正式开讲之前，我们需要先了解几个基本的知识点：1、Python字典(Dictionary) 的setdefault()方法描述：如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为默认值。语法：dict.setdefault(key, default=None)参数： key -- 查找的键值。 defaul ...
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2021-10-21 18:12:00
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Python实例：excel文档数据处理操作
原创
2021-12-31 11:26:58
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1.常规读取方法 通常在读取excel文件时（.xlsx），是使用如下代码进行加载的： FileInputStream file= new FileInputStream("d:/test.xlsx");
XSSFWorkbook wk = new XSSFWorkbook(file); 读取大的excel文件时很容易占用大量内存（一旦上w行数据就会造成内存吃紧）。2.数
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2023-09-18 17:16:44
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原标题：「干货」Python Pandas 做数据分析之玩转 Excel 报表分析各位朋友大家好，非常荣幸和大家聊一聊用 Python Pandas 处理 Excel 数据的话题。因为工作中一直在用 Pandas，所以积累了一些小技巧，在此借 GitChat 平台和大家分享一下心得。在开始之前我推荐大家下载使用 Anaconda，里面包含了 Spyder 和 Jupyter Notebook 等集
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2024-08-26 14:50:20
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# 实现Python上传任意Excel表格进行数据处理
## 一、流程表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个包含上传按钮的网页页面 |
| 2 | 编写Python代码解析Excel文件 |
| 3 | 处理Excel表格中的数据 |
| 4 | 可视化展示数据处理结果 |
## 二、具体步骤和代码
### 步骤1：创建一个包含上传按钮的网页页面
原创
2024-04-25 06:56:55
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文章目录1. pandas简介2. pandas 用法2.1 pandas的数据格式2.2 数据的导入和自生成数据pandas的行列数据的获取pandas 条件筛选数据pandas数据的数据处理pandas 缺失值，重复(异常值)等的处理缺失值的处理补充（数据相关性的计算）以及显著性检验 1. pandas简介pandas是一个是一个python包，可以很大程度上加快我们对数据的处理。花费时间把
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2024-01-11 21:43:37
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文章目录一、数据区域读取填充数字1、填充ID2.排序二、数据筛选、过滤三.数据可视化——柱状图1、对这张图表进行柱状图操作（X轴为Name，Y轴为Age）2、单用matlab库把上面的内容再做一遍3、分组柱图深度优化a、对该表格进行分组柱图b.两组数据（2016，2017）c.排序d.对图表添加标题e.对图表的x轴和y轴进行名称表示f.对x轴的文字的角度进行旋转4.叠加水平柱状图a.原始数据b.
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2023-05-29 16:54:16
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streamsets 有一个directory的origin 可以方便的进行文件的处理，支持的格式也比较多，使用简单 pipeline flow 配置 excel 数据copy 因为使用的是容器，会有数据copy 容器的一步 因为使用的是容器，会有数据copy 容器的一步 容器id 结合实际查询：
原创
2021-07-19 15:55:43
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数据处理主要是为了在完成数据清洗过程之后，对清洗过后的数据进行整理方便后期的数据汇总、统计等。主要内容有数据的合并、分组、排序等内容操作。
原创
2021-07-02 15:37:58
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1.数据区域转换分列：选中某列，数据 -->分列-->选择固定宽度（宽度固定时）或分隔符号（用逗号等分隔时）-->下一步,设置分隔线-->下一步，设置格式（通常默认即可）-->完成 2.
原创
2022-07-07 19:19:11
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pandas读取表格后的常用数据处理操作Sp4rkW凹凸数据大家好，我是Sp4rkW图片今天给大家讲讲pandas读取表格后的一些常用数据处理操作。这篇文章其实来源于自己的数据挖掘课程作业，通过完成老师布置的作业，感觉对于使用python中的pandas模块读取表格数据进行操作有了更深层的认识，这里做一个整理总结。本文总结了一些通过pandas读取表格并进行常用数据处理的操作，更详细的参数应该关注
原创
2021-01-20 13:19:03
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1、读取10行数据相关参数简介：header：指定作为列名的行，默认0，即取第一行的值为列名，数据为列名行以下的数据；若数据不含列名，则设定 header = None。sep：指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。nrows：需要读取的行数（从文件头开始算起）tabledata = pandas.read_excel("./hotel.xlsx", header=None, sep=
原创
2021-04-11 15:43:23
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今天给大家讲讲pandas读取表格后的一些常用数据处理操作。这篇文章其实来源于自己
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2022-09-01 16:41:51
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在数据不太多的时候，用xlsx表格导出导入还是可以的。数据量很大时（5万条以上），用 PHPExcel 导出 xls 将十分缓慢且占用很大内存，最终造成运行超时或内存不足。excel也是有脾气的呀！表数据限制：Excel 2003及以下的版本。一张表最大支持65536行数据，256列。Excel 2007-2010版本。一张表最大支持1048576行，16384列。也就是说你想几百万条轻轻松松一次
原创
2022-06-13 17:03:05
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在工作中很多人喜欢用Excel管理自己的数据。成百上千个Excel工作表在自己的文件夹里。其实这是一个非常不好的习惯。数据在Excel里面每次打开一下就要花好长时间，Excel里面的数据格式也很容易在不注意间被修改掉,如果要汇总分析表里面的数据就更麻烦了。因此我们提倡用数据库管理自己的数据。因为数据在数据库里面方便读取和加工，有利于数据的规范化管理。一提起数据库，很多Excel用户都没有用过，因此
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2024-04-25 16:33:33
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最近一直忙去年的一个项目，东西其实都是现成的，没什么特殊的技术含量。但是麻烦的是，相关的数据处理，以及应付基层操作人员没完没了的问题。
在这个过程中，我发现，其实对于一般的操作者而言，需要的不一定是多么华丽的系统界面，或者多么强大的功能。需要的仅仅是，简单易学的操作，以及容错功能（就是别管我怎么弄，系统都不会突然的崩溃）。
一般的数据采集，一般的操作者，尤其是政府部分，更习惯使用微软公司的Ex
原创
2010-05-19 01:08:10
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拿到的excel 数据如下 x 6位 y 7位，估计是CGCS2000 6度带或者3度带 不带代号，需求是转为WGS84坐标可以在Cesium中加载。 已知区域在东经102度左右。 先建立excel文件，第一行 x , y 。y的位数比x多。粘贴数据保存为 .xls。 ArcGIS导入 xy 数据导 ...
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2021-10-12 21:55:00
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1.本文主要描述python 读取excel 表格数据；
原创
2020-03-09 18:32:48
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# Java大数据处理Excel实现教程
## 引言
本教程将教会你如何使用Java进行大数据处理Excel。作为一名经验丰富的开发者，我将为你提供一个详细的步骤指南，并解释每一步需要做什么，并给出相应的代码示例。我们将使用Apache POI库来处理Excel文件。
## 事情的流程
在开始之前，让我们先来看一下整个处理Excel的流程。以下是一个展示步骤的表格：
| 步骤 | 描述
原创
2023-10-06 15:26:05
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看完本篇需要： 10min作业练习需要： 0.5h~3h（依练习者对python熟悉程度而定）看完本篇可以学到： 1、用xlrd模块读取Excel文件中的数据 2、用xlsxwriter模块向Excel文件写入数据并保存 3、用time和datetime模块将字符串转换成时间类，并进行时间的比较本篇目录 1. 作业需求 2. 整体思路 3. 详细实现步骤 3.1. 读取表格数据
原创
2023-06-01 00:49:21
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