Python简介Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。Python版本:3.7.9Python 是一种解释型语言: 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。Python 是交互式语言: 这意味着,您可以在一
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2024-09-10 09:55:39
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import xlrd
#打开Excel文件读取数据('文件所在路径')
data = xlrd.open_workbook(r'aa.xlsx')
#根据sheet索引获取sheet内容
sheet = data.sheet_by_index(0)
#获取行数
sheet_nrows = sheet.nrows
# 创建存放这列数据的列表
list1 = []
# 从第三行开始读取数据
i =
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2023-05-30 21:12:26
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作用: 可以对数据进行格式化,使数据显示更加清晰 标签名称: 表格标签:<table></table> 行标签: <tr></tr> 单元格标签: <td><td> 单元格居中以及加粗标签: <th></th> 表格标题标签: <caption></caption> 表格标签属性: border:
原创
2021-08-13 10:09:32
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表格标签其实在过去表格标签用的非常非常的多, 绝大多数的网站都是使用表格标签来制作的, 也就是
原创
2022-10-28 10:01:58
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表格标签跨行与跨列表格实例表格布局应用 //表格标签 //行标签 //单元格跨行示例:rowspan="2" 这是一个跨行示例 北京上海 深圳...
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2016-03-29 14:11:00
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表格:用于显示、展示数据 基本语法 <table> <tr> <td>单元格内容</td> </tr> </table> <table></table>定义表格的标签 <tr></tr>定义表格中的行 <td></td>用于定义表格中的单元格 <th></th>表格的表头部分(会加粗居中) 表格属性 ...
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2021-08-04 12:38:00
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表格标签 表格table 行tr 单元格td th 边框 border 线 cellpadding和cellspacing <html> <head> <title>表格标签学习</title> <meta charset="UTF-8"/> </head> <body> <h3>表格标签</h3> ...
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2021-10-21 19:47:00
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find_all() 后用 [2] 这样下标的方式获取
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2023-09-21 22:05:39
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# -*- coding: utf-8-*-
import re
##过滤HTML中的标签
#将HTML中标签等信息去掉
#@param htmlstr HTML字符串.
def filter_tags(htmlstr):
#先过滤CDATA
re_cdata=re.compile('//<!\[CDATA\[[^>]*//\]\]>',re.I) #匹配CDATA
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2023-06-26 11:16:05
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表格标签 //表格标签: //行标签 //单元格http://120.x5.x.x:8080/myhome/mytable.html表格跨行或者跨列的效果:跨行: 北京 上海--> 跨列: ...
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2016-05-10 14:49:00
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上一期讲完了xlwings的基本操作 呆呆:Python与Excel交互——Xlwingszhuanlan.zhihu.com
这一期直接来实战。比如说,我们在一个快递网站上爬取了几个快递的轨迹信息,我们需要将数据保存下来,一个常规做法是把数据保存在数据库里(Mysql,MongoDB,Redis),另一个是用Excel的形式存下来。对于非程序员来说,后者更加普遍
# 使用 Python-docx 处理 Word 文档中的表格:去除空格的实用技巧
在很多办公自动化的场景中,我们经常需要处理 Word 文档,尤其是表格。在使用一些外部工具或直接手动处理时,往往会在文本中留下多余的空格。这不仅影响了文档的美观,还可能导致信息的处理不准确。本文将介绍如何使用 Python 的 `python-docx` 库来去除 Word 文档中表格的空格,并提供相关的代码示例
原创
2024-08-17 05:46:10
293阅读
表格标签<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>品牌表格</title>
</head>
<body>
<table border="1px" cellspacing=
原创
2024-09-14 14:01:55
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所有做数据分析的前提就是:你得有数据,而且已经经过清洗,整理成需要的格式。不管你从哪里获取了数据,你都需要认真仔细观察你的数据,对不合规的数据进行清理,虽然不是说一定要有这个步骤,但是这是一个好习惯,因为保不齐后面分析的时候发现之前因为没有对数据进行整理,而导致统计的数据有问题,今天小编就把平时用的数据清洗的技巧进行一个梳理,里面可能很多你都懂,那就当温习了吧!文章大纲:如何更有效的导入你的数据全