数据填报系统是企业收集分散的业务数据的一个重要渠道，与传统的Excel数据汇总相比，它具有自动化、效率高、数据可直接入库的特点。
注意：本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框date_frame：
pandas是基于Numpy创建的Python包，内置了大量标准函数，能够高效地解决数据分析数据处理和分析任务，pandas支持多种文件的操作，比如Excel，csv，json，txt 文件等，读取文件之后，就可以对数据进行各种清洗、分析操作了。
对于Excel来说，删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。
我们将使用 drop（） 方法从任何 csv 文件中删除该行。在本教程中，我们将说明三个示例，使用相同的方法从 csv 文件中删除行。在本教程结束时，您将熟悉该概念，并能够从任何 csv 文件中删除该行。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
则表达式是一个查询的字符串，它包含一般的字符和一些特殊的字符，特殊字符可以扩展查找字符串的能力，正则表达式在查找和替换字符串的作用不可忽视，它 能很好提高工作效率。
对金融产品进行台账管理，基础数据表如黄色框所示（上图左边表格）。为了快速查找出不同产品的费用，需要达到上图右边表格里的效果：机构，利率档和期限可以从下拉列表中选择，选好以上三个条件后，相应的费用就会自动显示出来。
毫无疑问，对于开始就以表格形式处理数据的人来说，最简单的方法之一是打开 Excel 并开始在工作表中记录数据。虽然 Excel 并不是真正打算充当数据库的角色，但这正是实际发生的事情，因此 Power Query 将 Excel 文件和数据视为有效数据源。
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这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片，我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片，我自己认为难度系数很高，我仅仅用了64个文字形容词就生成了她，很有初恋的感觉，符合审美观，对于计算机来说她是一组数字，可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章，每个人的写法都不同，但是都是适合自己理解的方案，我是用于教学的，故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习，期望能节约大家的事件从而更好的将精力放到真正去实现某种功能上去。本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。
Visual Studio Code 快捷键大全（Windows）
Visual Studio Code 是一款优秀的编辑器，非常适合编写 TS 以及 React 。最近在学习 AngularJs 2，开始使用 VSCode，特意整理翻译了一下官网的快捷键。因为已经习惯了 Sublime 的快捷键，更换到 VSCode 有些不适应，尤其是 Emmet 的使用。 通用 Ctrl+Shift+P, F1 打开命令面板 Ctrl+P 快速打开文件 Ctrl+Shift+N 打开新窗口/实例 Ctrl+Shift+W 关闭窗口/实例 基础编辑
这是从Philippe Breault的系列文章《Android Studio Tips Of the Day》中提取出来的自认为精华的部分。这些技巧在实际应用中能够非常大的提高工作效率。 关于快捷键
DELETE命令从满足指定条件的表中删除行。可以直接从表中删除行、通过视图删除或删除使用子查询选择的行。通过视图删除受要求和限制的约束，如创建视图中所述。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
本文讲解在Excel中创建数字列表的2种不同技巧。这些列表有静态列表，也有动态列表，动态列表会随着添加或删除项目而发生更改。
缺失值处理是一个数据分析工作者永远避不开的话题，如何认识与理解缺失值，运用合适的方式处理缺失值，对模型的结果有很大的影响。本期Python数据分析实战学习中，我们将详细讨论数据缺失值分析与处理等相关的一系列问题。
如果你的数据集包含空值, 则可以使用dropna()函数分析并删除数据集中的行/列。
本章专门讨论 Power Query 新手会面临的两个常见问题：理解 Power Query 是基于数据类型（而不是数据格式）的工具，以及如何理解和处理 Power Query 查询中的错误。
DELETE删除多表数据，怎样才能同时删除多个关联表的数据呢？这里做了深入的解释：
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 传统的Excel单表虽然可以有100万行数据的承载量，但是在实际分析时，20万行的数据就已经让传统的Excel非常吃力了。 但是，如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件，即使是上百万行数据，也可以在短时间内快速完成处理和分析。 Power Query在Excel和Power BI Desktop中都是内置组件，并且管理界面和知识体系保持了高度一致。 其实，Power BI中的Power Query和Power P
1.什么是数据库？ 数据库是组织形式的信息的集合，用于替换，更好地访问，存储和操纵。 也可以将其定义为表，架构，视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库？ 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合，转换，可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表？ 表是一种数据库对象，用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分？ 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录？ 记录（也称为数据行）是表中相关数据的有序集
Microsoft Office 被广泛用于商务和运营分析中， 其中 Excel 尤其受欢迎。Excel 可以用于存储表格数据、创建报告、图形趋势等。在深入研究用 Python 处理 Excel 文档之前，让我们先了解一些基本术语：
概览 pandas.DataFrame 创建DataFrame 列表 字典 系列（Series） 列选择 列添加 列删除 pop/del 行选择，添加和删除 标签选择 loc 按整数位置选择 iloc 行切片 附加行 append 删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列 数据帧(DataFrame)的功能特点： 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴(行和列) 可以对行和列执行算术运算 pandas.DataFrame 构造函数： pandas.Data
==值得注意的是，drop函数不会修改原数据，如果想直接对原数据进行修改的话，可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
