# _*_ coding: utf-8 import xlrd,sys import pickle import json data=xlrd.open_workbook("d:/test/6.xlsx") ##读取工作表,方法可以按顺序索引找，也可以使用sheet_by_name(u"Sheet1") table = data.sheet_by_index(0) ###读取内容摘要表并存入nrarr nrarr={} table1 = data.sheet_by_index(1) for ro in range(2,table1.nrows): jj= table1.row(ro)[0].value #print ro if jj !="": nr=table1.row(ro)[1].value nrarr[jj]=nr #print nrarr[jj].encode('gbk','ignore') ''' #for k,v in nrarr.items(): # print k, v.encode('gbk', 'ignore') #print k.encode('gbk'),v.encode('gbk') ##获取工作表数量 #tables = data.nsheets ##获取整行，整列的值 （返回数组） #table.row_values(n) #table.col_values(n) ##单元格操作 #cell_A1 = table.cell(0,0).value #cell_C4 = table.cell(2,3).value ##行列索引 #table.row(0)[1].value #table.col(1)[0].value ''' ##获取总行数 nrows = table.nrows ##获取列数 ncols = table.ncols list=[] for rn in range(3, nrows): allarr={} jn = table.row(rn)[0].value allarr['xxx'] = jn allarr["xx"] = table.row(rn)[10].value allarr['xx'] =str(table.row(rn)[16].value) #allarr['xx'] = table.row(rn)[5].value allarr['xx'] = "" allarr['xx'] = table.row(rn)[7].value allarr['xx'] = table.row(rn)[8].value allarr['xx'] = u'中文' allarr['xx'] = table.row(rn)[4].value allarr['xx']=nrarr[jn] list.append(allarr) ##生成json并写入文件 js = json.dumps(list) output = open("d:/test/oo.json",'w') output.write(js) output.close() ###读json jf=json.load(open("d:/test/oo.json")) for ls in jf: for k,v in ls.items(): print k,v.encode('gbk','ignore') #print k,v
在工作中，我们发现有时候需要将表中的行列进行互换。之前我们讲了SQL中的操作，那么如果是Excel如何实现呢？
需求是有两个Excel文件：1.xlsx，2.xlsx，比较2.xlsx中的A,B列和1.xlsx中的A,B列；查找1.xlsx中存在，2.xlsx中不存在的行数据，输出到result.xlsx文件中
在python自动化中，经常会遇到对数据文件的操作，比如添加多名员工，但是直接将员工数据写在python文件中，不但工作量大，要是以后再次遇到类似批量数据操作还会写在python文件中吗？
大家好，我们接着更新NumPy专题，想学好NumPy先搞定基础，本文将细致讲解一些NumPy的基础操作，记得启动Jupyter Notebook一边敲一边学，我们开始吧！
本文搜集了大量 jQuery 表格插件，帮助 Web 设计者更好地驾御 HTML 表格，你可以对表格进行横向和竖向排序，设置固定表头，对表格进行搜索，对大表格进行分页，对表格进行滚动，拖放操作等等。这些插件很多都包含详细的教程。希望能对大家的开发有帮助。
我以前是后端（asp.net）开发，会点js、jQuery，但是不会写js特效，至于css嘛，拿来用现成的可以，自己动手写就不会了。
MongoVUE 是个比较好用的MongoDB客户端，需要注册，但是可以变成永久使用，
在使用VLOOKUP的时候，请使用绝对引用：https://www.zanglikun.com/17999.html
最近在做毕设,题目是道路拥堵预测系统，学长建议我使用SVM算法进行预测，但是在此之前需要把Excel中的数据进行二次处理，原始数据不满足我的需要，可是。。有346469条数据，不能每一条都自己进行运算并且将它进行归一化运算！！
上次我们讲到了主键的索引,我们可以执行一下sql语句 explain select * from t_user where a = 1 我们可以看到这条sql走的是主键的索引，而在mysql的InnoDB中，主键索引则是聚集索引，数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同，其实就是说主键索引跟其他列的数据是存在一起的。
