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Python数据处理(二):处理 Excel 数据

处理 Excel 比上章讲的处理 CSV、JSON、XML 文件要难多了,下面以 UNICEF(联合国儿童基金会) 2014 年的报告为例,来讲解如何处理 Excel 数据。...相关文章: 十分钟快速入门 Python Python数据处理(一):处理 JSON、XML、CSV 三种格式数据 一、安装 Python 包 要解析 Excel 文件,需要用第三方的包 xlrd。...二、解析 Excel 文件 想从 Excel 工作表中提取数据,有时最简单的方式反而是寻找更好的方法来获取数据。直接解析有时并不能解决问题。...所以在解析之前先看看能不能找到其他格式的数据,比如 CSV、JSON、XML等,如果真找不到再考虑 Excel 解析。 处理 Excel 文件主要有三个库。...xlrd 读取 Excel 文件。 xlwt 向 Excel 文件写入,并设置格式。 xlutils 一组 Excel 高级操作工具(需要先安装 xlrd 和 xlwt)。

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手把手教你Excel数据处理

一、数据清洗 如之前所言,拿到的数据表中会存在一些数据重复、数据缺失的情况,此时就需要进行数据清洗,日常中常见的数据清洗方法主要有:重复数据处理、缺失数据处理、空格数据处理。 1....条件格式法(查看) 所谓的条件格式法就是直接采用Excel菜单中自带的条件格式进行重复值的显示,此法只适合凸显出重复值。 ?...操作后结果如下,可以看出效果跟函数法的重复标记1致相同,但感觉不如函数法,无法很好地看出重复值及重复次数。 ? d....以后批量填充就可以直接用这种方法,特别是在数据量非常的时候! ? 3....其次也可以采用LEFT()、RIGHT()、MID()函数进行某一字段的划分,其实也就是实现文本的提取,前两个函数有两个参数,最后一个函数有三个参数,具体用法可以直接在Excel中操作试试,也可自行百度

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Python数据处理之导入导出excel数据

欢迎点击上方"AntDream"关注我 、Python的一应用就是数据分析了,而数据分析中,经常碰到需要处理Excel数据的情况。这里做一个Python处理Excel数据的总结,基本受用大部分情况。...相信以后用Python处理Excel数据不再是难事儿! Python处理Excel数据需要用到2个库:xlwt 和 xlrd。...xlwt库负责将数据导入生成Excel表格文件,而 xlrd库则负责将Excel表格中的数据取出来。...xlwt库将数据导入Excel 将数据写入一个Excel文件 wb = xlwt.Workbook() # 添加一个表 ws = wb.add_sheet('test') # 3个参数分别为行号,列号...---- xlrd库读取Excel中的数据 读取Excel文件 同样的用xlrd库读取Excel的数据也是轻轻松松,先来看下实现代码 # 先打开一个文件 wb = xlrd.open_workbook(

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Excel数据处理|你不知道的那些高端操作

你不知道的Excel数据处理方式 ? 在使用excel中,我们经常碰到复杂的数据以及不规律的数据,所以只能把数据进行处理之后才能去进行分析。本文将带领大家开启数据处理的干货分享。...excel可以存储大量的数据,有时候我们看到一堆密密麻麻的数据会让我们头皮发麻。如下数据,我们想要探索其中相应的规律,但是无法入手。...在表格中录入数据之后,发现数据排布不理想,想要对数据进行重新排列进行转置,但是由于数据量比较大,重新录入数据工作量比较大,这个时候我们可以采用Excel提供的转置功能进行操作。 ?...例如只能输入大于等于0的数,只能数据某一时间段内的日期等等,这样可以减轻我们清洗数据的工作量,excel是否给我们提供了相关的功能呢?...Excel功能众多,掌握这些小操作,才能减轻我们的工作量,那么excel还有哪些我们经常忽略的小操作呢?敬请期待下一小节。

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掌握excel数据处理,提高你的数据分析效率

你不知道的Excel数据处理方式(续) Excel数据处理,我们前文有了解到数据条的应用,行列转置,报错提醒,批量处理数据格式,多表输入相同表头,以及隐藏功能。...那excel还有哪些数据处理方式供我们学习呢?我们继续往下看。 1 花式搜索 Excel查找与替换我们经常用,用来查找选定区域或者工作表中是否具有某个文本,但是这个只是精确查找,遇到模糊查找怎么办呢?...数据处理是特别常见的操作,那我们应该如何操作呢?...5 小结 对于数据分析,Excel可以被当做一款入门的软件。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能,使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。...我们下次将开始分享excel常用函数,继续学习!

