鱼C《零基础入门学习Python》10-17节课时知识点总结
第10讲：列表：一个打了激素的数组1. 列表都可以存放一些什么东西？ 我们说 Python 的列表是一个打了激素的数组，如果把数组比喻成集装箱，那么 Python 的列表就是一个大仓库，Ta 可以存放我们已经学习过的任何数据类型。2. 向列表增加元素有哪些方法？  
业务需求主要分2类：urls,events百统选中日期段时，导出csv文件会将时间段内的所有数据合并；业务场景对数据的处理通常以自然日为单位；于是只能每天导出1份csv文件。但是这样导出的文件，首列为序号1,2,3,4，不包含日期。例如： 事件类型事件总数唯一访客事件数事件价值 总计456 1a123 2b123 3c123期望转制成日期事件类型事件总数唯一访客事件数事件价值
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2024-07-08 16:19:55
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通过nifi将csv轻松转化为json。
总体流程图： 下面是流程中使用的CSV文件：
文件名为：users.csv
内容为：
路径为：/opt
查看并启动控制器服务
从操作板中选择齿轮图标，进入控制服务器：
这将打开NiFi流程配置窗口。 选择Controller services选项卡：
通过选择闪电图标/按钮
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2023-07-23 21:24:09
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# 解决"mysql 导入csv row size too large"的方法
## 问题描述
当我们尝试将一个较大的CSV文件导入到MySQL数据库时，有时候会遇到"Row size too large"的错误。这是因为在导入的过程中，MySQL计算了每行的大小，如果超过了限制，就会出现这个错误。那么，如何解决这个问题呢？下面我将详细介绍解决方法。
## 解决流程
首先，我们需要将CSV文件
原创
2024-05-29 05:53:48
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# Python 中的 "for row in" 循环详解
Python 是一种强大的编程语言，广泛应用于数据分析、自动化、人工智能等领域。在数据处理、文件读取、数据库操作等场景中，"for row in" 循环是一种常用的迭代方式。本文将通过示例及可视化过程，详细介绍如何使用 "for row in" 循环及其实际应用。
## 一、基本语法
在 Python 中，"for" 循环用于迭代一
首先你需要安装 xlrd 和 xlwt 这两个库，一个是读库，一个是写库。先来说一下这两个库的局限性：局限性一： 不能用于xlsx文件局限性二： 写的时候不能写入已有的文件，只能重新建局限性一的解决方法后续更新！
接下来给大家演示一下读写excel。读取Excelrow是行，col是列，都是从0开始的。sheet指的是工作表，也是从0开始的。下面就是xlrd的常用方法：rd = xlrd.open
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2023-05-29 17:37:20
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python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库，即xlrd是读excel，xlwt是写excel的库可从这里下载https://pypi.python.org/pypi。下面分别记录python读和写excel.python读excel——xlrd import xlrd
data = xlrd.open_workbook('host_list02.xlsx')
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2023-08-18 22:51:31
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# 如何实现"row python"
## 引言
Python是一种高级的编程语言，它的简洁性和易读性使得它成为了许多开发者的首选语言。在本文中，我将教会你如何使用Python编写一个简单的"row"程序。
"row"是一种常见的操作，它用于在Python中创建一个一维数组。通过理解"row"的实现过程，你将对Python的基本语法和数组操作有更深入的理解。
## 实现过程
下面是实现"r
原创
2023-07-27 06:15:12
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Python自动化之Excel问题解决：使用jupyter lab导入openpyxl模块提示模块不存在，但是在库列表中查询是存在的，解决方案：直接在notebook中输入pip install openpyxl之后再import openpyxl即可概念：row：行，数字表示column：列，字母表示cell：单元格sheet：表1. Excel读取1.1 读取表格openpyxl库：load_
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2023-12-18 20:25:41
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目录aboutopenpyxl读excel表格写excel表格更多细节操作xlrd下载useage常见报错OSError: File contains no valid workbook partUserWarning: Workbook contains no default style, apply openpyxl's default warn("Workbook contains no d
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2023-10-15 14:33:59
