在日常生活或者工作中的时候，我们偶尔会遇到这样一种让人头大的情况——当单个Excel文件较大或需要根据某一列的内容需要拆分为多个CSV文件时，用Excel的筛选功能去慢慢筛选虽然可行，但是来回反复倒腾工作量就比较大了。不过小伙伴们不用惊慌，其实这个情况我们只需要用Python几行代码就能实现！一起来看看吧~
大家好，我开始学python，想做一个抽奖程序，源代码如下，如果我要在框架内加上1等奖1个人 ，2等奖2个人，三等奖3个人 应该怎么样编写相关联的代码，就是点击1等奖按钮就只出现一个随机滚动的人员名单，2等奖按钮出现2个滚动的滚动栏，依次类推。
有没有发现一个生活中的现象，我们很少有时间去真正读一些存放在电脑或者ipad上的pdf书籍。我们打算读这些书，但从来没有读过。所以我们为什么不用Python把它们做成有声书，一边听一边做别的事情呢？
type() #查看类型 dir() help() len() open() #文本文件的输入输出 range() enumerate() zip() #循环相关 iter() #循环对象 map() filter() reduce() #函数对象 abs(-2) #取绝对值 round(2.3) #取整 pow(3,2) #乘方 cmp(3.1, 3.2) #比较大小 divmod(9, 7) #返回除法的结果和余数 max([2, 4, 6, 8]) #求最大值 min([1, 2, -1, -2]) #求最小值 sum([-1, 1, 5, 7]) #求和 int(“10”) #字符转为整数 float(4) #转为浮点数 long(“17”) # 转为长整数 str(3.5) #转为字符串 complex(2, 5) #返回复数2 + 5i ord(“A”) #A对应的ascii码 chr(65) #ascii码对应的字符 unichr(65) #数值65对应的unicode字符 bool(0) #转换为相应的真假值，0相当于False btw:”空” 值相当于False：[],(),{},0,None,0.0 all([True, 2, “wow!”]) #是否所有元素相当于True，全为True则为True any([0, “”, False, [], None]) #是否有元素相当于True sorted([1, 7, 4]) #序列升序排序 reversed([1, 5, 3]) #序列降序排序 list((1, 2, 3)) #tuple转换为表list tuple([4, 5, 4]) #list转换为tuple dict(a=3, b=”hi”, c=[1,2,3]) #构建字典 d = dict(a=3, b=”hi”, c=[1,2,3]) #d则为字典，字典的引用方式d[“a”]的值为3 input(‘input something’) #等待用户输入 globals() #返回全局变量名，函数名 locals() #返回局部命名空间
大家好，我是老表，今天早上看B站，发现首页给我推了前不久关注的一个up主（@是我_是我_就是我，为了方便下文中以 小是 代称）视频，于是我就打开看了，于是就有了接下来的故事～
正所谓授人以鱼不如授人以渔，这次把弹框的制作方法给大家讲清楚。然后让大家自己去动手制作自己想要的弹框。
本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。
使用Python 2.7.10 tkinter 进行编写的“文件md5校验工具”。由于自己的水平问题，可能会存在一些错误，恳请大家指正，谢谢。
在Python编程中，文件I/O操作是常见的任务。本文将介绍一些关于Python文件I/O操作的常见问题及其解决方案，并提供详细的代码示例。
前言：废话 之前宝宝出生，然后又忙着考试。 虽然考试很简单，但是必须要一次过，所以沉浸在两本书的海洋之中，好在天道酬勤，分别以自己满意的分数（87、81）通过了考试。 上周又用Python帮朋友实现网页爬虫（爬虫会在pandas后面进行分享） 所以好久木有更新，还是立两天一更的Flag吧！ 一天一更有点受不了了~~~~ pandas主要有DataFrame和Series两种数据类型。 DataFrame类似于一张Excel表，Series类似于Excel中的某一列。 最初笔者想要学习和分享Pandas主要是
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文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路。
经过算法比较，发现这里我们选择使用sklearn简单的多元回归进行拟合数据可以达到比较好的效果。
文章背景：工作中，有时候需要判断图片中不同位置的颜色。有些颜色不太容易区分，所以想通过Python编写代码，通过屏幕取点，获取某个位置的颜色值。
Python 自动化办公，无外乎就是 excel，ppt，word，再加上数据分析、爬虫等技能
大家好，我是崔艳飞。前两天给大家分享了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，而后在Python进阶交流群里边有读者遇到一个问题，他有很多个Excel表格，他需要对这些Excel文件进行合并。
今天来分享python学习的一个小例子，使用python暴力破解mysql数据库，实现方式是通过UI类库tkinter实现可视化面板效果，在面板中输入数据库连接的必要信息，如主机地址、端口号、数据库名称、用户名 、密码等，通过提交事件将信息传递给方法，在方法中调用字典进行破解，破解方式为多次撞击数据库连接，python中对数据库的操作，我们使用pymysql类库，下面我们来实际拆分看一下。
参数化配置元件（以下简称CSV）能够在文件中读取一行数据，根据特定的符号切割成一个或多个变量放入内存中。相比于JMeter函数助手中提供的 __CSVRead()、__StringFromFile()函数，CSV使用更加简便。而且，CSV非常适合处理大量的数据，也适用于生成“随机值”、“唯一值”这张的变量。 JMeter支持数据被双引号括起，被双引号括起的数据允许包含分隔符，例如：a,b,"c,d"
很多同学抱怨自己很想学好Python，但学了好久，书也买不少，视频课程也看了不少，但是总是学了一段时间，感觉还是没什么收获，碰到问题没思路，有思路写不出多少行代码，遇到报错时也不知道怎么处理。
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：
