python连接oracle -- qlalchemy import cx_Oracle as co import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine sql_select = ''' ...''' db = create_engine('oracle://qmcb:qmcb@localhost:1521/tqmcbdb') #test_data = pd.read_excel("data/tmp001.xlsx")

在使用Python写入数据到Excel表格中时出现报错信息记录:“NotImplementedError: formatting_info=True not yet implemented” 报错分析:看报错信息是未实现的错,其实就是版本不兼容 我在代码中写的是使用xlrd库的方法进行Excel处理,但是我创建的Excel是office 2016版本的,而xlrd只支持2007以前的版本,导致不兼容报错 解决办法1:将模板文件另存为Excel 2003版本的文件格式 解决方法2:使用Python

统计数据的随笔写了两篇了,再来一篇,这是第三篇,前面第一篇是用xlwt写excel数据,第二篇是用xlwt写mysql数据.先贴要处理的数据截图: 再贴最终要求的统计格式截图: 第三贴代码: 1 ''' 2 #利用openpyxl向excel模板写入数据 3 ''' 4 #首先写本地excel的 5 import xlwt 6 import xlrd 7 import openpyxl 8 9 #提取数据 10 xlsx = xlrd.open_workbook("要处理的数据表路径/xxx.x

前言 前一篇文章介绍了推送信息到企业微信群里,其中一个项目推送的信息是使用Python自动生成的表格,本文来讲讲如何用Python生成表格图片. 选一个合适库 Python最大的优点就是第三方库丰富,基本你要什么功能,都能找到别人实现好的库,几行代码一调用就完事了. Pytable 项目地址:htt

[本文出自天外归云的博客园] 1. 在安卓网上对热门机型进行爬网,取前五十: # -*- coding: utf-8 -*- import requests,re from bs4 import BeautifulSoup def get_rank_list(): s = requests.Session() rank_list = [] for pageNum in xrange(1,10): url = "http://product.hiapk.com/mobile/p"+str

.python统计文本中每个单词出现的次数: #coding=utf-8 __author__ = 'zcg' import collections import os with open('abc.txt') as file1:#打开文本文件 str1=file1.read().split(' ')#将文章按照空格划分开 print "原文本:\n %s"% str1 print "\n各单词出现的次数:\n %s" % collections.Counter(s

Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境.遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke).在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林. 你可能会问,很多现有的PyData包推荐列表怎么样?我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了.因此这里不会提供推荐列表,我要讨论的范围很窄,只集中于10%的工具,但它们可以完成你90%的工作.当你掌握这些必要的工具后,你就可以浏览PyData工具的长列表了,选择自己接下来要使用的. 值得一提的是,我介

package cn.sh.bzt.kwj.action; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.ArrayList; import java.util.Calendar; import java.util.Date; import java.util.List; import javax.annotation.Res

因为HQL是面向对象的,所以对于统计数据方面使用HQL时不合适的,其实HQL最终还是会转化成SQL语句,项目里使用HQL语句应该是为了标准规范化. 统计的数据:同一个表,同一个字段,不同属性,统计不同属性的记录数: 例如:有一个房间表格,如图所示: 现在我要做的是统计各种房间可用的数量分别是多少. 但是这个对于HQL语句是运行不同的,所以在DaoImp层,使用了查询SQL 另外:说明一下对于List无法直接调用属性的话,例如(#list.name,#list.password) 对于使用iter

前言 pandas有着强大的日期数据处理功能,本期我们来了解下pandas处理日期数据的一些基本功能,主要包括以下三个方面: 按日期筛选数据 按日期显示数据 按日期统计数据 运行环境为 windows系统,64位,python3.5. 1 读取并整理数据 首先引入pandas库 import pandas as pd 从csv文件中读取数据 df = pd.read_csv('date.csv', header=None) print(df.head(2)) 0 1 0 2013-10-24 3

需求:看如下表格的统计需求 生产调度中心部门需要从IT技术部门得到这些统计数据 步骤: (1)获取所有的子公司列表 (2)遍历所有的子公司,获取每个子公司的库存信息 (3)遍历所有的库存信息,并对库存信息进行扩充 (4)生成汇总库存信息(这里使用Redis进行生成) (5)使用Excel工具类将汇总统计数据导出Excel 问题: (1)为什么使用控制台后台生成统计数据 a. 因为在导出Excel的时候可能会出现120s的timeout问题,因为导出Excel是在浏览器操作完成的,web浏览器使用