# coding: utf-8 import xlrd # excel路径 excel_path = r'C:\Users\weiming\Desktop\Inter\data\test_case_merchant_basic.xlsx' # 打开Excel data = xlrd.open_workbook(excel_path) # 查看Excel中的sheet名称 data.sheet_names() # 通过索引或表名获取第一个工作表：一个list table = data.sheets()
一、安装xlrd模块 到python官网下载http://pypi.python.org/pypi/xlrd模块安装，前提是已经安装了python 环境。 二、使用介绍 1、导入模块 import xlrd 2、打开Excel文件读取数据 data = xlrd.open_workbook('excelFile.xls') 3、使用技巧 获取一个工作表 table = data.sheets()[0] #通过索引顺序获取
本文将基于东京奥运会奖牌榜数据，使用 pandas 进行数据分析可视化实战（文末可以下载数据与源码）
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse，简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库，由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的，Yandex是做搜索引擎的，就类似与Google，百度等。
openpyxl是一个第三方库，可以处理xlsx格式的Excel文件。pip install openpyxl安装。
如图所示，要求A列的每一行占A列总和的百分比。我们把百分比的结果放到B列。 求A列的和。求和的结果在A7： 求百分比。现在选中B1，然后在公式栏里填写公式： 其中的$符表示$后是固定不变的东
在使用MySQL开发应用时,我们常常会遇到由于数据过长导致的“Data too long for column”异常。这通常源于表结构设计或数据类型设置不当所致。今天我们来总结几种常见情况及优化方法,帮助开发人员从源头避免这个问题的发生。
学以致用嘛，学了这么多，在真实项目里面怎么应用呢？带着问题去学习才是最快的学习方式。还是以前的那个项目，前后端分离，现在把前端换成vue的，暂时采用脚本化的方式，然后在尝试工程化的方式。
一. 基础概念 在mysql中建立前缀索引的意义在于相对于整列建立索引，前缀索引仅仅是选择该列的部分字符作为索引，减少索引的字符可以节约索引空间，从而提高索引效率，但这样也会降低索引的选择性 关于索引的选择性，它是指不重复的索引值（也称为基数cardinality)和数据表的记录总数的比值，范围从1/(数据表记录总数)到1之间。索引的选择性越高则查询效率越高，因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行。选择性为1的索引叫唯一索引，这是最好的索引选择性，性能也是最好的 建立合理前缀索引的诀窍在于要选择足够长的前缀以保证较高的选择性，同时又不能太长（以便节约空间）。前缀应该足够长，以使得前缀索引的选择性接近于索引的整个列。换句话说，前缀的基数应该接近于完整列的基数
给定一个m×n矩阵，如果一个元素是0，则将其所在行和列全部元素变成0。 需要在原矩阵上完成操作。
坑：rnorm(10,mean = 0,sd = 18)rnorm(10,mean = 0,sd = 18)<(-2) :[]中和[]外是两个向量。
这篇文章主要介绍了用python读写excel的方法,涉及xlrd模块与xlwt模块的应用,具有一定的学习借鉴价值,需要的朋友可以参考下
基于Jquery开发的Autocomplete插件。具有易于使用，配置简单，既可以利用Ajax读取数据也可以直接从本地获取数据。
9 月初，我对 python 爬虫 燃起兴趣，但爬取到的数据多通道实时同步读写用文件并不方便，于是开始用起mysql。这篇笔记，我将整理近一个月的实战中最常用到的 mysql 语句，同时也将涉及到如何在python3中与 mysql 实现数据交换。
** DataFrme.dropna(axis=0,how=’any’,thresh=None,subset=None,inplace=False) 参数： axis: 默认axis=0。0为按行删除,1为按列删除 how: 默认 ‘any’。 ‘any’指带缺失值的所有行/列;’all’指清除一整行/列都是缺失值的行/列 thresh: int,保留含有int个非nan值的行 subset: 删除特定列中包含缺失值的行或列 inplace: 默认False，即筛选后的数据存为副本,True表示直接在原数据上更改 例子： import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(4,6), index=[‘a’, ‘c’, ‘e’, ‘f’]) df.iloc[0,[1,2,5]]=np.nan df.iloc[2,[1,4]]=np.nan print(df) 结果：
如果运行过程中提示缺少setuptools，则先运行python ez_setup.py之后在重复上面的步骤
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
关键字：本篇为SpringBoo框架开发的系统全栈前后分离的免费开源中后台框架，内容比较简单，比较适合小白学习。
在爬取数据之后，数据的保存就成为一个新的问题，一般不太大的的数据存储到EXCEL就可以了。这里介绍一个python的第三方库——xlsxwriter.
