Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”(面板数据,一个计量经济学名词)两个单词拼成的。简单地说,你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
好久没更新了,最近配置json文件的时候发现以前用的excel转json转换器不好用了,上网找了几个都不能满足需求,于是自己用python写了一个。工具不复杂,使用简单,但能满足几乎所有excel转json的要求了,包括多层嵌套,每一层定制为列表或者字典的输出格式,复杂单元格的定制。 转载请注明出处:https://blog.csdn.net/ylbs110/article/details/82755822
如今,大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点,以及分析方法思路的扩展,传统统计工具已经难以应对。
作者:大数据平台部 马亮 如今,大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点,以及分析方法思路的扩展,传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事,必先利其器。众多新的软件分
如今,大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点,以及分析方法思路的扩展,传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事,必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研
导读:如今,大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点,以及分析方法思路的扩展,传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事,必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研究的重要助力, 也成为数据科学家所必须掌握的知识技能。 上期回顾:【大咖说】张瑞敏:互联网工业变革之路的海尔实践 【基础篇】 1传统分析/商业统计 Excel、SPSS、SAS 这三者对于研究人员而言并不陌生。 ◆ Excel 作为电子表格软件,适合简单统计(分组/求和等)需求,由于其方便好用,功能
导读:如今,大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点,以及分析方法思路的扩展,传统统计工具已经难以应对。工欲善其事,必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察
日常大量的数据录入工作,若非有现成的系统支持,特别是一些部门级别的非公司层面的数据采集等工作,很难于有公司IT方面的支持,开发一个系统来支持这样的数据录入工作。
日常办公、业务开展时,都会有很多数据需求。例如,很多公司会让下属企业或部门进行数据的填报,由于很多部门对数据的展现形式要求不一样,需要重复填写,还涉及到数据汇总与审核确认的问题。
使Excel变成网络应用系统,通过独创的表间公式 勤哲Excel服务器是一个面向最终用户的信息系统设计工具与运行平台,她将电子表格软件MS Excel和大型数据库管理系统集成为一个网络数据业务协同工作环境。在这个平台上,用户可以充分发挥Excel的应用水平,通过设计模板、定义工作流、定义表间公式等简易直观的操作,实现管理意图,轻松、快速构建能够适应变化的ERP、OA、CRM、SCM等管理信息系统 主要特点
之前在公众号提过,我写了一本书,现在这本书终于面世了,这本书就是『对比Excel,轻松学习Python数据分析』,这本书是写什么的,以及这本书怎么写的,相信大家通过书名就能了解一二,但还是有必要专门写一篇文章来详细介绍一下。
本文,我们将通过几步演示如何用Pandas的read_html函数从HTML页面中抓取数据。首先,一个简单的示例,我们将用Pandas从字符串中读入HTML;然后,我们将用一些示例,说明如何从Wikipedia的页面中读取数据。
https://www.yuque.com/cuihuajihome/easyshu/tb3b6rguri607stq
雷达图是通过多个离散属性比较对象的最直观工具,掌握绘制雷达图的方法将会为生活和工作带来乐趣。本例数据来源于网络,某大学本科一年级不同分院学生在五种核心通识能力方面的数据,使用多个工具来绘制多级雷达图,即在一组同心圆上填充不规则五边形,其每个顶点到圆心的距离代表分院学生的某种能力。
本文并非空穴来风,无中生有的普通堆砌的教学案例,乃是出自一个非常刚需的场景,如何能够让外勤人员轻松地查询到自己想要的信息。
不排除很多小伙伴,从小认识电脑,就开始装office全家桶。有什么重要的小笔记,小心心地写在小本本上,用了电脑,写一个word存档。
今天分享的这款就是基于jQuery的瀑布流图片筛选插件,我们可以点击图片分类名称,即可将对应分类下的图片以瀑布流的方式展示出来,这款插件在筛选图片上使用还是比较方便的。
在我们日常的Excel表的数据管理中,有一种表是维度类的实体表,这些表结构是用于描述一个现实实体的属性构成,如企业数据中的产品表、员工表、店铺表、供应商表等。
一提起数据分析,很多人都会自然而然联想到Excel,SQL,Python等工具。搞得很多小伙伴深陷书海无法自拔,经常问:到底要学到什么程度,才算能懂呀?
