通过本文，记录分享我利用Python对已存在的excel表格进行数据处理。因为是没学可视化之前做的，所以都展示在后台上。1. 功能分析1.1加载文件夹内所有的Excel数据；1.2 生产贡献度分析图表(以柱状图显示表格数据)；1.3提起Excel表格中指定列数据；1.4定向筛选所需数据；1.5多表数据统计排行；1.6多表数据合并新excel文件。2. 系统开发必备2.1 系统开
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2023-06-19 14:59:05
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Python-GeoPandas获取全国GeoJSON格式数据，展示并生成shapefile文件GeoPandas是一个开源项目，Pandas是Python的一个结构化数据分析的利器,GeoPandas扩展了pandas使用的数据类型，允许对几何类型进行空间操作，其DataFrame结构相当于GIS数据中的一张属性表，使得可以直接操作矢量数据属性表，其目标是使得在python中操作地理数据更方便最
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2023-11-20 11:35:39
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数据分析之路持续学习中- - -近期学习了机器学习中的数据预处理章节，在此进行分享，欢迎大家讨论指正。顺便说一下，这里我使用的软件是Anacnoda 3中已经安装好的Spyder 3，这个软件用起来很爽，适合用来做数据分析，缺点就是不好进行调试以及管理大型项目。如果是要用来做网页等大型工程的话，建议：Anacnoda + Pycharm。数据预处理有哪些步骤？机器学习中，数据预处理全流程一般包含以
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2023-10-03 13:41:50
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数据预处理的主要任务有：
一、数据预处理1.数据清洗2.数据集成3.数据转换4.数据归约1.数据清洗现实世界的数据一般是不完整的、有噪声的和不一致的。数据清理例程试图填充缺失的值，光滑噪声并识别离群点，纠正数据中的不一致。（以上为使用的数据）①忽略元组：当缺少类标号时通常这样做。除非元组有多个属性缺少值，否则该方法不是很有效。import pandas as pd
data=pd.read_cs
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2023-11-03 15:20:54
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Excel数据处理
原创
2018-07-13 12:08:31
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# 利用Python进行土地利用数据处理
土地利用数据处理是地理信息系统（GIS）中的一项重要任务。通过对土地利用数据的处理，可以得到有关土地利用类型、分布和变化的详细信息，为土地资源管理、规划和决策提供支持。Python是一种功能强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以帮助我们进行土地利用数据处理。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装以下Python库：`pandas`、`geop
原创
2023-09-28 09:29:28
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前戏在拿到一份数据准备做挖掘建模之前，首先需要进行初步的数据探索性分析(你愿意花十分钟系统了解数据分析方法吗?)，对数据探索性分析之后要先进行一系列的数据预处理步骤。因为拿到的原始数据存在不完整、不一致、有异常的数据，而这些“错误”数据会严重影响到数据挖掘建模的执行效率甚至导致挖掘结果出现偏差，因此首先要数据清洗。数据清洗完成之后接着进行或者同时进行数据集成、转换、归一化等一系列处理，该过程就是数
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2023-08-17 21:51:35
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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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重新整理一方面是巩固一下python知识，一方面是学习一下excel，毕竟用python要比excel熟练一些。Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！主要使用的包是pandas，数据类型为dataframe 、series。1
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2023-08-20 13:29:47
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最近在研究利用zabbix的自动发现功能来监控一台服务器上的多个Redis端口。网上有篇文章写个Python程序来发现Redis端口并显示成JSON格式。这里就学习下Python如何处理JSON格式数据。处理JSON，需要用到python的json模块可以用import json导入模块，主要是json.dumps()和json.loads()两个函数。参考《Python Cookbook》一书I
