# --*-- coding:utf8 --*--
import pymysql, xlwt
def export_excel(table_name,sql):
# 连接数据库，查询数据
host, user, passwd, db = '数据库地址', '用户', '密码', '数据库名称'
conn = pymysql.connect(user=user, host
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2023-06-19 15:06:22
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文章目录前言1.实现分析2.实现过程2.1安装环境2.3功能逻辑2.4完整代码3.总结 前言前几天接到一个业务的需求，让我把当前数据库里面的结果数据导出到excel中，然后供业务查看。问题是当前结果数据都是列式表，所以需要把数据做一个行列转换，但是业务还有一个需求，要求不同分类的数据展示不同的列并且需要导出到不同的sheet中。没办法，只能去思考怎么实现。 #博学谷IT学习技术支持#数据大概长这
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2023-12-12 14:30:30
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# 如何将Python中的数据框导出
在数据分析的过程中，使用Python的Pandas库来处理数据是十分常见的。处理完的数据框（DataFrame）需要导出以便共享或进一步分析。在这篇文章中，我们将探讨如何将数据框导出为不同格式，并通过一个实际示例来演示具体的操作。
## 问题背景
假设我们有一个关于旅行的简单数据框，其中包含了旅行的目的地、出发日期、返回日期和预算等信息。我们希望将这个数
原创
2024-09-19 08:07:54
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之前跟大家说过关于python处理excel的问题，但是大家反映有些繁琐，大概涉及内容比较多，于是，小编在日常学习中，发现了更简单的方式，现在给大家展示，以便于大家在日后学习里可以方便使用，一起来看下~一、安装环境：1、pandas依赖处理Excel的xlrd模块，所以我们需要提前安装这个，安装命令是：pip install xlrd2、安装pandas模块还需要一定的编码环境，所以我们自己在安装
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2023-11-28 13:10:17
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一、创建数据集R语言中创建或导入数据框是非常常见的，只需要一个data.frame的命令就可以了，这个是R语言的基本命令。我不习惯用Python进行表格式的数据操作和分析，这次和阿雷一起学习如何在Python中使用pandas库来进行基本的数据框操作。首先当然是要安装pandas库，这个在上一篇文章中已经写过了，其次就是要加载这个库，python中可以使用命令：1、使用DataFrame()命令，
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2023-07-28 14:51:12
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Python实现数据结构八大排序：常见的八大排序算法，他们的关系如下： 他们的性能比较： 下面，用python代码将他们一一实现：直接插入排序直接插入排序的核心思想就是：将数组中的所有元素依次跟前面已经排好的元素相比较，如果选择的元素比已排序的元素小，则交换，直到全部元素都比较过。因此，从上面的描述中我们可以发现，直接插入排序可以用两个循环完成： 1.第一层循环：遍历待比较的所有数组元素；
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2023-06-19 22:31:03
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# Python导出Excel下拉框
在处理Excel表格数据时，有时候我们需要在某些单元格中添加下拉框，以限制用户的输入选项。Python的`openpyxl`库提供了一种简单的方式来实现在Excel中创建下拉框的功能。本文将介绍如何使用`openpyxl`库导出带有下拉框的Excel文件。
## 安装openpyxl库
在开始使用`openpyxl`库之前，我们需要先安装它。可以通过以下
原创
2024-01-01 08:45:04
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import pymysql,os,time,xlwt
pymysql.install_as_MySQLdb()
try:
#创建一个excel工作簿，编码utf-8，表格中支持中文
wb=xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
#创建一个sheet
sheet=wb.add_sheet('sheet 1')
#连接mysql
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2023-06-19 14:39:28
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Python的一大应用就是数据分析了，而数据分析中，经常碰到需要处理Excel数据的情况。这里做一个Python处理Excel数据的总结，基本受用大部分情况。相信以后用Python处理Excel数据不再是难事儿！Python处理Excel数据需要用到2个库：xlwt 和 xlrd。xlwt库负责将数据导入生成Excel表格文件，而 xlrd库则负责将Excel表格中的数据取出来。xlw
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2023-08-04 11:19:07
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Pandas 数据帧是数据科学家分析数据时使用最多的工具。其主要功能是放置数据并进行数据分析，但我们可以为数据框的展示样式进行优化，一方面可以让数据更加美观，另一方面突出主题。让我们以如下数据集为例，来一步一步的讲解吧！import pandas as pdimport seaborn as snsplanets = pd.read_csv('seaborn-data-master/planets
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2023-11-04 22:21:13
