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
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2023-11-19 10:07:36
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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
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2024-08-26 14:50:20
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6.数据处理实例6.1.数据如图: 6.2.需求: 6.3.处理数据: 我个人拿到数据，直接想着转换成DataFrame,然后着手算总分，然后直接数据分组,还是太年轻了...self.df["total"] = self.df.英语 + self.df.体育 + self.df.军训
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2023-09-12 15:19:41
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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
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2024-01-11 21:43:37
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题记：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。无论，数据分析，数据挖掘，还是算法工程师，工作中80%的时间都用来处理数据，给数据打标签了。而工作中拿到的数据脏的厉害，必须经过处理才能放入模型中。以下是一脏数据表：（表格放在最后供看官下载练习）这张表格有多少处数据问题？大家对数据问题是如何定义的？不妨带着疑问阅读下文；数据处理四性“完全合一”。完整性：单条数据是否存在空值，
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2023-07-07 13:45:39
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分享一下电子版本的下载地址：git@github.com:hashmapybx/learn_python.git 这里可以下载到对应的pdf版本。下面开始numpy的学习： # coding: utf-8
# In[10]:
import numpy as nparr1 = np.array([[[1,2,3], [3,4,5]], [[5,6,7], [7,8,9]]])
pri
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2023-11-18 19:55:53
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# Python日志数据处理案例
日志文件在现代软件开发和运维中扮演着至关重要的角色。它们记录了系统运行的状态、错误信息以及用户操作等。处理日志数据的能力可以帮助我们及时发现问题并优化系统性能。本文将通过一个实例详细解析如何使用Python处理日志数据。
## 1. 日志基础
日志通常以文本格式存储，每一行记录都是一条日志信息。常见的日志格式包括以下几种：
- **时间戳**：记录事件发生
原创
2024-08-19 03:35:00
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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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介绍了利用决策树分类，利用随机森林预测，利用对数进行fit，和exp函数还原等。分享知识要点：lubridate包拆解时间 | POSIXlt利用决策树分类，利用随机森林预测利用对数进行fit，和exp函数还原训练集来自Kaggle华盛顿自行车共享计划中的自行车租赁数据，分析共享自行车与天气、时间等关系。数据集共11个变量，10000多行数据。https://www.kaggle.com/c/bi
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2023-09-07 18:58:19
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什么是Map/Reduce?MapReduce是hadoop的核心组件之一，主要负责分布式计算Map/Reduce内部原理：MapReduce最重要的一个思想：分而治之，就是将负责的大任务分解成若干个小任务， 并行执行， 完成后在合并到一起，适用于大量复杂的任务处理场景，大规模数据处理场景.Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行
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2024-05-14 20:03:03
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hive或者MR处理数据，不怕数据量大，就怕倾斜。hive里大表join的时候，数据倾斜就是个很头疼的问题。本博主就遇到了一个真实案例，特意记录下来，有需要的同学可以参考1.查了5个小时还没结束的sql语句set mapred.reduce.tasks = 30;
insert overwrite directory 'xxx'
select
cus.idA,cus.name,addr.bb fr
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2024-02-20 11:18:00
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# Python数据处理与分析案例
## 摘要
本文将带领新手开发者学习如何使用Python进行数据处理与分析。我们将通过一个实际案例来展示整个流程，并提供每一步所需的代码和解释。
## 1. 确定数据处理与分析的目标
在开始之前，我们需要明确我们要达到什么样的目标。例如，我们可以选择一个具体的数据集，然后计划如何处理和分析该数据集，以获得有用的洞察和结论。
## 2. 数据获取
在这一步中
原创
2023-11-23 14:26:10
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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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# Hive 数据处理案例
在大数据领域，Hive 是一个数据仓库基础架构，可以通过类 SQL 查询语言(HiveQL)方便地对数据进行分析和处理。本文将以一个实际的案例来介绍 Hive 的使用，并提供相应的代码示例。
## 背景
假设我们有一个电商平台，每天都会有大量的用户购买商品，并且每个购买行为都会被记录下来。我们希望通过分析用户的购买行为，了解用户的偏好，并为用户提供个性化的推荐。
原创
2023-09-04 05:03:00
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最近研究课题需要创建知识图谱，用python写了一篇代码，主要作用是从excel文件中读取节点和节点之间的关系，并创建到neo4j数据库中，最终效果是这样。# coding:utf-8
import xlwt
import xlrd
from py2neo import Graph, Node, Relationship
##连接neo4j数据库，输入地址、用户名、密码
graph = Grap
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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# Python数据处理的简单案例
## 引言
在现代社会中，数据处理已经变得至关重要。无论是企业还是个人，都需要通过数据分析来帮助决策和解决问题。而Python作为一种简单易学的编程语言，经常被用来进行数据处理和分析。
本文将介绍一个简单的Python数据处理案例，通过一个示例来展示Python如何处理数据。我们将会使用Python的pandas库来进行数据的读取、处理和分析。
## 示
原创
2023-08-15 10:46:09
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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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大家应该都用Python进行过数据分析吧，Pandas简直就是数据处理的第一利器。但是不知道大家有没有试过百万级以上的数据，这时候再用Pandas处理就是相当的慢了。那么对于大数据来说，应该用什么处理呢？在公司的日常工作中，其实会使用Spark来进行大数据分析偏多。企业数据的分析始于读取、过滤和合并来自多个数据源的文件和数据流[1]。Spark数据处理引擎是这方面的佼佼者，可处理各种量级的数据，其
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2023-11-17 22:38:00
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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
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2024-04-10 13:40:43
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