这是一个有关计算机网络协议的故事。
一、我佛造经传极乐 话说我佛如来为度化天下苍生，有三藏真经，可劝人为善。就如图中所示，真经所藏之处，在于云端。佛祖所管辖之下，有四个区域Region，称为四大部洲， 一是东胜神洲，二是南赡部洲，三是西牛贺洲，四是北俱卢洲。我佛所在西牛贺洲，是主站点。 在每个区域Region，为保证真经永固，设置多个藏经楼，称为可用区（A
作者：TED之前曾尝试用 Python 写过整理 Excel 表格的代码，记录在《Python 自动整理 Excel 表格》中。当时也是自己初试 pandas，代码中用到的也是结合需求搜索来的 merge 方法实现两个表格的"融合”，现在看来也不算复杂。起初没什么人看，也没留意；最近很意外地被几位朋友转载了去，竟也带着原文阅读破千了，吸引了不少新的关注。由此想到，可能 pandas 处理表格并没有
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2023-08-10 13:04:27
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python两个表格数据核对，并把正确、错误、缺少的数 据用颜色标记出来老板又安排了一个工作，需要结合表格信息对基础台账核对，默默将台账导出来一看，2000多条，不管了，先用刚学的python操练一下。 具体要求：有两个个表格，其中表1是台账信息，上面有厂站名称，设备名称，以及其他的重要信息，由于时间久没有更新，存在部分错误的台账，暂时需要结合表2基础信息进行逐一核对。 表二是重新核对过的设备信息
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2023-08-10 13:04:34
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介绍Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。
IPython 以及 pylab 模式IPython 是 Python 的一个增强版本。它在下列方面有所增强：命名输入输出、使用系统命令（shell commands）、排错（debug）
python快速对比两个excel的数据是否一致功能概述导入包封装函数程序开始 功能概述两个sheet里面的表头有部分不一致，但是数据对应的内容是一致的，因此需要匹配表格多的值是否一致。 输出两个对比的表格，不一致的地方采用高亮背景色做了区分。 刚开始学习使用python自动化办公，写的不够好可能还存在问题，欢迎交流学习。导入包import pandas as pd
#import numpy
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2023-10-11 07:17:38
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# 如何实现Python中两个Matplotlib同时执行
在数据分析与可视化的工作中，Matplotlib是一个非常强大的绘图库。当我们需要在同一个界面上同时展示多个图表时，可能会遇到一些挑战。本篇文章将引导你逐步实现两个Matplotlib图形的同时展示，包括清晰的步骤流程和详细的代码示例。
## 流程概述
以下是实现两个Matplotlib图形同时执行的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用 Matplotlib 创建具有双纵坐标的图表
## 引言
在数据可视化中，使用双纵坐标的图表非常实用，尤其是当我们需要在同一张图上对比不同量纲的两个数据集时。本文将为刚入行的小白开发者介绍如何在 Python 中使用 Matplotlib 创建这样的图表。我们将逐步进行，没有任何基础的小白也能轻松上手。
## 流程概述
下表总结了实现双纵坐标图表的步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用 Python 的 Matplotlib 绘制两个列表的详细步骤
在数据可视化中，Python 的 Matplotlib 是一个非常强大的工具。今天，我将带领你一步步学习如何使用 Matplotlib 来绘制两个列表的数据。无论你是完全的新手，还是刚接触 Python 的开发者，这篇文章都会提供详尽的步骤和代码示例来帮助你顺利完成这项任务。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看看整
原创
2024-09-23 04:56:53
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# Python 比较两个表格的完整指南
在数据分析和数据科学领域，比较两个表格是常见且重要的任务。无论是查找差异，还是分析数据，掌握这一技能都非常必要。本文将详细介绍如何使用Python来比较两个表格，包括使用Pandas库的步骤和代码示例。
## 流程概述
以下是比较两个表格的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取
原创
2024-08-08 15:26:52
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# Python两个表格数据的处理
## 1. 引言
在数据分析和处理过程中，我们经常需要处理多个表格数据并进行合并、比较、计算等操作。Python作为一种强大的数据处理工具，为我们提供了丰富的库和函数来处理这类任务。本文将介绍如何使用Python来处理两个表格数据，并给出相应的代码示例。
## 2. 数据准备
在开始之前，我们先准备两个数据表格。假设我们有两个表格，一个是销售表格，记录了
原创
2023-09-14 15:03:03
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简 介： 本文给出了利用Matplotlib中的 twinx() 完成同一个图表中绘制具有两个 Y-轴的曲线。绘制每一个曲线的方法与普通的Plot没有什么两样。关键词： matplotlib，双Y轴