为了掌握固定资产的后续使用情况和状态,在资产投入使用后财务部门需要进行定期盘点,但由于许多单位的固定资产分散在不同项目中,如需到现场进行实地盘点,显得不太现实。
自从学了Python后就逼迫自己不用Excel,所有操作用Python实现。目的是巩固Python,与增强数据处理能力。
以上就是python中Excel图表的绘制,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
有人问我,“你在大数据和Hadoop方面有多少经验?”我告诉他们,我一直在使用Hadoop,但是我处理的数据集很少有大于几个TB的。 他们又问我,“你能使用Hadoop做简单的分组和统计吗?”我说当然可以,我只是告诉他们我需要看一些文件格式的例子。 他们递给我一个包含600MB数据的闪盘,看起来这些数据并非样本数据,由于一些我不能理解的原因,当我的解决方案涉及到pandas.read_csv文件,而不是Hadoop,他们很不愉快。 Hadoop实际上是有很多局限的。Hadoop允许你运行一个通用的计算,
才开通星空问答,就收到了小几个问题,试着回答了,不知道满不满意,相信随着水平的增长,会让大家更加满意的。相关链接>>>Excel与VBA,还有相关的Python,到这里来问我
证监会网站会公布每季度上市公司行业分类结果[1],但提供的是 PDF 版本,难以直接用作数据匹配。刚需要用到这份数据,懒得手动下载和转换,所以用 Stata 写了下获取和整理数据。
Excel催化剂不止于在数据处理、分析领域有大作为,甚至对日常数据录入这样本该有业务系统去完成的工作,也可以在Excel上又快又准地进行录入,避免许多中小企业,因IT系统的欠缺,无法顺利地开展数据化管理。
除了在开发人员主导的各式各样系统环境下,现很难有在Excel环境下可以实现数据录入,逐字进行提示的效果。
导读:前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍,本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。
大家听得最多的莫过于Tableau、微软的Power BI,还有国产的FineBI。
本文的运行环境是Win10,IDE是Pycharm,Python版本是3.6。 请先保证自己安装好Pycharm和Scrapy。
最近经常看到各平台里都有Python的广告,都是对excel的操作,这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。
本文展示如何使用Python将Excel文件拆分为多个文件。拆分Excel文件是一项常见的任务,手工操作非常简单。然而,如果文件包含大量数据和许多类别,则此任务将变得重复且繁琐,这意味着我们需要一个自动化解决方案。
干部人事档案管理模块符合国家中组部《干部人事档案材料收集归档规定》。并且单位能够根据自身的管理情况,设定符合单位的管理分类架构,继而实现单位干部人事档案的高效化归集和利用。
早期的数据小魔方用户大概都知道,我最初也是从学习Excel起步的,只是学习的深入了之后,才开开慢慢的迁移到R语言。 我往R语言转型并不代表自己开始放弃Excel或者觉得Excel不适合做可视化,只是想体验一下Excel外围的可视化世界是什么样子的,毕竟在这个大行业内,还活跃着太多可视化领域的佼佼者,譬如 PowerBI、Tableau等。 当然,这些软件各有特点,但是在要划分一个类别的话,我觉得可以划分为三类: Excel(以及寄生于Excel平台的各种辅助软件dashboard、Think-cell-ch
在python中我们可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视表的功能。本篇文章介绍了pandas.pivot_table具体的使用方法,在最后还准备了一个备忘单,希望能够帮助你记住如何使用pandas的pivot_table。
为了能够让Excel催化剂现有功能使用更加人性化、和体验性提升。针对过往群友们反馈到的一些bug和一些功能缺失进行了修复,可能原有的使用教程的操作稍有些许变化,具体在日后的视频直播过程再作演示。
Origin软件是一款专业的数据分析和可视化软件,被广泛应用于各个领域。除了基本的数据处理和图形绘制功能外,Origin还具有一些独特的功能,可以帮助用户更快速、更准确地进行数据分析和可视化。
读取Excel文件:""F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\AI_Industry_Analysis - 副本.xlsx""
今天本文将基于第三方库pptx,详细讲解如何使用Python操作Office全家桶最后一位——PPT。
自然语言处理技术(NLP)在多个领域有着广泛运用,比如情感分析、文本相似度、评论观点抽取、文本分类、词法分析等等,算法模型训练离不开大量标注好的文本,动辄几万条、几十万条,有的公司是算法人员自己用excel标注,效率非常低。最近找到了在线标注的文本标注工具,给大家介绍一下,工具注册链接 biao.jd.com/bz
学习Excel,数据er最常用的两大Excel功能就是VLOOKUP和数据透视表!利用数据透视表可以从繁杂无序的源数据中筛选出自己需要的“字段标题”进行分类汇总、对比或合并等操作,作为一种强大的交互性报表,大大简化了数据处理和分析工作的步骤,提高办公效率,职场达人必学!
日常工作中经常需要对一系列的表进行合并,或者对一份数据按照某个分类进行拆分,今天我们介绍Python和VBA两种实现方案供大家参考~
C3=SUMPRODUCT((明细表!$B$2:$B$31=统计!B3)*(明细表!$E$2:$E$31=12)*1)
Pandas 库是用于数据分析的流行 Python 包。Pandas 中处理数据集时,结构将是二维的,由行和列组成,也称为dataframe。然而,数据分析的一个重要部分是对这些数据进行分组、汇总、聚合和计算统计的过程。
本文涉及pandas最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作。
角色(基础权限): 分角色组和角色,独立分配菜单权限和增删改查权限。(一个用户可以多个角色)
在100+的主题功能中,以下将尝试通过几个维度来作简单的梳理,希望能够对初次接触的朋友们可以更加清晰地了解Excel催化剂能够给自己的日常工作带来哪些的便利和帮助。
前端导出 excel 的需求很多,但市面上好用的库并不多,讲明白复杂使用场景的文章更少。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云