原博文
2019-08-29 21:18 −
import numpy as np
import pandas as pd
# 导入数据
# 读取csv数据 df = pd.read_csv(open(r"D:\Python课程\python数据分析实战习题\4.1 数据导入\4.1\1.csv")) df1 = pd.read_cs...
相关推荐
2019-12-04 17:31 −
一、numpy、
1、下载pip install numpy
导入import numpy as np -----np是约定俗称的
2、ndarray-多维数组对象
1)创建:np.array()
2)多维数组列表
数组对象内的元素类型必须相同,切大小不可修改
3)属性
...
2019-12-08 20:02 −
利用Python读取和修改Excel文件(包括xls文件和xlsx文件)——基于xlrd、xlwt和openpyxl模块
from openpyxl.style import Side,Border
border = Border(left=Side(style='me...
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1025
2019-12-25 13:55 −
1 import pandas as pd
2 3 def test():
4 my_data = {
5 "ID":[1,2,3],
6 "Name":["tom","egon","alex"]
7 }
8 data_frame = pd.DataF...
2019-12-11 16:46 −
一。 数组要比列表效率高很多 numpy高效的处理数据,提供数组的支持,python默认没有数组。pandas、scipy、matplotlib都依赖numpy。 pandas主要用于数据挖掘,探索,分析 matplotlib用于作图,可视化 scipy进行数值计算,如:积分,傅里...
2019-11-30 17:21 −
1.导入数据源
#导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np import os from pandas import DataFrame,Series
import re
df =pd.read_csv(r'E:\work\daima\python\f...
2019-12-03 14:38 −
本文涉及pandas最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作。 ## 生成数据表
常见的生成数据表的方法有两种,第一种是导入外部数据,第二
种是直接写入数据。Excel中的“文件”菜单中提供了获取外部数...
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2019-12-06 15:03 −
读取excel:Pandas库read_excel()参数详解
pandas.read_excel(io,sheet_name = 0,header = 0,names = None,index_col = None,usecols = None,squeeze = False,dtype =...
2019-12-03 19:46 −
#创建ndarray
import numpy as np
nd = np.array([2,4,6,'11'])#numpy中默认ndarray的所有元素的数据类型是相同,如果数据的类型不同,会统一为统一类型,优先级为str>float>int
nd # array(['2', '...
2019-12-19 10:22 −
最近对于python的第三方库pandas比较有兴趣,在学习的过程中也简单的结合selenium做了一个简单的小工具
最新公司用一个外部系统来记录,追踪BUG,可是这个系统并不是专业的BUG管理系统,所以对于数据筛选,查看不是很友好。无法满足日常需求,所以就只能自己来倒腾一下了.这里只是实现了很...
2019-12-20 22:53 −
1.安装
cmd下输入pip install xlsxwriter
2....
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