原创
2014-07-11 11:15:21
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土地利用管理是自然资源管理的关键组成部分，土地利用的调查、变化检测和评价对于国土空间规划具有重要的指导意义。然而，土地利用数据的处理手段复杂，大规模数据处理性能较差，导致处理结果的时效性难以保证，行业应用人员急需更为简捷的处理手段、更高性能的处理技术，实现海量土地利用数据的高效管理与应用。土地利用数据处理方案优化• 分布式GIS技术作支撑 超图的分布式空间数据引擎技术和分布式空间分析技术，为大规模
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2024-03-14 07:25:45
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Python利用pandas处理Excel数据的应用 最近迷上了高效处理数据的pandas，其实这个是用来做数据分析的，如果你是做大数据分析和测试的，那么这个是非常的有用的！！但是其实我们平时在做自动化测试的时候，如果涉及到数据的读取和存储，那么而利用pandas就会非常高效，基本上3行代码可以搞定
原创
2021-07-29 10:39:32
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1. 先测试，后编码对程序的各个部分建立测试也是非常重要的（这也称为单元测试）。测试驱动编程：Test-driven programming1)精确的需求说明：程序设计的理念是以编写测试程序开始，然后编写可通过测试的程序。测试程序就是你的需求说明，它帮助你在开发程序时不偏离需求举例：编写一个模块，其中包括一个使用给定的宽和高计算长方形面积的函数。在开始编码前，首先要编写一个单元测试，其中包括带有几
通过上述步骤，我们可以看到，Python及其丰富的库使得处理大规模词汇数据变得既简单又高效。特别是tqdm的进步条功能，极
# Python数据预处理中的滑动窗口技术
在数据预处理的过程中，我们经常需要对数据进行分析和转换。其中，滑动窗口是一种非常有用的技术，它可以帮助我们分析数据序列中的局部特性。本文将介绍Python中如何使用滑动窗口进行数据预处理，并提供代码示例。
## 什么是滑动窗口？
滑动窗口是一种处理序列数据的方法，它通过在数据序列上滑动一个固定大小的窗口来观察窗口内的数据。窗口在数据序列上逐个移动，
原创
2024-07-19 13:06:03
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新建一个excel表格（table1.csv）用于案例讲解：
导库
import pandas as pdimport numpy as np
读取数据
df = pd.read_excel('table1.xlsx') # 相对路径# df = pd.read_excel(r'E:\Anaconda\hc\dataScience\table1.csv') # 绝对路径
显示数据
显示数据的行与
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2021-06-28 10:46:41
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数组是一组有序数据的集合。数组中各数据的排列有一定规律，下标代表数据在数组中的序号 用一个数
原创
精选
2024-10-28 11:37:26
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前言：因为作者所在的地方，需要每周整理全校的青年大学习数据，Excel操作本身不难，但是这种毫无意义的体力劳动做久了就会很无趣，刚好我想起来上学期接触过Python的Pandas模块，想着能不能试一下，取代这种无意义的劳动。所用工具： Pycharm 3.8（Python也可以） Excel Pandas库 Xlwt库主要流程：每周老师会发1M左右大小的.csv文件下来。 1.需要筛选出每个院有多
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2023-08-10 10:48:55
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# Java 利用 Flink 处理数据的简单入门
随着大数据时代的到来，数据处理工具层出不穷，而 Apache Flink 作为一种强大的流处理和批处理框架，受到了广泛的关注。Flink 的高吞吐量和低延迟特性使其在实时数据处理方面脱颖而出。本文将介绍如何利用 Java 与 Flink 结合进行简单的数据处理，并给出相关代码示例。
## Flink 简介
Apache Flink 是一个分
原创
2024-10-28 05:43:02
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参考百度百科数据清洗的介绍。本篇介绍数据清洗的基本概念、原理及常用的清洗方法，并附有相应的代码以作参考。数据清洗一、理论基础1. 数据清洗的基本概念数据清洗从名字上可通常理解为对于获取到的初始数据所做的审查和校正的过程，经过对错误、不理想以及低质量数据的清洗，最终呈现出符合我们所要求的高度正确、理想、高质量的数据。不符合要求的数据主要是不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类，同时我们的检查程序
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2023-09-14 22:06:56
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