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Pandas专家总结:指定样式保存excel数据 “N种” 姿势!

目录 准备数据 Pandas直接保存数据 PandasStyler对表格着色输出 Pandas使用xlsxwriter引擎保存数据 xlsxwriter按照指定样式写出Pandas对象数据 Pandas...直接保存数据 对于这个pandas对象,如果我们需要将其保存为excel,有那些操作方式呢?...Pandas使用xlsxwriter引擎保存数据 进一步,我们需要将数值等其他类型数据也修改一下显示格式,这时就需要从ExcelWriter拿出其中workbook进行操作: writer = pd.ExcelWriter...xlsxwriter按照指定样式写出Pandas对象数据 假如,我现在希望能够定制excel表头样式,并给数据添加边框。...openpyxl加载数据模板写出Pandas对象数据 虽然 openpyxl 直接写出数据指定样式相对xlsxwriter麻烦,但 openpyxl 还有个巨大优势就是可以读取已有的excel文件,

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Python 模块:itertools

repeat love repeat 顾名思义——重复,这个函数有一个必选参数,这个必选参数类型是任意。...根据最短输入序列长度停止迭代器 这样迭代器就比较多了,常用有 accumulate,chain,chain.from_iterable,compress,dropwhile,filterfalse...6 列表,其实并不是,目前变量 b 所指向内存并没有被 free,因此内存中还是有 2 个列表,一个长度为 3,一个长度为 6,很明显这比做 + 之前占用内存要多。...chain.from_iterable love 和 chain 一样,只不过这次不是传入多个参数,而是直接传入一个可迭代对象,如下所示。...zip_longest love zip_longest 是相对于 zip 而言,这两个函数第一个参数一样,都是多个可迭代对象

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sum()函数妙用

下面看看方法二: # 方法二,列表推导式: newlist = [i for j in range(len(oldlist)) for i in oldlist[j]] 这个表达式中出现了两个 for...其用途是以 start 值为基础,再与可迭代对象所有元素相“加”。...1、如果原列表元素除了列表,还有其它类型元素,怎么把同类元素归并在一起呢? 2、如果是一个三维或更高维列表,怎么更好地把它们压缩成一维列表呢? 3、sum() 函数还有什么知识要点呢?...文档还建议,在某些使用场景时,不要用 sum() ,例如当以扩展精度对浮点数求和时,推荐使用 math.fsum() ;当要拼接一系列可迭代对象时,应考虑使用 itertools.chain() 。...而itertools.chain() 可以将不同类型可迭代对象串联成一个更大迭代器,这在旧文《Python进阶:设计模式之迭代器模式》中也有论及。

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sum()函数妙用

下面看看方法二: # 方法二,列表推导式: newlist = [i for j in range(len(oldlist)) for i in oldlist[j]] 这个表达式中出现了两个 for...其用途是以 start 值为基础,再与可迭代对象所有元素相“加”。...1、如果原列表元素除了列表,还有其它类型元素,怎么把同类元素归并在一起呢? 2、如果是一个三维或更高维列表,怎么更好地把它们压缩成一维列表呢? 3、sum() 函数还有什么知识要点呢?...文档还建议,在某些使用场景时,不要用 sum() ,例如当以扩展精度对浮点数求和时,推荐使用 math.fsum() ;当要拼接一系列可迭代对象时,应考虑使用 itertools.chain() 。...而itertools.chain() 可以将不同类型可迭代对象串联成一个更大迭代器,这在旧文《Python进阶:设计模式之迭代器模式》中也有论及。

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《流畅Python》第十章学习笔记

注意:调用__repr__函数目的是调试,因此绝对不能抛出异常,尽量输出有用内容,让用户能够识别目标对象。 协议 在面向对象编程中,协议是非正式接口,只在文档中定义,在代码中不定义。...协议是非正式没有强制力,因此如果知道类具体使用场景,通常只需要实现一个协议部分。...9]) # (slice(1, 4, 2), 9) print(a[1:4:2, 7:9]) # (slice(1, 4, 2), slice(7, 9, None)) slice是内置类型...class slice(start, stop[, step]) 返回一个表示由 range(start, stop, step) 所指定索引集 slice 对象。...切片对象具有仅会返回对应参数值(或其默认值)只读数据属性 start, stop 和 step。它们没有其他显式功能;不过它们会被 NumPy 以及其他第三方扩展所使用。

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《流畅Python》第十四章学习笔记

迭代器用于从集合中取出元素; 生成器用于「凭空」生成元素; 大多数时候都把迭代器和生成器视作同一概念 迭代器常用场景 for循环 构建和扩展集合类型 逐行遍历文本文件 列表推导、字典推导和集合推导 元组拆包...,如果没有元素了抛出StopIteration异常 __iter__:返回self,以便在应该使用可迭代对象地方使用迭代器 StopIteration 该异常表明迭代器到头了。...如果没有元素了,那么抛出StopIteration异常。 Python中迭代器还实现了__iter__方法,因此迭代器也可以迭代 ⚠️可迭代对象一定不能是自身迭代器。...itertools.chain(it1, …, itN) itertools.chain.from_iterable(it1) itertools.product(it1, …, itN, repeat...(it1, out_len) itertools.combinations_with_replacement(it1, out_len) itertools.count(start=0, step=1)

