin32模块访问一些Office程序,并使用Python操作它们。
前言能生成 pandas 代码的数据浏览工具工具安装加载数据直觉理解运行机制进一步完善充分利用 Excel 功能最后
LaTeX 是一种标记语言(或者,如 官方网站 所述,“用于高质量排版的文档准备系统”) 用于创建精彩的论文和演示文稿。你在职业生涯中阅读的几乎所有论文都是使用 LaTeX 编写的。那么,让我们看看它是如何工作的!
Excel 是一个流行且功能强大的 Windows 电子表格应用。openpyxl模块允许您的 Python 程序读取和修改 Excel 电子表格文件。例如,您可能有从一个电子表格中复制某些数据并粘贴到另一个电子表格中的枯燥任务。或者,您可能必须遍历数千行,然后只挑选出其中的一小部分,根据某些标准进行小的编辑。或者你可能不得不查看数百份部门预算的电子表格,寻找任何赤字。这些正是 Python 可以为您完成的那种枯燥、无需动脑的电子表格任务。
本节为《Chapter 1:Why Python for Excel?》的第一部分,简单地讲解了Excel的历史,Excel编程的最佳实践,以及Excel为适应发展而作出的变化。 当你每天花费很多时间
在 《Python 快速入门篇》 里我提到了3个编辑器,其中一个是 Jupyter Notebook。
数学是数据科学和机器学习的重要基础,数学运算的结果对于机器学习项目而言是至关重要的。在编写代码时,我们常常需要定义数学公式的计算形式。像 S=r^2 这样简单的数学公式,大概不会出现拼写错误。但如果是下面这样的公式呢?
python处理Excel实现自动化办公教学(数据筛选、公式操作、单元格拆分合并、冻结窗口、图表绘制等)【三】
参与文末每日话题讨论,赠送异步新书 异步图书君 学习目标 知道有序的软件开发过程的步骤。 了解遵循输入、处理、输出(IPO)模式的程序,并能够以简单的方式修改它们。 了解构成有效Python标识符和表达式的规则。 能够理解和编写Python语句,将信息输出到屏幕,为变量赋值,获取通过键盘输入的信息,并执行计数循环。 软件开发过程 运行已经编写的程序很容易。较难的部分实际上是先得到一个程序。计算机是非常实在的,必须告诉它们要做什么,直至最后的细节。编写大型程序是一项艰巨的挑战。如果没有系统的方法,几乎是不可能
Jupyter Notebook 是一个在浏览器中使用的交互式的笔记本,可以实现将代码、文字完美结合起来,它的受众群体大多数是一些从事数据科学领域相关(机器学习、数据分析等)的人员。这里会告诉大家Jupyter Notebook入门时常用功能用法。
Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/),是一种广泛使用的高级编程语言,属于通用型编程语言,由吉多·范罗苏姆创造,第一版发布于1991年。可以视之为一种改良(加入一些其他编程语言的优点,如面向对象)的LISP。作为一种解释型语言,Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进划分代码块,而非使用大括号或者关键词)。相比于C++或Java,Python让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序,该语言都试图让程序的结构清晰明了。
Python 是一种极其多样化和强大的编程语言!当需要解决一个问题时,它有着不同的方法。在本文中,将会展示列表解析式(List Comprehension)。我们将讨论如何使用它?什么时候该或不该使用它?
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包(如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow)都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一,因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上,我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
Excel,一款经典软件,简单的用户界面,易于理解,被数十亿人使用。Python,一种功能强大且灵活的编程语言,得到了广大社区的支持。Python并没有取代Excel,但我们可以一起使用它们。
在本文中,我们将使用Python创建高保真的Excel电子表格。“高保真”意味着Python生成的Excel电子表格看起来像是由人创建的真实Excel文件一样,包含值、公式、不同的格式以及图表。
作者:崔家华 东北大学|模式识别与智能系统研究生 量子位 已获授权编辑发布 在模式识别领域中,K-近邻算法(KNN算法)是一种用于分类和回归的非参数统计方法。 在这篇文章中,作者先详细介绍了K-近邻算法的基础知识,接着在Python 3中演示了约会网站配对实战和sklearn手写数字识别。形象生动,简明易懂。 在文章正式开始前,可能你需要这些信息—— Github代码获取: https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/ Python版本: Python3
在我们的工作中,会有一个这样的场景,有若干数据罗列在我们的面前,这组数据相互之间可能会存在一些联系,可能是此增彼涨,或者是负相关,也可能是没有关联,那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析,从而给我们的决策提供支持,本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。
以下内容节选自《DAX权威指南:运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析》一书!
