前言 前几天在铂金交流群里，有个叫【🇼 🇺 🇱 🇦】的粉丝在Python交流群里问了一道关于Python自动化办公的问题，初步一看觉得很简单，实际上确实是有难度的，题目如下图所示。 📷 二、解决思路 如果是按照常规思路，首先打开一个Excel表格，之后在表格的最后一列添加对应表名，如果只是一个表格，表格内容只有一行的话，这么操作，三下五除二就完活了。但是如果遇到很多个表格，如果再这样逐个处理，就非常疲劳了。 不过这里给大家介绍一个使用Python自动化办公的方法来帮助大家解决问题，也
在Excel中，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或快捷键插入列，对于Python来说，插入列也很容易。
前几天在Python最强王者群有个叫【麦当】的粉丝问了一个关于Python如何把一个python列表(有很多个元素)变成一个excel表格的第一列的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。
如果是按照常规思路，首先打开一个Excel表格，之后在表格的最后一列添加对应表名，如果只是一个表格，表格内容只有一行的话，这么操作，三下五除二就完活了。但是如果遇到很多个表格，如果再这样逐个处理，就非常疲劳了。
一、注意几点 NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。数组的元素如果也是数组（可以是 Python 的原生 array，也可以是 ndarray）的情况下，则构成了多维数组。 NumPy 数组便于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。 二、num
前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。问题描述：
==值得注意的是，drop函数不会修改原数据，如果想直接对原数据进行修改的话，可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
本文翻译自文章： Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science，同时添加了部分注解。 对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法，使得数据处理非常简单，同时在数据处理速度上也做了很多优化，使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。 如果你想学习Pandas，建议先看两个网站。 （1）官网： Python Data Analysis Library （2）十分钟入门Pandas： 10 Mi
Pandas是Python中重要的数据处理和分析库，它提供了强大的数据结构和函数，尤其是DataFrame，使数据处理变得更加高效和便捷。然而，对于新手来说，在DataFrame中插入一列可能是一个令人困惑的问题。在本文中，我们将分享如何解决这个问题的方法，并帮助读者更好地利用Pandas进行数据处理。
Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
在工作中往往需要读取 excel 文件，但是读取 excel 的方式很多，本文只列举集中比较好用的读写 2003 或者 2007 的方法：
索引和切片操作是最基本最常用的数据处理操作，Pandas中的索引和切片操作基于Python的语言特性，支持类似于numpy中的操作，也可以使用行标签、列标签以及行标签与列标签的组合来进行索引和切片操作。
那9个字，犹如一声惊雷，在这个热情的群里炸开了锅...
注：当行数大于65535时，就需要使用Excel 2007 一个工作表行数限制1048576，列数限制16384
有10个这样的文件，它们的结构是一样的，现在想要把他们合并成（汇总）成一个大的文件，在添加一列标出数据来源于那个文件（方便查找复核）
在数据分析与机器学习中，经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时，pandas库和numpy库是常用的工具。其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。然而，有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。
本教程将介绍如何使用 Python 操作 Excel 文件，包括 Excel 文件的读取与写入、Excel 表格的操作、图像的输出和字体的设置等内容。
简述 使用selenium webdriver + Python做自动化测试，执行完成后要生成测试报告，Python我们使用的HTMLtestrunner 进行生成，但是默认提供的生成报告内容，并不能满足我们的需求，怎么才能让测试报告数据更清晰，内容更丰富呢。对于一些人来说，可能已经重写了报告生成方式，放弃使用HTMLtestrunner。但是对于python小白可能还做不到，只能用现有东西进行展示，那么下面简单介绍通过修改HTMLtestrunner去实现想要的内容。 先通过两张图片对比
在Excel中，我们可以通过先在单元格中编写公式，然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中，还可以添加“自定义列”并输入公式。在Python中，我们创建计算列的方式与PQ中非常相似，创建一列，计算将应用于这整个列，而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列，步骤一般是：先创建列，然后为其指定计算。
一个ndarray------->pd.Series(np.random.randint(2),index=['a','b'])
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件数据，并基于其中某一列数据的值，将这一数据处于指定范围的那一行加以复制，并将所得结果保存为新的Excel表格文件的方法。
不仅是我们Python开发，很多其它行业的朋友也经常使用Python中的Pandas这个库进行Excel的数据处理。
我们一起来学习Python数据分析的工具学习阶段，包括Numpy，Pandas以及Matplotlib，它们是python进行科学计算，数据处理以及可视化的重要库，在以后的数据分析路上会经常用到，所以一定要掌握，并且还要熟练！今天先从Numpy开始
NumPy 是 Numerical Python 的简称，它是 Python 中的科学计算基本软件包。NumPy 为 Python 提供了大量数学库，使我们能够高效地进行数字计算。更多可点击Numpy官网(http://www.numpy.org/)查看。
Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。
Julia的入门非常简单，尤其是当您熟悉Python时。在本篇文章中，我们将使用约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心在其GitHub存储库中提供的Covid-19数据（https://github.com/CSSEGISandData/）。