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# Python 元组（Tuple）及其应用
在Python编程中，元组（Tuple）是一种重要的内置数据结构。元组是一种不可变的序列，类似于列表，但其内容一旦定义就不能被修改。这种特点使得元组在某些情况下比列表更有优势，如在需要保护数据完整性时。
## 一、元组的基本语法
元组的定义非常简单，使用圆括号`()`包裹一组元素即可。元素可以是任意数据类型，包括数字、字符串、列表、甚至其它元组。
# 实现“Python row json”教程
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现“Python row json”的流程。可以通过以下表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取Json文件 |
| 3 | 将Json文件转换为Python对象 |
| 4 | 提取所需的数据行 |
| 5 | 将数据
原创
2024-05-17 04:13:07
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# 教你如何实现"python dataframe row"
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(创建DataFrame)
B --> C(选择行)
C --> D(输出行)
D --> E(结束)
```
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建DataFrame
原创
2024-03-10 04:14:07
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# Python row检索教程
## 1. 总览
在本教程中，我们将学习如何使用Python进行行检索。行检索是在一个数据集中查找并返回满足特定条件的行的过程。我们将使用Python的pandas库来实现行检索。
以下是我们将遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 检索行 |
让我们逐步进行，
原创
2023-11-15 07:38:09
50阅读
Python中的row操作是指对矩阵或数组的行进行操作，主要包括获取、修改、删除和添加行等操作。本文将详细介绍Python中对行的操作方法，并通过代码示例来帮助读者更好地理解和应用。
## 什么是行（row）
在Python中，矩阵和数组是常见的数据结构，它们由行和列组成。其中，行是指矩阵或数组中的水平方向的元素集合，它们按顺序排列。每一行可以包含不同的数据类型和不同数量的元素。通过对行进行操
原创
2024-01-16 07:13:47
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# 如何实现Python的row
## 简介
在Python中，row是指数据表或数据库中的一行数据。对于刚入行的小白开发者来说，了解如何实现Python的row是非常重要的。本文将以实际案例为例，详细介绍实现Python的row的步骤和相关代码。
## 整体流程
下面是实现Python的row的整体流程，我们将用一个表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2024-02-12 08:37:04
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# Python中的row函数实现
## 介绍
在Python中，row函数是一种用于将多个元素按照指定的规则组合成一行的函数。这个函数非常实用，特别是在处理一些矩阵和表格数据时。在本篇文章中，我将向你介绍如何实现这个函数。
## 流程图
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
graph LR
A[定义row函数] --> B[创建一个空列表result]
B --> C[遍历
原创
2023-08-29 09:52:38
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# Python中的return语句和数据行
在Python编程中，return语句是一个非常重要的概念，它允许函数返回一个值给调用者。在本文中，我们将探讨如何使用return语句来返回数据行。
## 什么是return语句？
在Python中，当一个函数需要返回一个值给调用者时，可以使用return语句。return语句用于终止一个函数的执行并返回一个值。这个值可以是任何数据类型，比如整数
原创
2024-03-18 04:29:15
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目录pip install xlrd（读）pip install xlwt（写，不支持xlsx格式）pip install xlutils（结合读写可修改excel）文件路径实例文件内容读取文件内容，控制台打印信息 pip install xlrd（读）1.导入：import xlrd
2.打开文件：book = xlrd.open_workbook(文件位置+文件名)
3.根据sheet名称获
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2023-08-10 12:31:09
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# Python中的行块调整技术
## 引言
在Python编程中，我们经常会遇到需要对二维数据进行操作和处理的情况。其中，对于表格数据，行操作往往是最常见的需求之一。但是，对于大规模的数据集，逐行处理数据可能会导致性能瓶颈。为了解决这个问题，Python提供了一些行块调整技术，可以显著提高处理大型数据集的效率。本文将介绍Python中的行块调整技术，并提供详细的代码示例。
## 1. 什么
原创
2023-09-19 06:32:49
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