基于python的三方库pandas的excel表二次开发 import numpy as np import pandas as pd import time from pandas import merge import openpyxl import datetime Date = input('请输入日期:') def html_to_excel(): with open(r'C:\Users\g\Desktop\CUX:缺件统计表_160618.xls','rb') as f: df_…

前言 如果你现在正在学习数据分析,或者正在从事数据分析行业,肯定会处理一些大数据集.pandas就是这些大数据集的一个很好的处理工具.那么pandas到底是什么呢?官方文档上说: " 快速,灵活,富有表现力的数据结构,旨在使"关系"或"标记"数据的使用既简单又直观." 快速.灵活.简单.直观!这些听起来感觉很棒.如果你的工作涉及到构建复杂的数据模型,你肯定不希望花费大量的开发时间等待模块处理大数据集.我们需要将大量的时间与精力放在解释数据当中,而…

一.pandas概述 pandas :pannel data analysis(面板数据分析).pandas是基于numpy构建的,为时间序列分析提供了很好的支持.pandas中有两个主要的数据结构,一个是Series,另一个是DataFrame. Series Series是一种一维数据结构,类似字典或者Numpy中元素带标签的数组.但是比字典更为强大.其中每一个元素都有一个标签(索引),标签可以是数字或者字符串.具有索引,具有键值对应关系,能够排序,切片Slice等等操作. DataFram…

Series的简单运算 import numpy as np import pandas as pd s1=pd.Series([1,2,3],index=['A','B','C']) print(s1) 结果: A 1 B 2 C 3 dtype: int64 s2=pd.Series([4,5,6,7],index=['B','C','D','E']) print(s2) 结果: B 4 C 5 D 6 E 7 dtype: int64 print(s1+s2)#对应的index相加,NaN…

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…

1 对Excel文件的操作 方法一: 使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写: 方法二: pandas库同样支持excel的读写操作:且更加简便. 2 pd.read_excel( )的参数 读Excel文件 df=pd.read_excel(io, sheet_name=0, # 工作表名称 header=0, # 指定作为列名的行 names=None, # 指定列的名字,传入一个list数据 index_col=None, # 指定列为索引列 usecols=None…

目录 1 pandas简介 2 导入 3 使用 4 读取.写入 1 pandas简介 1.Pandas是什么? Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集: 它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算): 用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能. 2.DataFrame DataFrame是Pandas中的一个表格型的数据结构,包含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值.字符串.布尔型等),DataFrame即有行索引也有列索引,可以被看做是由Series组成的字典. pa…

  CD商品订单数据的分析总结.根据订单数据(用户的消费记录),从时间维度和用户维度,分析该网站用户的消费行为.通过此案例,总结订单数据的一些共性,能通过用户的消费记录挖掘出对业务有用的信息.对其他产品的线上消费数据分析有一定的借鉴价值,能达到举一反三的效果. 订单交易数据分析 目录 一.案例背景 二.案例目的 三.分析框架 imageimage 四.分析过程 4.1数据加载和初探 4.2消费概况分析 4.2.1时间维度分析消费情况(按月) 4.2.2用户维度分析消费情况 4.2.2.1个体消费…