今天我们来讲一讲有关数据探索的问题.其实这个概念还蛮容易理解的,就是我们刚拿到数据之后对数据进行的一个探索的过程,旨在了解数据的属性与分布,发现数据一些明显的规律,这样的话一方面有助于我们进行数据预处理,另一方面在进行特征工程时可以给我们一些思路.所以这样一个过程在数据挖掘中还是蛮有用的,相信大家在网上看过不少数据挖掘比赛的Kernel,一般一上来都先是个数据探索的过程.之前听过一个老师讲课,说数据探索过程其实可有可无,直接预处理猛搞,但典型的口嫌体正直,在演示一个比赛的流程时,还是先进行了汇总

有的时候,我们不仅仅需要漂亮的统计图来显示统计结果,还需要在统计图下方一个表格可以更加直观的展现各类数据.既然统计图都显示出来了,那我们可以根据统计图的各元素生成表格了. 首先,先显示统计图. Html----通过一个查询按钮,根据查询条件,查询满足条件的数据,显示到统计图中. <a onclick="Query();" >查询</a><center>   <div id="chartPro" style="wid

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

Python数据挖掘——数据概述 数据集由数据对象组成: 数据的基本统计描述 中心趋势度量 均值 中位数 众数 中列数 数据集的最大值和最小值的平均 度量数据分布 极差 最大值与最小值的差 四分位数 方差 四分位数极差 数据基本统计描述的图形显示 一元分布 分位数图 分位数-分位数图(q-q图) 直方图 二元分布 散点图 数据可视化 1.基于像素的可视化技术 2.几何投影可视化技术 3.基于图符的可视化技术 4.层次可视化技术 度量数据的相似性和相异性 相似 和相异 都称 邻近性 如果不相似,则

http://python.jobbole.com/80853/ Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境.遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke).在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林. 你可能会问,很多现有的PyData包推荐列表怎么样?我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了.因此这里不会提供推荐列表,我要讨论的范围很 窄,只集中于10%的工具,但它们可以完成你90%的工作.当你掌握这些必要的工具后,你就可以浏览Py

Python之数据规整化:清理.转换.合并.重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来. pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值. 2. 数据风格的DataFrame合并操作 2.1 数据集的合并(merge)或连接(jion)运算时通过一个或多个键将行链接起来的.如果没有指定,merge就会将重叠列的列名当做键

Python将多个excel表格合并为一个表格 生活中经常会碰到多个excel表格汇总成一个表格的情况,比如你发放了一份表格让班级所有同学填写,而你负责将大家的结果合并成一个.诸如此类的问题有很多.除了人工将所有表格的内容一个一个复制到汇总表格里,那么如何用Python自动实现这些工作呢~ 我不知道有没有其他更方便的合并方法,先用Python实现这个功能,自己用就很方便了. 比如,在文件夹下有如下7个表格(想象一下有100个或更多的表格需要合并) 作为样例,每个表格的内容均为 运行程序,将7个表

假如要对一份统计数据进行分析,一般其来源来自于社会调研/普查,所以数据不是总体而是一定程度的抽样.对于抽样数据的分析,就可以结合上篇统计量及其抽样分布的内容,判断数据符合哪种分布.使用已知分布特性,可以完成对总体的统计分析. 本文使用python函数判断数据集是否符合特定抽样分布. 数据来源 本次试验使用kagglehttps://www.kaggle.com/datasets上的公开数据集,可以通过搜索框进行数据集搜索. 通过搜索「income」关键值,最后决定使用https://www.ka

为什么说 Python 是数据科学的发动机(一)发展历程(附视频中字) 在PyData Seattle 2017中,Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态.在这里我们把内容分成上下两篇,先给大家带来上篇--Python的发展历程. 主讲人: Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人.该研究所负责跨学科项目,旨在支持科学领域在数据方面发现.Jake的研究领域包括天文学.天体物理学.机器学习以及可伸缩计算.此外,他是许多开源

编者按: 上学时听过山师王志民先生一场讲座,说每个人不论干什么,都应该学习国学(原谅我学了计算机专业)!王先生讲得很是吸引我这个工科男,可能比我的后来的那些同学听课还要认真些,当然一方面是兴趣.一方面是跨了学科听课,内容引人入胜,主要还是我懂得太少了,哈!我记得当时讲座的主题是有关孔子与齐鲁大地的关系,也正是那场讲座让我下决心跨学院选修了<中国古代思想文化史研究>,才让我对于诸子百家思想有了更深的认识,教授们轮番上阵,让我们学习到我们中华民族先贤智慧.也认识了历史学和中国哲学专业的同学,其中还