针对 Series 的重新索引操作 重新索引指的是根据index参数重新进行排序。如果传入的索引值在数据里不存在，则不会报错，而是添加缺失值的新行。不想用缺失值，可以用 fill_value 参数指定填充值。
使用Python中的三个库可以优雅地进行数据分析，得到一只野生的Matlab，这三个库是numpy，pandas 和 matplotlib。 numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，其array多维数组拥有丰富的数据类型，基于向量化技术可以有效代替循环，代码简单速度极快。
插入行演示采用正序遍历操作，直接使用 xlwings 提供的 sheet.api.Rows("行数").Insert() 方法就能实现整行插入处理。 需要注意的是，如果是前插入，要避免再次检测到刚才匹配过的内容，以防循环反复插入原位置。
如果不提供列名，则必须给每个表列提供一个值。如果提供列名，则必须对每个列出的列给出一个值。
Combo Box (组合框)控件很简单，可以节省空间。从用户角度来看，这个控件是由一个文本输入控件和一个下拉菜单组成的。用户可以从一个预先定义的列表里选择一个选项，同时也可以直接在文本框里面输入文本。下面的例子简要说明如何利用 MFC CComboBox Class来操作字符串列表。 1、定义控件对应变量
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环，它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰，以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中，数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。
1、打印文件夹列表时可以包含其他列。 2、打印文件列表时，可以包含标准文件信息，如文件名，扩展名，类型，所有者和属性以及可执行文件信息（EXE，DLL，OCX），如文件版本，描述，公司等。 3、此外，还可列出音轨，标题，艺术家，专辑，流派，视频格式，每像素位数，每秒帧数，音频格式，每通道位数等多媒体属性（MP3，AVI，WAV，JPG，GIF，BMP）。 4、您可以打印的另一组列是 Microsoft Office 文件（DOC，XLS，PPT），因此您可以查看文档标题，作者，关键字等，而无需逐一打开这些文件。 5、对于每个文件和文件夹，还可以获取其CRC32，MD5，SHA-1和Whirlpool哈希码，以便您可以验证该文件未被修改。 6、打印文件夹中的文件进一步自定义。 7、大量的选项允许您完全自定义输出的外观。您可以设置文件和文件夹的排序方式，以便随时显示它们。您可以定义列顺序，以便最重要的列立即可见。国际显示格式选项允许您根据当地需要调整输出。列表可以包含指向实际文件和目录的链接，这样您就可以将列表放在具有可点击内容的网页上。 8、HTML显示样式完全自定义 – 您可以更改背景颜色，标题，目录行，奇数和偶数文件行以及周围框架的单独样式。 9、您可以通过对文件名，日期，大小或属性应用过滤器来限制文件列表。 10、目录Lister Pro也可以集成到Windows资源管理器的上下文菜单中，因此您甚至不需要打开应用程序即可生成列表。 11、命令行界面支持可以从 Windows任 务计划程序运行的自动化列表。 12、检查文件夹大小或查找大文件夹 13、使用 Directory Lister Pro，您还可以找出给定的目录大小，按文件夹大小进行分类，并检查哪些文件夹占用了磁盘上的最多空间。您还可以使用尺寸过滤器选项在PC上找到最大的文件。
虽然我们都能感知到“时间的流逝”，但却始终无法确定“时间”究竟是什么，唯一能确定的是，“时间”确实在一点点地失去，并且不可逆转。人的一生“时间”并不多，请珍惜你的时间！
外键是引用另一个表的字段；存储在外键字段中的值是唯一标识另一个表中的记录的值。此引用的最简单形式如下例所示，其中外键显式引用Customers表中的主键字段CustID：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 EditPlus的查找，替换，文件中查找支持以下的正则表达式： Expression Description \t Tab character. \n New line. . Matches any character. | Either expression on its left and right side matches the target string. For example, “a|b” matches “a” and “b”. [] Any o
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用，我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
dataframe 是表格型的数据结构，由一组有序的列组成，可以看成是由 Series 组成的字典，举个例子：
不一定非得使用Jupyter Notebook，试试ipython命令行 安装 ipython 我只试过Windows 10环境下的。 1.安装python安装包之后，应该就有ipython了。 2.安装anaconda，这个做机器学习或数据分析要是需要的，这个装完之后，也会有ipython。（建议使用anaconda，国内镜像地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/） 启动ipython 1.命令行输入ipython即可启动。 2.或者找一下快捷方式，也可以启动。
现实世界中的数据往往有很多缺失值。丢失值的原因可能是数据损坏或未能记录数据。在数据集的预处理过程中，丢失数据的处理非常重要，因为许多机器学习算法不支持缺失值。
上一年由于备战考研，最近论文答辩结束，计划重启公众号。本篇文章主要是记录总结毕业论文中使用Pandas模块的常用操作，感兴趣的可以作为参考。
在上一篇文章中，我们分享了Python中查询缺失值的4种方法。查找到了缺失值，下一步便是对这些缺失值进行处理，今天同样会分享多个方法！
欢迎来到《Pandas 学习手册》！ 在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。
删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。
pandas中常用的数据结构有： 1，Series：一维数组，有index。Series中只允许存储同种类型数据。 2，DataFrame：二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器。 3，Panel ：三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。
在实际应用中，我们常会涉及到多个数据表，必须综合使用它们才能找到关键信息。存在于多个表中的这种数据统称为关系数据。本章中的很多概念都和SQL中的相似，只是在dplyr中的表达形式略微不同。一般来说，dplyr 要比 SQL 更容易使用。
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。
CassandraTemplate应该始终配置为 Spring bean，尽管我们之前展示了一个示例，您可以在其中直接实例化它。但是，因为我们假设了创建 Spring 模块的上下文，所以我们假设存在 Spring 容器。
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