#简介# 本篇是数据清洗的一点经验总结，涉及到以下功能：预览、异常值处理、数据类型转换、字符串操作、选取行列、通过定义函数实现规则判断等，依然是代码+注释+总结。任务目标：将开放收入表里的各种数据进行预处理，以满足分析要求。目标拆解：逢山开路，遇水架桥，直到数据符合可用标准。#代码展示# #仅展示思路，代码做了简化import os,sys
import numpy as np
import pa
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2023-10-11 16:40:34
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这里所说的pandas并不是大熊猫，而是Python的第三方库。这个库能干嘛呢？它在Python数据分析领域可是无人不知、无人不晓的。可以说是Python世界中的Excel。pandas库处理数据相比于Excel，有一个极大的优点：数据和处理逻辑是分离的。基于这一点，便可以实现Excel数据处理的自动化，对于重复繁琐的数据分析，pandas一次编写脚本便“终身受益”。反观Excel，遇到重复的任务
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2024-01-16 20:21:17
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# Python自动处理数据系统
## 前言
在现代社会中，数据处理已经成为一个非常重要的工作。无论是在科学研究、商业分析还是日常生活中，我们都需要处理大量的数据。而传统的手动处理方法既费时又容易出错，因此自动化处理数据成为一种趋势。
Python作为一种简单易用的编程语言，具有强大的数据处理能力。本文将介绍使用Python自动处理数据的系统，并给出相应的代码示例。
## 流程图
下面是
原创
2023-12-17 10:55:57
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目录问题描述：解决方案：一、SQL查询二、SQL查询、python处理三、python处理四、优化的python处理对比四种方案：总结：问题描述：在没有服务器，以excel存储数据的情况下，如何实现数据分析和数据自动处理的功能？例如：消费者购买商品时，会挑选商品然后再对商品付款。现在需要查找出用户挑中但是没有付款的商品并标识为未下单，付款的商品标注为下单。并且每隔一段时间自动执行上述操作。目的：定
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2024-06-17 21:30:03
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使用模块xlsxwriterimport xlsxwriterworkbook = xlsxwriter.Workbook('chart.xlsx') #创建一个Excel文件worksheet = workbook.add_worksheet() &nbs
原创
2016-06-13 15:15:30
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今天主要和大家介绍如何提取token、将token作为类属性全局调用及充值接口如何携带token进行请求。话不多说，我们往下看！目录：导读一、场景说明二、token处理思路三、JsonPath基本用法四、token依赖实例一、场景说明在面试接口自动化时，经常会问，其他接口调用的前提条件是当前用户必须是登录状态，如何处理接口依赖？在此之前我们介绍过session管理器保存会话状态。如果接
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2024-01-13 06:58:20
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数据核对与处理：从Excel文件中提取特定日期后的签收数据引言
在实际数据处理和分析过程中，经常会遇到需要从大量数据中提取出特定日期范围内的信息的需求。本文将介绍如何使用Python的pandas库来处理Excel文件，并提取出2023年7月1日之后的签收数据。准备工作
首先，我们需要导入所需的库。在本文中，我们将使用pandas库来处理Excel文件。import pandas as pd
3.
