1.场景描述 因文本相似性热度统计(python版)需求中要根据故障类型进行分组统计,需要对excel进行分组后再分词统计,简单记录下,有需要的朋友可以直接拿走,不客气! 2.解决方案 采用pandas包首先进行分组,然后获取具体明细再进行分词处理(分词处理这里就不展开了),只介绍下python下excel分组,然后对具体明细进行处理. 2.1 完整代码 import pandas as pd if __name__ == '__main__': inputfile = '软件老王-source…

在Excel中如果能够将具有多级明细的数据进行分组显示,可以清晰地展示数据表格的整体结构,使整个文档具有一定层次感.根据需要设置显示或者隐藏分类数据下的详细信息,在便于数据查看.管理的同时也使文档更具美观性.那么,在C#中如何来创建Excel数据的多级分组显示呢?下面将进行详细阐述.方法中使用了免费版组件Free Spire.XLS for .NET,下载安装该组件,创建一个控制台应用程序后,添加引用该组件安装包下的dll文件到项目中,同时添加相应的命名空间即可.下面是具体的代码操作步骤,供参考…

Python生成文本格式的excel\xlwt生成文本格式的excel\Python设置excel单元格格式为文本\Python excel xlwt 文本格式 解决: xlwt 中设置单元格样式主要是通过 XFStyle 这个类来完成的,XFStyle 类中属性与单元格属性的对应关系如下: XFStyle属性名 对应单元格属性 值类型 num_format_str 数字 str font 字体 Font类实例 alignment 对齐 Alignment类实例 borders 边框 Borde…

各部门的社保.公积金.全勤奖.工衣.工龄奖.罚款等名单,要统计出来,A4纸横向排版.要么发群里通知,要么打印给相应主管.部门放一列,相应部门名单放一个cell里面. 公开透明后,人头不对.人名不对,各部门及时反馈,你就可以早点发现问题. Excel中选中区域,双击运行Python文件,import pandas as pd,读取剪切板赋值给变量.点人头,groupby()后size(),再做成DataFrame.点名,groupby()后agg(','.join).有部门为共同列,两个直接mer…

Excel选中区域,排除序号.姓名等列,复制Ctrl+C. Python,import pandas as pd,读取剪切板并赋值给变量df,df.groupby('部门').sum().若要避免部门变为index,df.groupby('部门',as_index=0).sum(). 如果要点人头,要多几步.最后把df导出为Excel,或者CSV. 代码写成文件,复制Excel区域后双击文件运行,把生成的Excel/CSV重命名,相当于有了分组求和的快照.…

1 excel数据透视表 这里主要是讲述了一下插入里面的数据透视表常用功能,数据透视表十分方便,比直接筛选还要简单,看数据很直观,这里大力推荐. 2 python&pandas 这里主要是讲述了pandas的一些基本用法,直接上代码吧. 2.1 pandas dataframe 文章所述pandas和R语言一样有dataframe,对于分析处理数据十分方便. import pandas as pdimport numpy as np##pandas自带读入csv的函数df = pd.read_c…

要设置显示或者隐藏分类数据下的详细信息,在便于数据查看.管理的同时也使文档更具美观性.那么,在C#中如何来创建Excel数据的多级分组显示呢?下面将进行详细阐述.方法中使用了免费版组件Free Spire.XLS for .NET,下载安装该组件,创建一个控制台应用程序后,添加引用该组件安装包下的dll文件到项目中,同时添加相应的命名空间即可.下面是具体的代码操作步骤,供参考. 步骤一:创建一个Wordbook类对象,获取第一个工作表 Workbook workbook = new Workbo…

表testTable 有以下数据,要统计各个电视剧的数量.在开发人员看来,使用sql操作完成select name,count(*) from TestTable where 1=1 group by name 但是,现在有这种情况,开发人员把数据导出给非开发人员使用,非开发人要统计各个电视剧的总数.下面介绍EXCEL中使用数据透视表完成 分组的功能. 先把要统计的列B的头部添加统计类型(电视剧)(如图1),点击插入-数据透视表,然后选择要统计的数据结果(如图2).然后确定(图3),把鼠标移到右…

散点图主要观察两组变量间的趋势和分布,如果变量多于两组,仍旧使用散点图的话,那所有点都会集中在同一显示区域内,使人无法准确判断,此时一般使用散点图矩阵进行两两比较.除此之外,如果并不关心组与组之间的关系,而重点想观察单组变量的话,可以使用分组散点图,现在举例说明:原始数据如下: 在每组数据前添加辅助列,辅助列的公式为辅助1:=0.9+RAND()/5辅助2:=1.9+RAND()/5辅助3:=2.9+RAND()/5辅助4:=3.9+RAND()/5辅助列的作用是将数据在图中分组,而不至于所有点…

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学…