网易云课堂该课程链接地址 https://study.163.com/course/courseMain.htm?share=2&shareId=400000000398149&courseId=1006383008&_trace_c_p_k2_=cd6d8636673a4b03b5f77ca55979c1a7 仅存单个excel表格就用df.to_excel更简单 pd.ExcelWriter保存结果到已存在的excel文件中,并支持多个sheet表格写入excel. Pytho

做数据分析的同学大部分入门都是从excel开始的,excel也是微软office系列评价最高的一种工具. 但当数据量超过百万行的时候,excel就无能无力了,python第三方包pandas极大的扩展excel的功能,入门需要花费一点时间,但是真的是做大数据的必备神器! 1.从文件读数据 pandas支持多种格式数据的读取,当然最常见的是excel文件.csv文件和TXT文件. names指定列名,delimiter指定列之间的分隔符 文件名前最好加‘r’,代表不转义. import numpy

6.2. pyplot作图 1.折线图和散点图 t = np.arange(0,4,0.1) plt.plot(t,t,'o',t,t+2,t,t**2,'o') plt.show() 2.柱线图 plt.bar(x,y) 6.3. pylab作图 同理 t = np.arange(0,4,0.1) pl.plot(t,t+2) pl.show() 6.4.pandas作图 显示股票数据,kind=bar,pie, t = ts.get_hist_data('002909') # 标题和参数名字

这些操作在网上都可以百度得到,为了便于记忆自己再根据理解总结在一起.---------励志做一个优雅的网上搬运工 1.建立dataframe (1)Dict to Dataframe df = pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one','two','one'],'data1':np.random.randn(5),'data2':np.random.randn(5)}) df data1 data2

你不理财,财不理你!python 也能帮你理财? 效果预览 累计收益率走势图 基本信息结果 如何使用: python3 + 一些第三方库 import requests import pandas import numpy import matplotlib import lxml 配置 config.json .code 配置基金代码, useCache 是否使用缓存. { "code":[ "002736", "003328", "

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 白玉无冰 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 你不理财,财不理你!python 也能帮你理财? 效果预览 累计收益率走势图 基本信息结果 如何使用: python3 + 一些第三方库 impor

1. 列表 #以下三式等价 c = (a>b and a or b) c = a if a>b else b c = [b, a][a>b] 字符串拼接 ' + '.join('%s,%s'%(a,b) for a,b in zip(list('abc'), range(3))) 'a,0 + b,1 + c,2' 字符查找 'aa' in '大家aa' #True '大家aa'.find('大家') #0 for循环 from itertools import product resu

Pandas 数据筛选,去重结合group by 需求 今小伙伴有一个Excel表, 是部门里的小伙9月份打卡记录, 关键字段如下: 姓名, 工号, 日期, 打卡方式, 时间, 详细位置, IP地址.... 脱敏数据: 姓名 工号 日期 方式 时间 ... 小赵 123 2019-09-01 GPS 08:37:50 .... 小赵 123 2019-09-01 GPS 18:10:50 ... 小陈 124 2019-09-01 GPS 08:47:30 ... 小陈 124 2019-09-

报错:ValueError: row index was 65536, not allowed by .xls format 读取.xls文件正常,在写.xls文件,pd.to_excel()时候会报错 原因:写入的文件行数大于65536 Pandas 读取 Excel 文件的引擎是 xlrd ,xlrd 虽然同时支持 .xlsx 和 .xls 两种文件格式,但是在源码文件 xlrd/sheet.py 中限制了读取的 Excel 文件行数必须小于 65536,列数必须小于 256. xlrd和x

1.从excel读取数据 pd.read_excel('naifen.xlsx') 2.保存为excel pd.to_excel('bb.xlsx') 3.统计某一列重复数据 df.groupby(['地址'],as_index=False)['地址'].agg({'cnt':'count'})  ,这里统计的是地址列 4.统计某一列中小于某个数的数据 df[df.price<100]  ,这里是统计price小于100的数据 5.对某一列求和 df[df.price<100]['price'

pandas 是数据分析时必须用到的一个库,功能非常强大 其有两种数据结构:一维Series   二维表DataFrame(一般读取后的数据都是df) 导入:import pandas as pd 数据读取:pd.read_csv('d:/a.csv',dtype=objec,encoding='utf-8') pd.read_csv('d:/a.txt',dtype=objec,encoding='utf-8') pd.read_excel('d:/a.xls',dtype=objec,enc

一.文本读写 名称 接收 代表(含义) 默认 filepath string 文件路径 无 sep string 分割符 ',' header Int/sequence 某行做列名 infer自动寻找 names array, 列名 None Index_col int,sequence,False 索引列的位置 None dtype Dict 写入数据类型 None enigne c/python 数据解析引擎 c nrows int 读取前n行 Nome 1.读 (1)read_table

背景:pandas支持将DataFrame数据直接保存到excel中   保存的case如下: import pandas as pd with pd.ExcelWriter('a.xls') as writer: df1.to_excel(writer, 'sheet1') df2.to_excel(writer, 'sheet2')   结果:新生成的结果sheet1和sheet2生成后,会将原有的excel表格中的数据全部覆盖   所以,在已有的excel文件上操作的方法如下: from

1. file_name = 'aa.xlsx' df.to_excel(file_name) #这种file_name不能重复,已经生成过的就会报错 writer = pd.ExcelWriter(file_name); df.to_excel(writer) #只要file_name 没被占用,就可以覆盖写入

思路和上一篇差不多,先获取网站html文件,使用BeautifulSoup进行解析,将对应属性取出,逐一处理,最后把整理出的记录保存到oracle中,持久化储存. '''Created on 2017年2月20日 @author: Administrator'''from urllib import parse, requestfrom bs4 import BeautifulSoupfrom sqlalchemy import create_enginefrom datetime import

参考链接:https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython2.html #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from multiprocessing.pool import Pool import pandas as pd import requests from sqlalchemy import create_engine # 数据库相关信息 HOSTNAME = '127.0.0.1' P

上代码: import pandas as pd import SqlHelper.ORACLE as ORA if __name__ == '__main__': #连接数据库 ms = ORA.ORACLE(host="localhost:1521",db="orcl",user="example",pwd="example") ###############################################

Signature: df.to_excel( ['excel_writer', "sheet_name='Sheet1'", "na_rep=''", 'float_format=None', 'columns=None', 'header=True', 'index=True', 'index_label=None', 'startrow=0', 'startcol=0', 'engine=None', 'merge_cells=True', 'encoding

read_excel() 加载函数为read_excel(),其具体参数如下. read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None,names=None, parse_cols=None, parse_dates=False,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True, has_index_na

一.查看数据(查看对象的方法对于Series来说同样适用) 1.查看DataFrame前xx行或后xx行 a=DataFrame(data); a.head(6)表示显示前6行数据,若head()中不带参数则会显示全部数据. a.tail(6)表示显示后6行数据,若tail()中不带参数则也会显示全部数据. 2.查看DataFrame的index,columns以及values a.index ; a.columns ; a.values 即可 3.describe()函数对于数据的快速统计汇总