原创
2023-11-03 22:02:48
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代码思路：从Excel工作簿中逐行读取数据，然后在Word模板文档中查找对应的字段进行替换，最后保存。使用openpyxl模块：读写扩展名为.xlsx .xlsm .xltx .xltm的Excel文件。使用python-docx模块：读写扩展名为.docx的Word文档。但是不能处理扩展名为.doc的Word文档。注意在导入模块时使用docx的名称。 
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2023-08-03 15:26:59
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最近在看大佬们的文章时，被许多python自动化办公的文章吸引，联想到自己平时的需求，尤其是前段时间做的体育健康测试数据分析，如果不会自动化编程，很难在对方规定的时间完成任务，所以对于这块真是深有感触不得不说，在面对批量操作文件时，自动化办公能够大大的提高工作效率！批量读取word表格内容，并整理到excel文件处理背景如下，公司现有许多员工的出差申请表，需要将所有人的出差申请汇总到一张excel
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2023-11-28 01:11:06
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# 数据处理的选择：Python与SPSS
在数据分析的世界里，Python和SPSS是两个被广泛使用的工具。两者在数据处理方面各具优势，适应不同的需求。本文将探讨这两种工具的特点，并提供一些代码示例，展示如何使用Python进行数据处理，并对比SPSS的功能。
## Python处理数据
Python是一种强大的编程语言，在数据科学和数据分析领域，因其丰富的库而备受推崇。以下是使用Pyth
原创
2024-10-18 08:03:03
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使用pandas来实现excel表中数据统计提取，及邮件发送功能！数据文件统计及发送使用
原创
2022-12-13 09:57:26
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面对读取上G的数据，python不能像做简单代码验证那样随意，必须考虑到相应的代码的实现形式将对效率的影响。如下所示，对pandas对象的行计数实现方式不同，运行的效率差别非常大。虽然时间看起来都微不足道，但一旦运行次数达到百万级别时，其运行时间就根本不可能忽略不计了：故接下来的几个文章将会整理下渣渣在关于在大规模数据实践上遇到的一些问题，文章中总结的技巧基本是基于pandas，有错误之处望指正。
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2023-07-02 11:40:51
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Python split()方法在工作中，我们会遇到很多数据处理的问题，量多且杂的时候就需要用到编程来帮我们节省时间话不多说，直接上代码语法str.split(str="", num=string.count(str)).参数 分隔符，默认为所有的空字符，包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等。 num -- 分割次数。默认为 -1, 即分隔所有。
例子1：以下实例以 # 号为
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2023-06-26 16:25:37
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目录1 前言2 读取EXCEL2.1 xlrd模块安装及导入2.2 xlrd模块基本操作3 简单数据处理3.1变维并求均值3.2 简单拟合4 绘制图像5 结尾参考链接 1 前言来H一个月了，还没有更新过任何博客碰巧上周帮之前美赛队友做了点 “华为杯”研究生数学建模编程的任务 觉得一直用Matlab做简单的数据处理没有成长，就用Python复现了Matlab程序,也算是接触一点Python简单数据
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2023-07-22 15:14:29
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目录写在前面1. 属性过滤条件2. 空间过滤条件3. 使用SQL创建临时图层4. 利用过滤条件 写在前面 过滤条件可以将不想要的要素抛弃，通过过滤条件可以选出符合特定条件的要素，也可以通过空间范围限定要素，这样就可以简单地处理感兴趣的数据。1. 属性过滤条件 过滤条件需要一个条件语句，类似于SQL语句中的Where子句。如：‘Population < 50000’
‘Populati
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2024-08-22 21:03:44
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selenium+python自动化测试入门实例:抓取51job测试工程师岗位数据
selenium自动化原理：1.通过各种语言（python，java，ruby等）调用接口库2.通过浏览器驱动（web driver）来驱动浏览器 利用Python自动化的环境安装：1.python解释器与pycharm集成开发环境的安装---安装过程2.客户端
Python办公自动化｜批量处理文件，一学就会要说在工作中最让人头疼的就是用同样的方式处理一堆文件夹中文件，这并不难，但就是繁。所以在遇到机械式的操作时一定要记得使用Python来合理偷懒！今天我将以处理微博热搜数据来示例如何使用Python批量处理文件夹中的文件，主要将涉及：Python批量读取不同文件夹(⭐⭐⭐)Pandas数据处理(⭐⭐)Python操作Markdown文件(⭐)需求分析首先
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2023-10-12 23:43:30
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本节内容在这一小结，我将介绍如何使用Scrapy通过Selector选择器从网页中提取出我们想要的内容，并将这些内容存放到本地文件。 我们的目标网页是http://www.heartsong.top/forum.php?mod=viewthread&tid=8,一个有七层楼的帖子。我们要获取到每一层楼的下列信息：所属主题帖的标题所属主题帖的url这一楼层的作者这一楼层的发表时间这一楼层的
Task01：Python文件自动化处理&邮件批量处理1.1.6 练习1、如果已有的文件以写模式打开，会发生什么？2、`read()`和`readlines()`方法之间的区别是什么？生成随机的测验试卷文件将州和它们的首府保存在一个字典中针对测验文本文件和答案文本文件，调用 open()、 write()和 close()利用 random.shuffle()随机调整问题和多重选项的次序
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2023-08-21 10:31:29
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数据预处理技术与对应python代码实现一、数据清洗1.缺失值的处理：1).忽略元组：若有多个属性值缺失或者该元祖剩余属性值使用价值较小时，应选择放弃对应Python代码df.dropna()#注df为pandas 的DataFrame数据类型2).人工填写：该方法费时，数据庞大时行不通3).全局常量填充：方法简单，但填充方法适用场景很少df.fillna(volae=V)#V即为我们填充的常量4
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2023-09-22 20:34:56
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