Python利用pandas处理Excel数据的应用   最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理E…

本文转载自:https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython2.html 需要学习的地方: (1)read_html的用法 作用:快速获取在html中页面中table格式的数据 (2)to_sql的用法 将获得的DataFrame数据写入数据表中 (3)使用urlencode构造所需的url参数 摘要: 我们平常在浏览网页中会遇到一些表格型的数据信息,除了表格本身体现的内容以外,你可能想透过表格再更进一步地进行汇总.筛选.处理分析等操作从而得到更多有…

一.简介 HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式,文件后缀名为h5,存储读取速度非常快,且可在文件内部按照明确的层次存储数据,同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹,其内部可存放不同类型的数据.在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向HDF5格式的保存,本…

利用 pandas库读取excel表格数据 初入IT行业,愿与大家一起学习,共同进步,有问题请指出!! 还在为数据读取而头疼呢,请看下方简洁介绍: 数据来源为国家统计局网站下载: 具体方法 代码: import pandas as pd​df = pd.read_excel('quanguojingji10nian.xls')#现在Excel表格与py代码放在一个文件夹里​x=df['指标']#读取第一列数据print(x);#把'指标换成其他列地列名,就能读其他列' 结果: 读出x列的结果可以…

利用pandas读取Excel表格,用matplotlib.pyplot绘制直方图.折线图.饼图 数据: 折线图代码: import  pandas  as pdimport  matplotlib.pyplot as plt​plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号​df = pd.read_excel('qua…

最近遇到利用pandas选取指定行的需求,经常忘记,在此做下记录 选取某个属性等于特定值的所有行记录 df[(df[‘column_name’] == target_value)] 注:等于用 '==',不等于用 '!=', 同理,大于用 '>', 小于用 '<' 多个条件用 '&' 连接 df[(df[‘column_name’] < target_value) & (df[‘column_name’] > target_value)] 选取某个属性在指定列表中的…

2.利用Pandas处理数据2.1 汇总计算当我们知道如何加载数据后,接下来就是如何处理数据,虽然之前的赋值计算也是一种计算,但是如果Pandas的作用就停留在此,那我们也许只是看到了它的冰山一角,它首先比较吸引人的作用是汇总计算 (1)基本的数学统计计算这里的基本计算指的是sum.mean等操作,主要是基于Series(也可能是来自DataFrame)进行统计计算.举例如下: #统计计算 sum mean等 import numpy as np import pandas as pd df=p…

学以致用,,最近的疫情,导致每天都要向学校汇报班上同学的情况,可是每次提交的人总是慢半拍,为了快速找出谁还没有提交检查表,利用最近学的知识,快速检查提交名单.方便你我他. 上代码: import pandas as pd df1 = pd.read_csv('finish name.csv',encoding='gbk') df2 = pd.read_csv('class 6.csv',encoding='gbk') for i in range(df2.index.size): a = 1 f…

Series与DataFrame对比学习 文章为本人原创,未经同意请勿转载,http://www.cnblogs.com/smallcrystal/ Series:构建的方法,一组数组(列表或元组),利用Series(),自动生成索引.或Series(字典),值只有一列,无列索引,只有行索引 属性: .index..values   .name   .index.name   .values.name >> data={'state':['ohio','ohio','ohio','nev','…

在自学到接口自动化测试时, 发现要从excel中读取测试用例的数据, 假如我的数据是这样的: 最好是每行数据对应着一条测试用例, 为方便取值, 我选择使用pandas库, 先安装 pip install pandas. 然后导入: import pandas as pd df=pd.read_excel('../test_data/test_data.xlsx',sheet_name='hehe') 默认第一行数据是表头,先来简单了解一下pandas的用法: 输入: print(df.head(…

前几天利用python爬取了我爱我家的租房的一些数据,就想着能不能对房租进行一波分析,于是通过书籍和博客等查阅了相关资料,进行了房租的区间分析.不得不说,用python做区间分析比我之前用sql关键字统计区间简单多了,话不多说,上代码 # coding=utf-8 import pandas as pd import pymysql import matplotlib.pyplot as plt db = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3…

最近小爬我为了提升数据分析这块儿的技能,学习了pandas库作者Wes Mckinney的数据分析经典书籍<利用Python进行数据分析>,受益良多!里面涉及到Python语言基础.还有编程利器Ipython.Jupyter notebook的使用小技巧,数组分析工具Numpy以及pandas的基础入门和深入知识,甚至还包含绘图与可视化的相关知识.在学习过程中,小爬深刻感受到:工欲善其事必先利其器.有了好的工具加持,数据分析不再是难事! 小爬先说说之前不知道但在该书中提到的Ipython的一些…

数据的标准化 数据标准化就是将不同取值范围的数据,在保留各自数据相对大小顺序不变的情况下,整体映射到一个固定的区间中.根据具体的实现方法不同,有的时候会映射到 [ 0 ,1 ],有时映射到 0 附近的一个较小区间内. 这样做的目的是消除数据不同取值范围带来的干扰. 数据标准化的方法,我在这里介绍两种 min-max标准化 min-man 标准化会把结果映射到 0 与 1 之间,下面是映射的公式. min 是整个样本的最小值,max是整个样本的最大值 Z-score标准化 Z-score会把结果映…

二维数组转换为DataFrame pandas可直接进行科学计算形式: import numpy as np import pandas as pd a = [1,2,3] b = [4,5,6] # 首先DataFrame传参有两种方式一种为直接创建数组形式形式 index为列级索引 columns 为行级索引 也可以不指定 不指定则默认从0设置索引 df1=pd.DataFrame(np.random.randn(4,4),index=list('ABCD'),columns=list('A…