两个Y轴
目 录
Contents
为什么需要
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2023-08-03 19:20:26
689阅读
最近一直接触大数据相关项目，也了解了一些基本的数据分析方法。于是乎，想要对数据做一些处理，形成图标，让数据会说话。 R语言与python语言在作图上面都有一定优势，本人不会R语言，只能学习python相关的作图库了。根据网上的资料与反馈，matplotlib会是一个不错的选择。 从最基础的作图开始——线条图。 matplotlib库提供接口：matplotlib.pyplot.plot(*args
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2023-11-02 11:44:21
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引言说到数据表拼接，就不得不提一下 SQL ，对于熟悉 SQL 的同学来讲，这并不是一个难以理解的概念，数据表之间的关系可以分为以下这三种：一对一两个表之间的公共列是一对一的。这里的示例我们就不用图片了，直接使用代码来做展示，原因嘛就是小编懒的画了：import pandas as pd
df1 = pd.read_excel("table_join_exp.xlsx", sheet_name='
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2023-11-21 17:32:21
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如果在excel文件表比较少时，手工合并还可以应付，当几十个几百个甚至更多的表时，那就得用快捷方法了。完整代码：import pandas as pd
import os
import openpyxl
#文件路径
file_dir = r'/old_file'
#构建新的表格名称
new_filename = 'new_file.xls'
#找到文件路径下的所有表格名称，返回列表
file_l
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2023-06-27 14:16:34
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# 使用Python和Matplotlib连接两个点的科普文章
在数据可视化领域，Python是一个强大的工具，而Matplotlib库则是其最常用的可视化工具之一。无论是在学术研究、数据分析还是机器学习的可视化展示中，Matplotlib都能提供丰富的功能。本篇文章将详细讲解如何使用Matplotlib连接两个点，并通过实际代码示例进行说明。
## 什么是Matplotlib？
Matpl
在日常工作中，我们经常会对某些数据进行比对，比如对某件产品的库存数量与仓库中盘点后的实际库存数进行对比，这里加油菌介绍几种快速对比数据的方法。 对比相同顺序的两列数据 如果要对比这种类型的数据，同时选中这两列数据，这里选择B2:C7单元格区域，然后按“Ctrl+”组合键，此时会将两列数据中不一致的单元格选中。 对比相同顺序的两个表格中的数据
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2024-01-20 00:59:01
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Matplotlib 是建立在Numpy数组基础上的多平台数据可视化程序库，最重要的特性之一就是具有良好的操作系统兼容性和图形显示底层接口兼容性，并支持几十种图形显示接口与输出格式，功能较完善、跨平台的画图引擎。官方网站：Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 3.4.3 documentationGallery — Matplotlib 3.4.3 do
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2024-07-04 09:46:10
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绘制双Y轴坐标系首先要清楚双Y轴坐标系与一图多线的区别, 虽然双Y轴坐标系是有两条折线,举个栗子:假如有一个班级的体重和身高数据, 数据里面有姓名、身高、体重, 需求就是把身高和体重分别画出两个折线图, 这时是不是就可以姓名为X轴, 身高和体重各自为一个Y轴, 这不就成了一个双Y轴坐标系啦.准备数据import pandas as pd
dict={
'体重kg': [45, 52, 6
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2023-10-20 19:16:38
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# Python实现两个表格合并的方法
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 开发者
开发者->小白: 问候
开发者->小白: 解释合并表格的流程
开发者->小白: 教导步骤
开发者->小白: 提供完整代码示例
end
section 小
原创
2024-06-28 06:18:39
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## 如何实现“csv 合并两个表格 python”
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(读取两个csv文件) --> B(合并两个表格)
B --> C(保存合并后的表格)
```
### 任务步骤
1. 读取两个csv文件
- 使用 pandas 库中的 read_csv() 函数读取两个csv文件
```markdown
原创
2024-06-28 04:41:57
37阅读