从今天开始学习Python,今后会不定期更新Python的相关文章。好了,言归正传,今天我们来看看对于Python初学者,你要知道了解Python的哪些基础知识吧。
以下内容节选自《DAX权威指南:运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析》一书! ---- --正文-- DAX(Data Analysis eXpressions),即数据分析表达式,是Microsoft Power BI、Microsoft SQL Server Analysis Services(SSAS)和Microsoft Power Pivot for Excel中使用的编程语言。 它创建于2010年,是随PowerPivot的
在Excel中,我们可以通过先在单元格中编写公式,然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中,还可以添加“自定义列”并输入公式。在Python中,我们创建计算列的方式与PQ中非常相似,创建一列,计算将应用于这整个列,而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列,步骤一般是:先创建列,然后为其指定计算。
在我们的工作中,会有一个这样的场景,有若干数据罗列在我们的面前,这组数据相互之间可能会存在一些联系,可能是此增彼涨,或者是负相关,也可能是没有关联,那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析,从而给我们的决策提供支持,本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。 关键词 python 方差 协方差 相关系数 离散度 pandas numpy
话说有位日本网友,买了40多本数学和机器学习相关的书,愣是没有学会,直到遇到了这本,那叫一个相见恨晚呐!
王小新 编译自 Google Cloud Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你们程序员啊,连带娃都这么技术流…… 今年夏天,谷歌云负责维护开发者关系的Kaz Sato带着他的儿子,用一些传感器和一个简单的机器学习线性模型,开发了一个“猜拳机器”,能检测石头剪刀布的手势。 最近他还还根据这个过程写了一份教程,详细介绍了怎样构建这个机器,以及怎样用机器学习算法解决日常问题。 量子位搬运编译整理如下,适合有一定编程基础的同学,需要大约200美元的硬件设备。 我们先来看一下这个机器: 上面视频中,
在程序员圈子里,Visual Studio Code(以下简称VSCode)可以说是目前最火的代码编辑器之一了。
在程序员圈子里,Visual Studio Code(以下简称 VSCode)可以说是目前最火的代码编辑器之一了。
上一讲我们说过了如何启动Python IDLE集成开发学习环境,macOS/Linux都可以在命令行执行idle3。Windows则从开始菜单中去寻找IDLE程序的图标。
七夕到了,早上打开朋友圈一堆虐狗的,什么转账送花的,感觉太没意思了,今天小编就教大家用python输出大大的❤形,好了,话不多说,我们开始整吧!
我编写Python已有5年以上了,我的工具集通常变得越来越小,而不是越来越大。 许多工具不是必需的或无用的,而其中的一些只是简单地增加了。
打开终端输入: jupyter notebook ,这是就会在浏览器上打开一个jupyter notebook工作页面。
IPython Shell:功能强大的交互式shell $ipython
JuPyteR是三大编程语言Julia、Python 和 R 的缩写,即可以在 Jupyter NoteBook (JNB) 里面编写这三种语言,除此之外,JNB 还支持轻量级别标记语言(Markdown)的功能。本帖结合 Python 语言来介绍 JNB 里面的玩法。
没错,只需要加载这个名为Mito的小工具包,用Python做数据分析,变得和用Excel一样简单:
好用的东西不排斥,不要死盯在Excel上,像python处理数据更快更省,也是值得提倡。
原来引用过一个段子,这里还要再引用一次。是关于苹果的。大意是,苹果发布了新的开发语言Swift,有非常多优秀的特征,于是很多时髦的程序员入坑学习。不料,经过一段头脑体操一般的勤学苦练,发现使用Swift做开发,不仅要学习Swift,还要学习Swift2、Swift3、Swift4... 后来我发现,这个段子很有普遍性,并非仅仅苹果如此,今天的TensorFlow 2.0也有点这样的趋势。以至于我不得不专门写一个课程的续集,来面对使用新版本软件开始机器学习的读者。 事实上大多具有革命性的公司都是这样,一方面带来令人兴奋的新特征,另一方面则是高企不落的学习成本。
据国外媒体Quartz报道,要是计算机能够理解人们想要解决的问题,并编写代码将其解决,而不像微软Excel那样要在程序内的菜单人工找寻合适的公式,会怎么样?这是一个非常未来主义的想法,但在这方面微软研
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