基本折线图 Series和DataFrame上的这个功能只是使用matplotlib库的plot()方法的简单包装实现. 举个例子 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('2018/12/18', periods=10), columns=list('ABCD')) df.p…

参考:https://www.cnblogs.com/liulinghua90/p/9935642.html 一.安装第三方库xlrd和pandas 1:pandas依赖处理Excel的xlrd模块,所以我们需要提前安装这个,安装命令是:pip install xlrd 2:步骤1准备好了之后,我们就可以开始安装pandas了,安装命令是:pip install pandas 数据准备,有一个Excel文件:格式为 xls 或 xlsx 或 xlt,表单名分别为:学生信息,人员信息,采购信息 其…

代码 # -*- coding: utf- -*- """ Created on Sun Jun :: @author: Bruce Lau """ import numpy as np import pandas as pd # prepare for data data = np.arange(,).reshape((,)) data_df = pd.DataFrame(data) # change the index and column…

# -*- coding:UTF-8 -*- import json from collections import OrderedDict with open('dns_status.json','r') as f: data = json.load(f) import pandas as pd from datetime import datetime def datelist(beginDate, endDate): # beginDate, endDate是形如‘20160601’的字符…

Numpy的重要特点就是其N维数组对象, 1.ndarray每个元素是相同的,每个数组都有一个两个对象: .shape:用于表示维度大小的元组 .dtype:用户表示数组类型的对象 2.创建数组 array(将输入数据(列表.元组.数组或其他序列类型)转化为ndarray) array ([[列表1],[列表2],...],dtpye=np.int) array((元组1,元组2,...)) np.zeros(10),np.ones((n,m)),np.empty((m,n,w)) np.ara…

未经同意请勿转载http://www.cnblogs.com/smallcrystal/ 前文已经详细介绍DataFrame与Series两种数据结构,下面介绍DataFrame与Series的数据基本手段 一.pandas两种数据结构的index是不可修改的,pandas对象的一个重要方法是reindex >>> f lie     pop state  year suoyin a       1.5  ohio  2000 b       1.3  ohio  2001 c    …

Series是一种类似于一维数组的对象,又一组数据(各种Numpy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即是索引)组成. 可以将Series看成是一个定长的有序字段,因为它是索引值到数据值的一个映射. import pandas as pd >>>obj=pd.Series([4,5,6,7])#仅由一组数据(列表,元组)即可产生最简单的Series,索引自动生成,从0开始,可以通过values和index属性获取其数组的表示形式和索引对象 >>> obj 0    4…

import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({'var1':np.random.rand(100), #生成100个0到1之间的随机数 'var2':100, 'var3':np.random.choice([20,30,90]) #在这几个数之间选择 } ) for col in df.columns: print("该列数据的均值位%.2f" %df[col].mean()) #计算每列均值 print(df['…

最近上课学生多名字记不住,名册忘记了带,要点名怎么办,好久没有写代码了,于是自己写了个点名软件,记录下吧,第一次接触TK也不是太熟悉,写的不太好,记录下源代码 以后遇到要写桌面软件还是可以耍耍的. tk:文档  https://wiki.python.org/moin/TkInter tk是python 自带的一个GUI模块 效果: 背景图: icon图标: 源码: from win32com.client import Dispatch from tkinter import * import…

Python 处理excel的第三包有很多,比如XlsxWriter.xlrd&xlwt.OpenPyXL.Microsoft Excel API等,最后综合考虑选用了Pandas. Pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一.pand…

在公司处理报表,中英文映射表与数值表替换 import pandas as pd data = { "a":"值一", "b":"值二", "c":"值三", "f":"值四" } data_map = { "a": 1, "b": 1, "c": 2, "d": 3…

import pandas as pd #------新建单元格的方法一:通过先创建字典的形式 #可以先新建一个字典d={'x':100,'y':200,'z':300} #打印字典的索引print(d.keys()) #打印某个索引对应的valueprint(d['x']) #将字典d传给Seriess1=pd.Series(d) print (s1) #------新建单元格的方法二:分别定义Series的索引和值L1=[100,200,300]L2=['x','y','z']s1=pd.S…

import pandas as pd #将excel文件读到内存中,形成dataframe,并命名为peoplepeople=pd.read_excel('D:/python结果/task2/People.xlsx') #________以下是常规操作部分 #文件有几行几列print(people.shape) #显示列名print (people.columns) #显示前五行(默认)print (people.head()) #显示最后五行(默认)print (people.tail())…

#在Anaconda3 的Spyder中   #定义pandas模块为pd import pandas as pd   #创建一个新的DataFrame对象,定义这个对象中有两个字段:ID和Name,每个字段中有三个值 df=pd.DataFrame({'ID':[1,2,3],'Name':['Tim','Victor','Nick']})   #定义ID为索引 df=df.set_index('ID')   #生成excel文件output.xlsx,并保存到对应的位置.注意如果直接放到C盘…

文章目录 一.简介 二.原理 三.爬取实战 实例1 实例2 一.简介 一般的爬虫套路无非是发送请求.获取响应.解析网页.提取数据.保存数据等步骤.构造请求主要用到requests库,定位提取数据用的比较多的有xpath和正则匹配.一个完整的爬虫,代码量少则几十行,多则百来行,对于新手来说学习成本还是比较高的. 谈及pandas的read.xxx系列的函数,常用的读取数据方法为:pd.read_csv() 和 pd.read_excel(),而 pd.read_html() 这个方法虽然少用,但它…

pandas要处理的数据是一个数据表格.代码: 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 e_file = pd.ExcelFile('7月下旬入库表.xlsx') 6 data = e_file.parse('7月下旬入库表') 7 8 #print(data) 9 10 #pt1 = pd.pivot_table(data, index=['销售商'], columns=[…