例如，select actor_id from actor where actor_id+1=5;
为了保证前缀索引有较高的选择性，同时又不能太长可以使用计算完整列的选择性，并使前缀的索引性接近于完整列的选择性，方法如下：
Hi,大家好,我是麦洛,今天带大家来了解一下我最近使用的uniCloud,简单谈一谈我的一些理解,这篇文章主要向大家介绍一下以下内容
上代码 import imapclient # 这个包导不进来，先导入 pyzmail36，下载好后再改回 pyzmail 即可 import pyzmail from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import xlsxwriter import html5lib # 提取邮件里面的表格 class my_eamil(): """ 构造函数，创建一个类的入口 self指的是类实例对象本身
有时候需要索引很长的字符列，这会让索引变得大且慢。通常可以索引开始的部分字符，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。但这样也会降低索引的选择性。索引的选择性是指不重复的索引值（也称为基数，cardinality)和数据表的记录总数的比值，范围从1/#T到1之间。索引的选择性越高则查询效率越高，因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行。唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。
或者，可以把Excel文件转换成csv格式文件，直接修改后缀名，好像会出错，还是建议另存为修改成csv文件。
前言 今天我们就如何使用xlrd模块来进行python selenium2 + excel自动化测试过程中的参数化进行演示说明，以解决大家在自动化测试实践过程中参数化的疑问。 环境安装 xlrd是python用于读取excel的第三方扩展包，因此在使用xlrd前，需要使用以下命令来安装xlrd。 pip install xlrd xlrd基本用法 导入扩展包 import xlrd 打开excel文件 excel = xlrd.open_workbook(u'excelFile.xls') 获取工作表 #
# table = file.add_sheet("yanshan",cell_overwrite_ok=True)
今天延续Day2讲完了全部的几个重要数据类型，都是后续生信分析非常重要的知识点以及小Tips，同时深深感受到代码思维的重要性。要写能换个环境和场景依然可运行的代码，而不是一次性的玩意儿
当对M I B变量进行操作，如查询和设置变量的值时，必须对M I B的每个变量进行标识。首先，只有叶子结点是可操作的。S N M P没法处理表格的一整行或一整列。回到图2 5 - 7，在图2 5 - 8和图2 5 - 9中描述过的变量就是叶子结点，而m i b、u d p、u d p T a b l e和u d p E n t r y就不是叶子结点。
详情见：https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.44.0
内置数据多用于新手练习，eg：iris、volcano、letters、LETTERS
作为前端开发，在浏览器上打印算是一个比较常见的需求了。最简单的做法就是直接打印整个网页，在浏览器直接打印或者调用window.print()。 这样就能将当前页面整个打印出来了。 然而，实际上的需求往往都不是这样简单，它更多的可能是需要打印整个网页中的某一段“特定”的内容。
原文：10 Best Practices for Writing Node.js REST APIs 我们会通过本文介绍下书写Node.js REST API的最佳实践，包括各个主题，像是命名路由、认
如果待排序的书数据中存在缺失值，通过设置参数na_position对缺失值的显示位置进行设置
Event Loop 这个概念相信大家或多或少都了解过，但是有一次被一个小伙伴问到它具体的原理的时候，感觉自己只知道个大概印象，于是计划着写一篇文章，用输出倒逼输入，让自己重新学习这个概念，同时也能帮助更多的人理解它~
介绍 该ip命令是供系统和网络管理员使用的Linux网络工具。IP代表Internet协议，顾名思义，该工具用于配置网络接口。 较旧的Linux发行版使用ifconfig 命令，其操作类似。但是ifconfig与ip命令相比，它的功能范围有限。 如何使用 ip 命令 ip [OPTION] OBJECT {COMMAND | help} 1.link( l ) – 用于显示和修改网络接口。 2.address（addr/a）——用于显示和修改协议地址（IP、IPv6）。 3.route ( r ) – 用
Mysql5.7版本以后新增的功能，Mysql提供了一个原生的Json类型，Json值将不再以字符串的形式存储，而是采用一种允许快速读取文本元素（document elements）的内部二进制（internal binary）格式，并提供了不少内置函数,通过计算列，甚至还可以直接索引json中的数据。
Pandas中有很多数据类型，其中有一种是datetime，即日期时间，如Timestamp(‘2020-09-22 20:43:00’)，表示其是一个时间戳类型，很多时候需要将其转化为字符串，以便获取到其中的日期或时间，此时可以对其调用strftime()方法，如strftime('%Y-%m-%d')就可以获取到字符串2020-09-22。 在pandas中的DataFrame中，一般是整列替换，此时需要用到lambda表达式和apply方法，如下：
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