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itertools.chain()函数

你想在多个对象执行相同操作,但是这些对象在不同容器中,你希望代码在不失可读性情况下避免写重复循环 from itertools import chain a = [1, 2, 3, 4] b...= ['x', 'y', 'z'] for x in chain(a, b): print(x) 1 2 3 4 x y z 好处:如果采用a+b方式遍历,那么要求a和b类型一致...,如果数据再大一点会,会消耗内存,而chain是通过创建迭代器,依次返回可迭代对象元素 如何把一个 itertools.chain 对象转换为一个数组 list_of_numbers = [[1, 2...], [3], []] import itertools chain = itertools.chain(*list_of_numbers) 第一种比较简单,直接采用 list 方法,如下所示: list...(chain) 但缺点有两个: 会在外层多嵌套一个列表 效率并不高 第二个就是利用 numpy 库方法 np.fromiter ,示例如下: >>> import numpy as np >>> from

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Pandas 练习 75 题 原版》、《Python 一行代码》、《Pandas 数据分析小技巧系列》汇总

数据从来没有像今天这般重要,一个又一个项目都要靠数据落地。快速准确对数据展开探索分析,已经逐渐成为必备能力之一。...所以,搞定excel,搞定pandas,学会一门sql语言,几乎成为必备具体要求,而这不仅仅是数据分析工作基本要求,要想算法真正落地,有志于将来做算法同学,也需要掌握这些。...过去两周,推送过一些Pandas使用小技巧文章: Pandas 数据分析小技巧系列 第六集 Pandas 数据分析小技巧系列 第五集 Pandas数据分析小技巧系列 第四集 Pandas数据分析小技巧系列...第三集 Pandas数据分析小技巧系列 第二集 Pandas 数据分析小技巧系列 第一集 结合上面这六篇,你还可以关注我推荐 Pandas 75 题原版,期间我还整理出了 jupyter notebook...Python水平已经不错,里面有个函数,实现生成下一代完整生命网格图: def new_step(alive_cons): board = itertools.chain(*map(get_neighbors

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我修复了Pandas一个bug

你好,我是zhenguo 这篇文章介绍Pandas中一个bug,昨天研究了此bug出现原因,及修改措施。感兴趣可以看一下,获取在日后能对你有一定帮助。...get_formatted_cells方法,它使用chain串接了两个生成器,然后逐一yield吐出cell:     def get_formatted_cells(self):         for cell in itertools.chain...拿文章一开始case举例,取值为a单元格对应行索引被错误标记为3,注意行索引是从0开始。...,其中第二处写入,也就是上面代码块最后两行,是bug出现原因。...4 修复bug后 修复后,经过测试级联列头、单列头,都正常,不再有多余空行。 以上,此bug我已经提交到githubpandas中,希望帮助到更多开发者。

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pandas每天一题-题目1、2、3

这是一个关于 pandas 从基础到进阶练习题系列,来源于 github 上 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶,可以检验你有多么了解 pandas。...刚好本题加载数据时没有指定行索引,因此默认行索引值与位置索引一致。因此本答案有效。但是这是取巧做法,如果行索引改变,那么此写法将导致错误结果。因此不推荐使用。...(行,列) C:len 是一个 python 函数,可以获取任何集合对象长度。...深入来说,只要对象有一个叫 __len__ 方法,就能通过 len 函数返回。df 实现了该方法,并且把自身行记录返回。 D:df.info 方法可以获取数据集整体信息,其中包含行数量。...但是此方法显示信息很多,如果只是查看行数,不推荐使用 E:df.columns 可以获取列索引,其中包含了所有列名集合,通过 len 函数即可获取其长度

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Pandas图鉴(二):Series 和 Index

即使你从未听说过NumPy,Pandas也可以让你在几乎没有编程背景情况下轻松拿捏数据分析问题。...Pandas 给 NumPy 数组带来两个关键特性是: 异质类型 —— 每一列都允许有自己类型 索引 —— 提高指定列查询速度 事实证明,这些功能足以使Pandas成为Excel和数据库强大竞争者...默认情况下,当创建一个没有索引参数Series(或DataFrame)时,它初始化为一个类似于Pythonrange()惰性对象。....> >>> len(df.compare(df)) == 0 True 添加、插入、删除 尽管系列对象应该是大小不可变,但有可能在原地追加、插入和删除元素,但所有这些操作都是: 缓慢,因为它们需要为整个对象重新分配内存并更新索引...下面是插入数值一种方式和删除数值两种方式: 第二种删除值方法(通过删除)比较慢,而且在索引中存在非唯一值情况下可能会导致复杂错误

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