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
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
Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据，相比较于Numpy，Pandas可以存储混合的数据结构，同时使用NaN来表示缺失的数据，而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据，并且Pandas使用轴标签来表示行和列。1、文件读取首先将用到的pandas和numpy加载进来import pandas as pdimport numpy as np读取数据：#csv和xls
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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目录pandas.DataFrame新建dataframe将数据转化为dataframedict与dataframelist与dataframedataframe常用域遍历dataframedataframe排序dataframe去重pandas读取保存文件保存文件读取文件pandas.concatpandas.mergepandas将dataframe的多列合并为一列 pandas是pytho
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2023-08-02 09:03:13
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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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1.NumPy数值计算 NumPy是使用Python进行科学计算的基础包，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。它包含：一个强大的N维数组对象复杂的（广播）功能用于集成C / C ++和Fortran代码的工具有用的线性代
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2023-06-16 17:01:36
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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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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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阅读文本大概需要 5 分钟。前言基础写了八篇，以后会继续学，一定会完成零基础机器学习计划，从今天开始柠檬会跟着一起写Python进阶，用小项目来带着大家一起学习Python。读取Excel中的数据因为导师最近需要我完成一个任务就是将十多个Excel中的十多个矩阵表用函数把AHP(层次分析法)权重矩阵算出来，所以需要用Python实现读取Excel中数据和将数据（权重矩阵）存到Excel中的两个功能
如何通过Python实现Excel文件读写有事情是要说出来的，不要等着对方去领悟，因为对方不是你，不知道你想要什么，等到最后只能是伤心和失望，尤其是感情。参考代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import xdrlib ,sys import xlrd def open_excel(file= 'file.xls'): try: data = xlrd.open_work
Python是一种非常特殊的编程语言，可应用于不同场景，比如说数据挖掘、运维、爬虫、开发Python都可以广泛的应用。和其他语言对比，Python语法清晰、入门简单、具有丰富的第三方库，因此在数据挖掘领域有着非常不错的作用，那么Python数据挖掘常用的工具有哪些?1、 Numpy：提供数组支持，进行矢量运算，高效地处理函数，线性代数处理等，提供真正的数组，比如说Python内置列表来说， Num
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2023-06-27 20:10:08
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目录五、Numpy随机数Poisson分布六、求和求积、均值方差七、大小与排序 八、多维数组操作九、基本线性代数张量乘积 解方程Ax=b求最小二乘解求行列式求特征值和特征向量求条件数 范数求迹Cholesky分解QR分解 SVD分解 求逆 求伪逆目录五、Numpy随机数numpy自带大量的函数，可以基本覆盖常见线性代数运算和随机数生成。配
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2023-08-06 09:51:13
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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
Python实例：excel文档数据处理操作
原创
2021-12-31 11:26:58
292阅读
Python的一大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。
概述Excel固然功能强大，也有许多函数实现数据处理功能，但是Excel仍需大量人工操作，虽然能嵌入VB脚本宏，但也容易染上宏病毒。python作为解释性语言，在数据处理方面拥有强大的函数库以及第三方库，excel作为主要基础数据源之一，在利用数据进行分析前往往需要预先对数据进行整理。因此，本文就python处理excel数据进行了学习，主要分为python对excel数据处理的常用数据类型以及常
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2023-08-09 10:53:15
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本书主要针对企业办公人员、财务人员、市场分析人员、数据统计与管理人员等所撰写，它全面介绍了在多个领域中的数据处理与分析应用案例，每个案例都具有很强的实用性与可操作性。全书共分11章，分别介绍了数据输入与编辑、数据管理与分析、数据分析运算中的常用函数、数据分析中常用图表、数据分析中数据透视表（图
原创
2008-06-20 18:50:21
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【课程简介】跟小蚊子学数据分析--Excel VBA数据处理实战，主要介绍Excel VBA数据处理常用的实战方法与技巧，本课程目的是帮助学员提升工作效率及效果，增强职场竞争力。Excel VBA数据处理实战由微软最有价值专家MVP——方骥老师讲授。【讲师简介】方骥，通信咨询行业高级工程师，2008至2010年微软MVP，新浪微博知名博主，ExcelHome网站资深超级版主/技术分排行榜头名，《E
原创
2021-02-02 15:45:46
909阅读
# Java Excel大数据处理
## 引言
在现代社会中，大数据已经成为了一种重要的资源，许多组织和企业都需要处理大量的数据来进行分析和决策。而Excel是最常用的电子表格软件之一，它提供了强大的数据处理和分析功能。在本文中，我们将介绍如何使用Java语言对Excel中的大数据进行处理。
## Excel文件的读取和写入
在处理Excel大数据之前，首先需要学习如何读取和写入Excel文件
原创
2023-08-08 06:59:54
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