# coding=utf-8import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt from _overlapped import NULLfrom two import ExcelUtilfrom json.deco ...
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2021-07-21 10:31:00
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import pandas as pddef open_files(): numbers = 1 df = pd.DataFr
原创
2022-12-12 16:38:11
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import pandas as pdif __name__ == '__main__': result_file = "monitor_data.xlsx" pre_month_data = pd.read_csv(f"./pre_month_data", delimiter="\t") pre_week_d
原创
2022-05-05 09:30:23
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这里写自定义目录标题Pandas excel读取 excel 文件读
原创
2023-05-22 10:53:36
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pandas是python的一个数据分析包，纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。pandas官方文档：pandas documentation — pandas 1.4.2 documentationimport pandas as pdsproducts_list = [[],[]]df
原创
2022-04-11 18:24:27
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新建import pandas as pd
# 读取Excel文件
excel_file = pd.ExcelFile('your_file.xlsx')
# 获取所有工作表的名称
sheet_names = excel_file.sheet_names
# 创建一个新的Excel文件来保存修改后的工作表
writer = pd.ExcelWriter('modified_file.xlsx
原创
2023-08-15 11:35:52
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import pandas as pd from pandas import DataFrame, Series from sqlalchemy import create_engine # 建立链接 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:1234 ...
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2021-07-23 17:20:00
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已有文件增加Sheet的方法https://www.zhihu.com/tardis/zm/art/344864715?source_id=1005假如你已经有一个Excel文件，里面已经有一张或多张表，现在需要把新的DataFrame数据存入到该文件中，但不能覆盖原有的表。此时需要使用openpyxl库。示例：import pandas as pd
from openpyxl import
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2023-08-02 08:56:41
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示例代码 1：import pandas as pdfrom pandas import DataFramedef pandas_write_excel(): data = { 'name': [u'张三', u'李四', u'王五'], 'age': [21, 22, 23], 'sex': [u'男', u'女', u'男'] } d
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2022-10-10 22:44:27
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import random import pandas as pd if __name__ == "__main__": df = pd.read_excel('../data/train.xlsx', dtype=str) result = [] for item in df.itertuples
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2022-03-08 10:16:45
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1. 多重 sheet
Using Pandas to pd.read_excel() for multiple worksheets of the same workbook
pd.read_excel() ⇒ 将 excel 的第一个 sheet 读取到 DataFrame
使用 ExcelFile 对象：
xls = pd.ExcelFile('excel_file_path.xls
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2018-04-26 21:54:00
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Pandas操作excel1.按照日期列的月份进行分组import pandas as pdif __name__ == '__main__': df = pd.read_excel("./source/图表版数据.xlsx", sheet_name='客户订单') print(df.head(5)) res = df.groupby(['产品', df['订货日期'].dt.month]).sum() print(res) # df_num_of_proje
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2022-03-23 09:53:27
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STARTimport pandas as pdurl = "input.xls"data = pd.read_excel(io=url,index_col="age",sheet_name=0)"""参数：io 代表文件路径index_col 代表索引列sheet_name 为第几张工作表 默认为第一个，可以用索引，也可以用名字"""输出所有信息print(data,type(data))""
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2022-08-20 15:56:17
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安装 pip3 install pandas pip3 install openpyxl 创建数据表和文件 此时在指定目录中生成一个xlsx文件 打开后 第一列是pandas自动产生的索引列 自定义索引列 读取文件 【可以连续使用这条语句，但是后面的会覆盖掉前面的数据】 返回工作簿中的所有表格 返回
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2022-02-28 15:38:04
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生成excel import collections import pandas as pd def birth_to_excel(data_list,title_list, file_path): """ data_list = [ {"a": 1, "b": 2, "c": 3}, {"a": ...
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2021-09-17 10:03:00
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START import pandas as pdurl = "input.xls"data = pd.read_excel(io=url,index_col="age",sheet_name=0) """参数：io 代表文件路径index_col 代表索引列sheet_name 为第几张工作表 默
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2022-12-14 14:48:59
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df.to_sql()from sqlalchemy import create_engineimport sqlalchemyengine = create_engine('mysql+pymysql://user:p
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2023-05-18 17:11:47
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可能有些朋友会说，输入公式有什么可聊的。不就是在第一个单元格中键入公式，然后选中它向下拖动，就自动将公式填充到了剩下的单元格了吗？说得很对。但是只会这一种方法，是要加班的。拖动下拉填充公式这是我们批量输入公式最常用的办法。缺点：最简单的，总有它的一些局限性。当你需要将公式填充到几千行或几千列的单元格时，用拖动下拉填充公式法，好累不说，还没效率。另外，下拉填充公式，会将剩下的单元格自动调整成和第一个
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2023-12-10 15:57:36
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需要注意的是pandas处理数据，数字格式的null 会被显示为nan,所以需要简单的处理一下：str_obj.replace("nan", "null")完整代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdfrom datetime import datetimefrom impala.dbapi import connectfrom impala.util import as_pandasimport osfile = r'E:\\日
原创
2022-01-07 15:44:23
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#!/usr/bin/env python3import pandas as pdimport pymysql#返回SQL结果的函数def getrel(sql): conn = pymysql.connect(host='localhost',user='
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2018-06-02 22:03:59
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