目录环境安装 win系统可以读取excel 并添加列添加sheet，覆盖模式写入excel文件多行表头修改excel，表头重复的会自动加小数点修改excel，解决表头重复的问题4、指定读取格式pandas to_excel 修改excel样式以及格式实现条件格式：条件格式测试可以用：环境安装 win系统可以pip install pandaspip install openpyxl --trust
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2024-08-07 12:48:02
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excel的写入函数为pd.DataFrame.to_excel()；必须是DataFrame写入excel, 即Write DataFrame to an excel sheet。 pd.to_excel(self, excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None,columns=None,
header=Tr
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2023-12-25 12:34:37
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data1.rename(columns=lambda x:x.replace('（','('), inplace=True) ...
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2021-10-08 15:46:00
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目录pandas批量删除优化pandas读取遍历数据pandas 统计元素出现次数拼接合并表appendpandas修改列名，直接设置新表头即可pandas列赋值，删除列pandas修改列pandas合并列读取设置索引index修改列数据类型pandas不支持遍历修改，可以单元格修改：pandas按行筛选pandas批量插入数据pandas模糊匹配筛选数据pandas数据去重pandas批量删除优
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2024-08-20 19:59:36
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pandas操作excel的基础知识pandas有两个主要的数据结构，一个是Series，另一个是DataFrame。Series一种增强的一维数组，类似于列表，由索引（index）和值（values）组成。DataFrame是一个类似表格的二维数据结构，索引包括列索引和行索引，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame的每一行和每一列都是一个Seriespandas读取
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2024-04-22 09:08:02
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本文采用真实的股票数据作为案例，教你如何在Python中读取常用的数据文件。内容：读取csv数据读取Excel数据合并多张表数据文件下载地址：csv 数据文件 nasdaq-listings.csvhttps://raw.githubusercontent.com/fishstar/Data-Analysis-Practice/master/import%26manage_data_in_Pyth
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2023-11-30 10:33:33
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代码如下：import pandas#创建一个名字为excel_file_name的excel文件#这里把表头设置为（姓名name，年龄age，
原创
2022-09-09 09:59:39
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读取csv文件import pandas
# 默认第一行会作为 header, 第一列会作为 index,
# header=None, index_col=False 会禁止默认行为
food_info = pandas.read_csv(file_name)# 返回一个DataFrame对象
n_rows = food_info.head(n) #获取前n行数据，返回的依旧是个DataFra
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2024-07-30 22:24:13
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引言在数据分析和处理的日常工作中，我们经常会遇到需要将来自不同数据源的数据进行合并或相加的情况。然而，这些数据源往往具有不同的表头（列名），这就增加了数据处理的难度。Python的Pandas库提供了一个强大而灵活的工具集，可以方便地进行这类操作。本文将详细介绍如何使用Pandas库来实现两个表格对应列的相加，即使它们的表头不一样。Pandas库简介Pandas是一个开源的Python数据分析库，
原创
精选
2024-05-06 14:06:56
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pandas读取Excel的第一种方法
方法一：默认读取第一个表单
import pandas
print("\n方法一：")
xls_data=pd.read_excel('ceshi.xlsx',index_col='序列') #index_col 分行编号
这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
print(xls_data.head()) #默认读取前5行的数据
pr
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2023-10-22 19:30:54
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单链表 / Linked List目录 单链表 带表头单链表 链表是一种基本的线性数据结构，在C语言中，这种数据结构通过指针实现，由于存储空间不要求连续性，因此插入和删除操作将变得十分快速。下面将利用Python来完成单链表的实现。1 单链表不带表头的单链表通常形式如下， node_1 -> node_2 -> node_3 -> node_4
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2024-08-09 13:36:39
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当我们想要处理一个数据表时，常常会面临“python 表头”相关的问题。这通常涉及如何正确导入、解析和处理具有表头的数据。本文将详细记录处理这一类型问题的过程，分享从初始技术痛点、架构演进到具体应用的经验和解决方案。
### 初始技术痛点
在一个大型数据处理项目中，我们经常需要处理格式不一致的CSV文件，这些文件的表头常常缺失或者格式不正确，导致我们需要花费大量的时间来预处理数据。
> 用户原
我们在制作表格时经常会使用表头，使用一个合适的表头不但可以使表格美观，还可以增加表格的阅读性，使表格可以清晰的把自己的逻辑思路完美的展现给阅读者。比如单斜线表头、多斜线表头、倾斜表头等等…… 本文 GitHub https://github.com/hugogoos/Excel 已收录，包含Excel系统学习指南系列文章，以及各种Excel资料。我们在制作表
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2024-07-27 10:23:52
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单链表 / Linked List目录 单链表 带表头单链表 链表是一种基本的线性数据结构，在C语言中，这种数据结构通过指针实现，由于存储空间不要求连续性，因此插入和删除操作将变得十分快速。下面将利用Python来完成单链表的实现。1 单链表不带表头的单链表通常形式如下，node_1 -> node_2 -> node_3 -> node_4完整代码
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2024-05-28 15:35:39
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如何实现Python表头
概述：
在Python中，表头是指表格或数据集中的第一行，通常包含列的标题。表头的存在可以提供更好的数据可读性和理解性。本文将向刚入行的开发者介绍如何在Python中实现表头。
整体流程：
以下是在Python中实现表头的步骤：
1. 导入所需的模块
2. 读取数据集
3. 提取表头并存储
4. 处理数据集（可选）
下面将逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代
原创
2024-01-13 09:00:51
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一、使用csv模块进行读写1、通过writer和reader对象进行写和读操作写操作 通过创建writer对象写入：创建数据和表头创建writer对象写表头遍历列表，将每一行数据写入 案例一（每次写入一行）：import csv
# 数据
person = [('xxx', 18, 193), ('yyy', 18, 182), ('zzz', 19, 185)]
# 表头
header =
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2023-06-29 13:44:16
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应用场景：将数个excel表的格式调整成统一的思路：一、打开工作表import os
# 设置文件夹路径
path='./test/'
# 返回当前目录下所有文件名
files = os.listdir(path)
# 循环文件名列表
for file in files:
# 拼接文件路径
file_path = path + file
# 打开工作簿
wb =
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2023-11-07 10:51:53
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#获取文件的sheep_name
import pandas as pd
df=pd.read_excel('my.xlsx',engine='openpyxl',sheet_name='中国疫情') #如果存在多个sheets，sheet_name这个必须指定
print(df.columns.to_list()) #把列名以列表的方式输出
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2023-07-13 17:10:53
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多说一句，就是最后一句 多看一眼，就是最后一眼 安装 ①cmd:ctrl+r ->pip install pandas ②pycharm:file ->settings ->Project ->Project Interpreter ->右侧+ ->搜索框搜索"pandas" ->左下方Inst
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2023-11-16 20:51:16
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# -!- coding:utf-8 -!-
import pandas as pd
from datetime import date, timedelta
# 1，创建excel表格，简单放入数据
df = pd.DataFrame({'ID':[1,2,3],'name':['AA','BB','CC']}) # 如果不填入内容，就只创建一个excel表格
df = df.set_i
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2023-08-03 10:42:56
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