# python pandas合并多个excel(xls和xlsx)文件(弹窗选择文件夹和保存文件) import tkinter as tk from tkinter import filedialog import os import pandas as pd import glob root = tk.Tk() root.withdraw() # 选择文件夹位置 filelocation = os.path.normpath(filedialog.askdirectory(initiald

使用pandas保存豆瓣短评数据 Python爬虫(入门+进阶)     DC学院 本节课程的内容是介绍open函数和pandas两种保存已爬取的数据的方法,并通过实际例子使用pandas保存数据. 保存数据的方法: open函数保存 pandas包保存(本节课重点讲授) csv模块保存 numpy包保存 使用open函数保存数据 1. open函数用法 使用with open()新建对象 写入数据 import requests from lxml import etree   url = '

没有matlab那样的保存中间变量可以用jupyter创建文件然后在pycharm中打开但是字体很奇怪- -所以还是用excel的中间文件方式#测试涨停# ret = asc.getPctChange('600868.SH,600000.SH','2016125','20161225','000300.SH')df = pd.read_excel("d:/temp.xlsx",header=0)# ret.to_excel("d:/temp.xlsx")

代码如下: 复制在python3上先试试吧^_^ # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jun 12 13:27:59 2017 @author: admin """ import urllib.request import os import re from bs4 import BeautifulSoup import xlwt os.chdir(r'C:\Users\admin\Desktop

仅仅是urllib2.unquote_plus解码是不够的,需要将特殊字符去掉 ILLEGAL_CHARACTERS_RE = re.compile(r'[\000-\010]|[\013-\014]|[\016-\037]|\xef|\xbf') value = ILLEGAL_CHARACTERS_RE.sub('', origin_value) 由于\xef|\xbf的存在,导致字符串乱码,查了一下这是作为utf-8 BOM的存在,需要过滤掉. BOM: https://en.wikipe

工具->选项->安全性

前言: 最近公司有数据分析的任务,如果使用Python做数据分析,那么对Pandas模块的学习是必不可少的: 本篇文章基于Pandas 0.20.0版本 话不多说社会你根哥!开干! pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas==0.20.0 一.数据分析需要的基本数据结构 数据统计.分析建立在二维表为基础数据结构之上,每一行称为1个Case,每1列成为1个variable : 按列分析:分析每 1个变量的变化.趋势

一.csv文件 csv以纯文本形式存储表格数据 pd.read_csv('文件名'),可添加参数engine='python',encoding='gbk' 一般来说,windows系统的默认编码为gbk,可在cmd窗口通过chcp查看活动页代码,936即代表gb2312. 例如我的电脑默认编码时gb2312,pycharm默认是utf-8编码,csv内存在中文时会出现错误,可通过指定engine或编码格式解决. 二.excel文件 之前博客写过通过xlrd和xlwt读写xls文件.通过open

需求: 某某金融大亨想涉足金融网贷,想给网贷平台取一个名字,那么取什么名字,名字里面包含哪些关键字,在行业内的曝光率会相比较高一些呢? 可以理解为: 你负责某某网贷平台的网络推广工作,如何进一步优化各广告推广平台上的搜索关键词,这些网贷平台的名称都有啥共同点? 其实就是: 想看看各网贷平台名称的高频词汇,给各平台的名称划下重点   找数据: 获取所有网贷平台的平台基本名称数据,这样子才能进行下一步工作 把网贷之家上所有平台的数据找出来,这样就可以了 读取数据: import pymysql im

这小节的题目看起来还挺晦涩的, crosstab 是 pandas 的一个函数, 作用还蛮强大的, 一起来看一下吧~~~ 首先还是先引入一个例子文件: import pandas as pd df = pd.read_excel('/Users/rachel/Sites/pandas/py/pandas/13_crosstab/survey.xls') df 输出:好, 下面看一下 crosstab 的功力: pd.crosstab(df.Nationality, df.Handedness)

pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数.pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据(如SQL)灵活的数据处理能力.它提供了复杂精细的索引功能,以便更为便捷地完成重塑.切片和切块.聚合以及选取数据子集等操作. 对于金融行业的用户,pandas提供了大量适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具. DataFrame是pandas的一个对象,它是一个面向列的二维表结构,且含有行标和列标. 在指定的录目下打开ipython notebook

Python 保存数据的方法: open函数保存 使用with open()新建对象 写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子) import requests from lxml import etree #发送Request请求 url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/' head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWe

 爬虫的操作步骤: 爬虫三步走 爬虫第一步:使用requests获得数据: (request库需要提前安装,通过pip方式,参考之前的博文) 1.导入requests 2.使用requests.get获取网页源码 import requests r = requests.get('https://book.douban.com/subject/1084336/comments/').text 爬虫第二步:使用BeautifulSoup4解析数据: (BeautifulSoup4库需要提前安装,通

最近有客户需求报表保存为xls的功能,需要保存的文件设置密码保护,特进行尝试! Workbook.SaveAs method (Excel) 参数详情:https://docs.microsoft.com/en-us/office/vba/api/excel.workbook.saveas  C++ Code  123456   void SaveAs(VARIANT &Filename, VARIANT &FileFormat, VARIANT &Password, VARIAN

$scope.ev_click = function(obj){ var ev = document.createEvent("MouseEvents"); ev.initMouseEvent("click", true, false, window, 0, 0, 0, 0, 0, false, false, false, false, 0, null); obj.dispatchEvent(ev); } $scope.export_add = function(n

open函数保存 使用with open()新建对象 写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 import requests from lxml import etree   #发送Request请求 url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/' head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0

只能新创建xls # coding=utf-8import xlwt writebook = xlwt.Workbook()                #打开excel test= writebook.add_sheet('test')          #添加一个名字叫test的sheet test.write(0,1,'this is a test')           #第0行第1列写入字符串'this is a test' writebook.save('testdata.xls'

#numpy中arrary与pandas中series.DataFrame区别#arrary生成数组,无索引.列名:series有索引,且仅能创建一维数组:DataFrame有索引.列名import numpy as npimport pandas as pd #numpy基本用法print(np.array([1,2,3,"a"])) #创建并打印一维数组#a=np.array([1,2,3,"a"])#print(a.shape,a.size) #a.shape

文章主要是创建: log : 日志文件 excel :文档的读写 ini 及 yaml :文件的读取 一:创建log日志文件 主要是对logging框架进行二次封装并输出自己需要的日志格式 1. 首先我们需要判断日志存储文件夹是否存在,不存在就进行创建 # log_path是存放日志的路径 cur_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) log_path = os.path.join(cur_path, 'logs') # 如果不存在

原创,转载请标明 QQ:231469242 # -*- coding: utf-8 -*- """Python3.0 Created on Sat Nov 26 08:54:26 2016 需要的安装包 pip install pytagcloud pip install pygame pip install simplejson @author: daxiong """ import pytagcloud #wordcounts 是一个列表,元

1.操作csv文件 1).读取文件 import csv f=open("test.csv",'r') t_text=csv.reader(f) for t,i in t_text: print t,i csv.reader把每一行数据转化成了一个list,list中每个元素是一个字符串. 2).写入文件 读文件时,我们把csv文件读入列表中,写文件时会把列表中的元素写入到csv文件中 import csv list1=[1,2,3,5,6,7] list2=["wq&quo