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pandas合并多个小Excel到一个 Excel

pandas合并多个小Excel到一个 Excel 【解决问题】 有10个这样的文件,它们的结构是一样的,现在想要把他们合并成(汇总)成一个的文件,在添加一列标出数据来源于那个文件(方便查找复核)...输出为一个汇总的excel 【过程】 最后的excel文件如下 【代码与解析】 #导入相关的包 import os import pandas as pd path="D://yhd_python_home.../yhd-pandas合并多个小excel文件为一个excel/" #读取文件夹是的所有文件,并存入到一个列表中 file_list=[] for excel_name in os.listdir(f..."{path}splits/"):     file_list.append(excel_name) file_list #循环列表,读出每个excel文件,中的数据并在每个列表数据的最后一列添加一列“...来源”,数据为文件名,把“身份证”数据类型为为str,要不然存入excel文件时以数值形式时excel显示就会出错,再append到一个的列表中,再把列表concat为一个DataFrame,再写入excel

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勿谈,且看Bloomberg的中数据处理平台

这里,我们不妨走进Bloomberg的用例,着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg,我们并不存在大数据挑战。...在过去,统一这两种数据是不可能实现的,因为他们有着不同的性能需求:当天数据的处理系统必须可以承受大量的写入操作,而历史数据处理系统通常是每天一次的批量更新,但是数据体积更大,而且搜索次数也更多。...但是这里仍然存在一个非常的缺点,在任何给定时间,到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉,故障将会被发现,故障转移会自动的进行。...使用HBase,用户可以在的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常的问题。

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面试系列:十个海量数据处理方法总结

根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32概是40亿*8概是340 亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。...四、堆 适用范围:海量数据前n,并且n比较小,堆可以放入内存 基本原理及要点:最大堆求前n小,最小堆求前n。...适用范围:第k,中位数,不重复或重复的数字 基本原理及要点:因为元素范围很大,不能利用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,然后最后在一个可以接受的范围内进行。...当然在更新每条数据的出现次数的时候,我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据,当 然这样导致维护次数增加,不如完全统计后在求前N效率高。 如果数据无法放入内存。

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Excel数据处理你是选择Vba还是Python?当然是选pandas!

前言 本号之前已经分享过关于如何使用 Python 中的数据处理分析包 pandas 处理 Excel 的数据,本文继续分享一个小案例,此案例源于上周末帮朋友做的一个需求,并且是以 vba 编写解决...凡是文本类型的内容,统一用 first ,就是去组内的第一笔 接着定义加载 excel 数据到 DataFrame: - 由于数据源的标题在第3行,因此在调用 read_excel 时,参数 header...如下图: - with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as exl: ,由于本案例需要对一个 excel 文件进行批量输出,因此不能直接使用 DataFrame.to_excel...如下: - 这里特意重复写一次 ExcelWriter ,我们这次是往已经存在的 excel 文件追加数据,因此其参数 mode='a' ,是 append 的意思。...总结 pandas 使用总结如下: - 理解好 pandas 中的索引(特别是多层索引)可以大大提升你的数据处理能力 - pandas 中如果需要多次输出同一个 excel 文件,可以使用 ExcelWriter

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盘点一个Python自动化办公Excel数据处理的需求

一、前言 前几天在Python白银交流群【干锅牛蛙】问了一个Python处理Excel数据的问题。...目前代码:import pandas as pd import os # 读取所有xlsx文件并逐个合并子表 folder_path = r'C:/Users/mengxianqiao/merge_excel_files...代码如下: import pandas as pd import pathlib # 获取文件夹中每个Excel文件的路径 folder = r"C:\Users\Desktop\民主评议表" excel_files...: # 读取Excel文件,并跳过前4行,使用前5列数据 df = pd.read_excel(i, skiprows=4, header=None, index_col=0, usecols...这篇文章主要盘点了一个Python处理Excel数据的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【干锅牛蛙】提出的问题,感谢【瑜亮老师】、【鶏啊鶏。】

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【干货】50个Excel常用功能,一秒变数据处理专家

50个实用技巧 ▽附动态说明图▽ 1、自动筛选 2、在Excel中字符替换 3、在Excel中冻结行列标题 4、在Excel中为导入外部数据 5、在Excel中行列快速转换 6、共享Excel工作簿 7...、在Excel中添加说明文字 8、在Excel中数据分列整理 9、在Excel中数据合并 10、在Excel中添加常用文件夹 11、在Excel中添加多个视图 12、在Excel中设置打印区域 13、在...Excel中录制“宏” 14、在Excel中建立图表 15、在Excel中获取网络数据 16、用好Excel的“搜索函数” 17、在Excel中插入超级链接 18、在Excel中打印指定页面 19、在Excel...26、保护Excel 工作簿 27、按钮调用“宏” 28、Excel自定义自动填充序列 29、Excel中设置数据对齐方式 30、Excel字符格式设置 31、Excel自定输入数据下拉列表 32、Excel...38、Excel模版的保存和调用 39、Excel监视窗口 40、Excel中行列隐藏操作 41、Excel工作簿加密保存 42、Excel公式引用方式转换 43、Excel中特殊符号的输入 44、Excel

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