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=[…

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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…

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…

用python从数据库中取到数据后,写入excel中做成自动报表,ExcelWrite默认的格式一般来说都比较丑,但workbook提供可以设置自定义格式,简单记录个demo,供初次使用者参考. 一. 取几列数据长下面这样,数字我随便编的,不用在意: 二.ExcelWriter写入后默认格式长下面这样,字体丑,宽度不够,没有百分比格式: 三.设置格式后保存结果,好看多了: 四.好了,实现在下面代码里有注释 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd i…

引言 利用psutil模块(https://pypi.python.org/pypi/psutil/),可以很方便的监控系统的CPU.内存.磁盘IO.网络带宽等性能參数,下面是否代码为监控某个特定程序的CPU资源消耗.打印监控数据,终于画图显示,而且保存为指定的 PDF 文档备份. 示范代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Copyright (C) 2015 By Thomas Hu. All rights reserved.…

利用mongodb保存图片通常有两种方法,一种是将图片数据转化为二进制作为字典的键值对进行保存,另一种是利用mongodb提供的GridFS进行保存,两者各有利弊.性能方面的优劣未曾测试,无法进行评价,此处仅对两种方式进行介绍,若有彻知者还望指教. 下面以如下数据作为示例进行介绍: 数据示例 dic = { "owner_name" : "samssmilin", "photo_id" : "602880671", "…

一. 二分法的适用条件 二分法查找适用于数据量较大时, 但是数据需要先排好顺序. 优点: 二分法查找效率特别高 缺点: 二分法只适用于有序序列 二. 二分法的主要思想是:设查找的数组区间为array[low, high](1)确定该区间的中间位置k(2)将查找的值T与array[k]比较. 若相等, 查找成功返回此位置, 否则确定新的查找区域, 继续二分查找. 区域确定如下: 1) T < array[k] 由数组的有序性可知T < array[k,k+1,……,high], 故新的区间为ar…

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接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Series类似于numpy中的一维数组,除了通吃一维…