据本人观察，许多环境领域一线科研人员的技能点都点在实验方法上，对数据分析工具相对陌生。有相当一部分的人还在用Exce分析监测数据，而当数据量累积到一个程度，Excel连读入数据都是个问题。这里介绍的是使用R中的各种数据处理包来高效的分析环境监测数据，当然，用Matlab、Python、SAS或是其他编程语言都能完成相同的工作。本次案例是一个长时间且高精度的在线环境监测数据，案例中需要对数据进行不同
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2023-06-21 19:59:54
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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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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web的自动化测试过程中，经常需要对表格进行处理，比如下图的网页：现在我们想选择第二个单选按钮，那么如果处理？方法1：数数如果我们可以确定操作的单选按钮所处的位置，比如第二个，那么我们可以用如下方式：webDriver.findElements(By.cssSelector("input[type='radio']")).get(1);但是在实际项目中，我们是不能或者不容易确定这个顺序的，所以有
原创
2015-04-02 11:28:55
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参考：http://www.jb51.net/article/77626.htm 前言用到的模块import xlrd #用来读取excel文件,不能修改数据
import xlwt #创建Excel文件并对其进行操作，但不能对已有的Excel文件进行修改
import xlutils #对已有的Excel文件进行修改模块的安装 笔者使用anaconda来管理python的各个包，因此要安装
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2024-04-04 07:37:03
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一、xlrt读取excel中的数据现有文件存放地址如下：需要读取的文件中“redpacket”这个表格的内容：1、现编写代码如下，目标读取表格中“redpacket_gc”这一值 import xlrd
fp='C:/GIT-CUISY/python/info.xlsx' #文件存放的地址
workbook=xlrd.open_workbook(fp) #创建一个工作薄
sheet=workb
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2023-06-19 21:37:50
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我们平时在做自动化测试的时候，可能会涉及到从表格中去读取或者存储数据，我们除了可以使用openpyxl来操作excel，当然也可以利用pandas来完成，这篇随笔只是我在学习过程中的简单记录，其他的功能还需要继续去探索。一、pandas的安装： 1.安装pandas其实是非常简单的，pandas依赖处理Excel的xlrd模块，所以我们需要提前安装这个，安
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2023-09-25 20:35:35
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大家在工作和生活中经常会遇到处理EXCEL表格的时候，例如将一个EXCEL表格中的内容处理之后复制到另外一个EXCEL表格之中，或者大批量处理EXCEL，无论是哪种情况，如果我们不借助工具，自己一条条去处理的话，估计要耗费不少的时间和经历。今天小编就教大家如何用python处理EXCEL，希望能帮助大家提高效率。今天处理EXCEL需要用到python的第三方库：openpyxl。pip insta
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2023-07-03 22:08:00
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在这篇文章中我们介绍了三种不同的python库对表格数据进行处理，分别是xlrd、pandas和vaex，其中特别着重的强调了一下vaex的优越性能以及在大数据中的应用价值。配合一些简单的示例，我们可以初步的了解到这些库各自的特点，在实际场景中可以斟酌使用。
原创
2022-05-05 14:12:22
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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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在这篇博文中，我将分享如何使用Python对表格数据进行分类的过程及相关方法。我们将从背景信息开始，深入到具体的技术实现和交互过程，最后通过多协议对比来阐明不同技术方案之间的区别。
### 协议背景
在过去的几十年里，数据处理和分类技术经历了显著的发展。Python作为一种流行的编程语言，其生态系统内的库如Pandas、NumPy等使得表格数据分类变得更加高效和便捷。下面是Python在数据分
Redis主从复制概念Redis的主从复制概念和MySQL的主从复制大概类似。一台主机master，一台从机slaver。master主机数据更新后根据配置和策略，自动同步到slaver从机，Master以写为主，Slave以读为主。主要用途读写分离：适用于读多写少的应用，增加多个从机，提高读的速度，提高程序并发数据容灾恢复：从机复制主机的数据，相当于数据备份，如果主机数据丢失，那么可以通过从机存
做过开发的应该都知道涉及到金额计算的 不能出现过大的精度缺失，如果还是用开发语言 如java中处理浮点数的方式，那样子会有精度缺失的情况出现.同时在java中如果出现0.001~1000 0000返回之外的 会使用科学计数法，那样明显无法满足实际情况的出现.Decimal Decimal格式化工具类是 用于对常见格式数字处理的，比如首先创建Decimal对象实例，通过有参构造方法 传入设置格式。然
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2023-06-15 20:06:22
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# Python对表格中数据加减的实现方法
## 1. 简介
在数据分析和处理中，常常会遇到对表格中的数据进行加减操作的需求。Python作为一门强大的编程语言，提供了丰富的库和函数来实现对表格数据的操作。本文将介绍使用Python实现对表格中数据加减的流程和具体步骤。
## 2. 流程图
为了更好地理解整个实现过程，我们先来看一下对表格数据加减的流程图。
```mermaid
erDi
原创
2024-02-11 09:35:47
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# Java数据处理
在软件开发中，数据处理是一项非常重要的工作。Java作为一种强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来进行数据处理操作。本文将介绍Java中常用的数据处理技术，以及如何使用Java代码来对数据进行处理。
## Java数据处理技术
Java提供了多种数据处理技术，包括文件操作、集合框架、流处理等。下面我们将介绍这些技术的用法。
### 文件操作
Java中的文件操作主要
原创
2024-05-08 06:12:33
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有监督学习分类：根据训练结果判断输入为哪个已知的类别。应用：图像识别、人脸识别回归：预测下一个周期的结果。通过之前的数据训练出模型，然后模型根据当前数据生成未来的预测应用：股票预测、趋势分析预测技术：K邻近、决策树、朴素Bayes、SVM、线性回归、随机森林；CNN优缺点：准确性可控、高，取决于训练数据质量和数量，因此工作量大无监督学习聚类：对数据进行自主分类，生成标签，每个类别有相同的标签。(聚
包装器类我们知道Java的数据类型有基本数据类型和引用数据类型同时基本数据类型又细分，分成四个种类的基本数据类型一共有八种基本数据类型引入Java的八种数据类型只能表示一种数值，但是Java作为面向对象编程，处理的基本单位是对象。为了能将基本数据类型视为对象处理，连接其相关方法，Java提供了包装类概念Java可以直接处理基本数据类型，有些情况下需要将其作为对象来处理，这时就需要将其转化为包装器类
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2023-09-07 21:51:56
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在JDK提供的java.text包下，有一个NumberFormat类，该类提供了丰富的数字格式化方法，NumberFormat类是一个常用的数字处理类。
其常用的API如下：
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2023-07-20 18:27:42
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# 使用Java实现Word模板对表格数据填充
在实际开发中，我们经常会遇到需要将数据填充到Word模板中的情况，特别是对于表格数据的填充。本文将介绍如何使用Java实现对Word模板中表格数据的填充。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备一个Word模板文件，包含需要填充数据的表格。假设我们的Word模板文件中包含一个表格，表格中有两列，分别是姓名和年龄。
## 使用Apache P
原创
2024-04-16 05:28:09
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Java学习-10-韩顺平老师Java-文件与IO流02目录：01-节点流和处理流02-对象流03-标准输入输出流04-转换流05-propreties类节点流和处理流基本概念：1.节点流可以从一个特定的数据源读写数据,如FileReader、FileWriter。
2.处理流(也叫包装流)是"连接"在已存在的流(节点流或处理流)之上，为程序
提供更强大的读写功能，如BufferedReade
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2023-08-08 14:17:09
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