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第一步：导入本地的目标数据集 使用pandas库中的read_excel()函数导入的数据格式会默认为dataframe(数据框)，可以直接使用数据框支持的所有方法。观察数据可以发现，数据后三列为数值型，但是各个数值的度量单位是不同的，housesize一般以平方米为单位，rental一般以元为单位，houseage一般以年为单位。第二步：截取出需要进行标准化处理的列 第三
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2023-09-06 15:52:40
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依赖Python2711xlwtMySQLdb数据库相关连接获取字段信息获取数据Excel基础workbooksheet案例封装封装之后测试结果总结提示：数据库返回的样式是：results = ((1, 'ready', '未开始'), (2, 'progressing', '进行中'), (3, 'end', '结束'))
fields = (('id', 3, 1, 11, 11, 0, 0
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2023-08-29 18:16:17
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记录一下在工作中经常会使用python连接数据库，导出数据的一个小栗子，具体包含以下几个功能：1. 按天循环查询数据库；2. 查询数据库当前时间往前推7天的数据；3. 将查询结果导出到Excel；4. 计算整个执行过程的时间；下面按照步骤逐步，具体每步的作用注释都有标明1、导入相关模块import openpyxl # 操作Excel表格
from openpyxl import Workb
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2023-09-29 21:13:58
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粘贴答案不是目的把Python学会这才叫做意义童年的纸飞机现在终于飞回我手里~~ 文章目录第1关：序列和数据框第2关：外部数据文件读取第3关：逻辑索引、切片方法，groupby 分组计算函数应用第4关：数据框关联操作第5关：数据框合并操作第6关：序列移动计算方法应用第7关：数据框切片（iloc、loc）方法第8关：数据框排序第9关：数据框综合应用案例第10关：序列及简单随机抽样第11关：序列及较复
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2023-10-16 09:15:48
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参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》pandas数据框有时候我们需要合并，对多个数据框一起操作。pandas里面有很多用法，了解一下导入包import numpy as np
import pandas as pdappend()append和列表的用法一样，直接在数据框后面追加df.append(self,other,ignore_index=Fal
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2023-09-28 15:39:15
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今天介绍数据分析的第五课，教大家如何在python中对数据框进行一些更新操作。 本文目录 在数据框最后追加一行在数据框中插入一列删除数据框中的行删除数据框中的列删除满足某种条件的行 注意：本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框date_frame：
1 在数据框最后追加一行 假设要在原数据框中增加一行，可先定义该
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2024-03-04 01:32:52
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Python中数据框数据合并方法有很多，常见的有merge()函数、append()方法、concat()、join()。1.merge()函数先看帮助文档。 import pandas as pd
help(pd.merge)
Help on function merge in module pandas.core.reshape.merge:
merge(left, right, how:
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2023-08-12 12:11:30
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DataFrame行数：len(data) DataFrame列数：len(data.ix[1]) 查看行数和列数：data.shapefrom numpy import #
m,n =shape(data) #m为行数，n为列数数据类型：type(data) 生成新数据框：df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=l
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2023-06-11 14:47:42
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众所周知，Pandas是基于Python平台的大数据分析与处理的利器。在数据为王的时代，想要掌握数据分析能力，学会Pandas数据可视化工具是十分重要的。本文将带领大家一步一步学习Pandas数据可视化基础绘图，内容比较基础，相信有一定Python基础的小伙伴看完可以很快上手，现在就让我们一起来看看教程吧！1、环境IDE : jupyter notebookAnaconda 3.X2、基于matp
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2023-10-12 07:40:11
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## 如何实现Python数据框
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现Python数据框。在这篇文章中，我将向你展示整个实现过程，并提供每一步所需的代码和解释。
### 步骤概览
下面是实现Python数据框的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 创建一个字典或列表来表示数据 |
| 3 | 使用panda
原创
2023-08-10 06:21:34
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