最近，在使用Python编写代码时，您可能会遇到一个错误消息，即“module 'io' has no attribute 'OpenWrapper'”。这个错误消息通常在您尝试使用io模块的OpenWrapper类时出现。在本篇技术博客中，我们将详细解释这个错误的原因，并提供解决方法。
Python 文件读取是 Python 语言中的基本操作之一。在编写Python 程序时，我们经常需要读取不同的文件，例如文本文件、CSV 文件、JSON 文件等等。本文将介绍 Python 中常用的文件读取方法以及应用示例。
一个数据分析师，最怕的一件事情莫过于在没有数据的情况下，让你去做一个详细的数据分析报告。确实，巧妇难为无米之炊，数据是数据分析、数据挖掘乃至数据可视化最最基础的元素。
Python的数据分析，大部分的教程都是想讲numpy，再讲Dataframe，再讲读取文件。但我看书的时候，前面二章看的实在头晕，所以，我们还是通过读取文件来开始我们的Python数据分析吧。 读取
python 处理csv对比两个文件数据项的差异，输出文件 思路： 1.分别读取文件得到list，并组装出需要查询并且去重后的list 2.通过list组装成需要的dict 3.通过去重后的list进行for循环 循环的每一项进行dict.get操作 4.因为dict是用的链表，所以读取速度十分的快（描述错误请指正） 5.重点的步骤是123，去重判断根据你的需求调整即可 6.在后面会放上一份小demo供参考 首先由a.csv ,b.csv两个文件 a.csv使用csv模块读取文件 得到 alist b.cs
家庭理财对于每个家庭来说都至关重要，有一个清晰的财务记录对于了解自己的支出情况、制定预算以及提升理财习惯都具有重要意义。本文将介绍如何使用Python分析家庭理财的历史记录，通过对用户日常记账要求的分析，结合报表和UI展现，给出提升财务习惯的建议。
如果大家想在 Python 中标记具有相同名称的条目，可以使用字典（Dictionary）或集合（Set）来实现。这取决于你们希望如何存储和使用这些条目。下面我将提供两种常见的方法来实现这个目标。
with 语句是一种上下文管理器，当它的代码块执行完毕时，会自动关闭文件。这是推荐的方式，因为它确保文件在使用完毕后被正确关闭，即使发生异常也能保证关闭。
1、failed to set main.loader 兴奋地配置好了Python环境，运行hello.py实例就出现这个异常，着实让人扫兴，百度上搜了下没有找到答案。再去Google了下，发现可能是hello.py文件中包含非英文字符，果然将hello.py放到纯英文路径下就没问题了。 对于eclipse下使用PyDev的情况，可以用File->Switch Workspace的方法来切换到一个英文路径工作空间目录 2、_csv.Error: iterator should return strings
文件处理是一种用于创建文件、写入数据和从中读取数据的过程，Python 拥有丰富的用于处理不同文件类型的包，从而使得我们可以更加轻松方便的完成文件处理的工作
最近和一些客户交流，发现他们在使用filebeat进行文件采集的时候，主要的场景并不是以行为单位进行采集，而是以文件为单位进行采集。比如，一些实验数据是以文件的形式生成的，即filebeat的监控目录中会在实验结束后，添加数个实验结果的文件，这些文件有以下特点:
1. 报错 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in <module> df=pd.read_csv(ffn3,dtype=str) File "D:\Python\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 688, in read_csv return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "D:\Python\
Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
python 操作 txt 文件中数据教程[1]-使用 python 读写 txt 文件[1]
当谈到数据处理和分析时，CSV（Comma-Separated Values）文件是一种非常常见的数据格式。它简单易懂，可以被绝大多数编程语言和工具轻松处理。在Python中，我们可以使用各种库和技巧来处理CSV文件，让我们一起来了解一些常见问题和技巧吧！
注意，打开文件时应指定格式为w, 文本写入. 打开文件时，指定不自动添加新行newline=‘’,否则每写入一行就或多一个空行。
在这个python项目中，我制作了一个考勤系统，该系统使用人脸识别技术进行考勤。我还将其与GUI（图形用户界面）集成，以便任何人都可以轻松使用。该项目的GUI也是使用tkinter在python上制作的。
更多参考：https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files
今天分享一个个比 Excel 更好用的 Python 工具，看完后，估计你要跟 Excel 说拜拜了。它就是 Mito
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构：DataFrame 和 Series。
此前我们已经见过了不同的Python数据类型。通常也会将我们的数据存储在不同的格式的文件中。在这章节中我们将学习如何处理这些不同的类型的文件（.txt, .json, .xml, .csv, .tsv, .excel）。首先，让我们从最熟悉的txt类型文件开始。
在本文中，我们将学习什么是 .data 文件以及如何在 python 中读取 .data 文件。
参考文档：https://docs.python.org/3.6/library/csv.html
我们常常需要在 Python 中输出 CSV 文件，但你可能会发现，这些输出的 CSV文件，不能双击使用 Excel 打开，否则中文会变成乱码。例如下面这段代码：
文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作，基本的API都在上述网址，接下来本文核心带你理解部分常用的命令
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