所谓数据库，即存储数据的仓库。每一个数据库可以存放若干个数据表，这里的数据表就是我们通常所说的二维表，分为行和列，每一行称为一条记录，每一列称为一个字段。表中的列是固定的，可变的是行。要注意，我们通常在列中指定数据的类型，在行中添加数据，即我们每次添加一条记录，就添加一行，而不是添加一列。对数据库的操作可以概括为就是向数据库中添加、删除、修改和查询数据，其中查询功能最为复杂。 检查数据库是否存在 你可以通过使用“SHOW DATABASES”语句列出系统中所有数据库，检查数据库是否存在： 实例 返回系统中数据库列表： import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host = “local host”, user = “your user name”, passwd = “your pass word” ) mycursor = mydb.cursor( ) mycursor.execute(“SHOW DATABASES”) for x in mycursor: print(x) 或者你可以在建立连接时尝试访问数据库： 实例 尝试连接数据库”mydatabase”: import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host = “local host”, user = “your user name”, passwd = “your pass word”, database = “mydatabase” ) 如果数据库不存在，会收到错误。
Pandas进阶修炼120题系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，希望通过120道精心挑选的习题吃透pandas。并且针对部分习题给出了多种解法与注解，动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
这是力扣的 2352 题，难度为中等，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。
截取单元格内容中最后一个”/”和“.”之间的字符，然后前面加上“https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/”，后面加上单元格内容中最后一个”/”后的字符，然后加上“.pdf”，构建一个pdf文件下载URL；
本文介绍基于Python语言，基于Excel表格文件内某一列的数据，计算这一列数据在每一个指定数量的行的范围内（例如每一个4行的范围内）的区间最大值的方法。
很多朋友使用Python中的Pandas这个库进行Excel的数据处理，数据处理从宏观上分为这么3个阶段：数据读取、数据处理、数据输出。
python处理Excel实现自动化办公教学（数据筛选、公式操作、单元格拆分合并、冻结窗口、图表绘制等）【三】
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.
本文我们讨论 pandas 的内存使用，展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型，就能够减少 dataframe 近 90% 的内存占用。
前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路。
本文是【统计师的Python日记】第4天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型； 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 今天将带来第4天的学习日记。 目录如下： 前言 一、Series 二、Dataframe 1. 数据结构 2. 基本操作 （1）改变索引名 （2）增加一列 （3）
logistic回归，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。一般来说逻辑回归用来做分类任务，本文列举的是以线性的2分类为例， 除此之外还可以拓展到多更多参数实现非线性分类，以及多分类问题等。在文章中主要写了其推导过程以及部分代码实现
Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。使用Matplotlib，可以使用各种图表类型（包括折线图、条形图、饼图和散点图）绘制数据。
AI科技评论按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。 Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。 这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。本教程包含： 如何创建把时间序列数据集转为监督学习数据集的函数； 如何让单变量时间序
其实我们仔细看一下场景1和场景2，它们之间是个逆过程，场景1是从Python获取数据传递到Power BI，而场景2是Power BI或者Power Query获取了数据，用python来处理。
Pandas是Python程序语言中一种开源、高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas添加了数据结构和工具，用于处理类似表格的数据，即 Series 和 Data Frames。它主要提供的数据操作工具有：
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效，因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。
来源：www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
本文将介绍Numpy的基本语法，包括数组的创建、索引和切片、数学运算、广播和聚合等功能，以帮助读者快速上手和熟练使用Numpy进行数值计算。
我们知道使用Alibaba Cloud CLI是可以列出信息甚至可以做修改。但是如果我有批量的修改需求，那么我怎么去做呢
import xlrd data = xlrd.open_workbook('路径')
下面是jeff kit的回答: 给别人讲解过很多次，但写成文字是第一次。试一试吧，自己主要也是看了这篇文章（Python Types and Objects）才懂的。object 和 type的关系很像鸡和蛋的关系，先有object还是先有type没法说，obejct和type是共生的关系，必须同时出现的。在看下去之前，也要请先明白，在Python里面，所有的东西都是对象的概念。在面向对象体系里面，存在两种关系：- 父子关系，即继承关系，表现为子类继承于父类，如『蛇』类继承自『爬行动物』类，我们说『蛇是一种爬行动物』，英文说『snake is a kind of reptile』。在python里要查看一个类型的父类，使用它的bases属性可以查看。- 类型实例关系，表现为某个类型的实例化，例如『萌萌是一条蛇』，英文说『萌萌 is an instance of snake』。在python里要查看一个实例的类型，使用它的class属性可以查看，或者使用type()函数查看。这两种关系使用下面这张图简单示意，继承关系使用实线从子到父连接，类型实例关系使用虚线从实例到类型连接：
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