今天朋友问了我个需求,就是如何将多个分析后的结果,也就是多个DataFrame,写入同一个excel工作簿中呢? 之前我只写过放在一个sheet中,但是怎么放在多个sheet中呢?下面我在本地windows电脑中写的.希望对广大程序员有所帮助. # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/6/21 14:36 # @Author : wujf # @Email : 1028540310@qq.com # @File : excel.py # @Software:

在使用Pandas进行数据处理的时候,我们通常从CSV或EXCEL中导入数据,但有的时候数据都存在数据库内,我们并没有现成的数据文件,这时候可以通过Pymongo这个库,从mongoDB中读取数据,然后载入到Pandas中,只需要简单的三步. 第一步,导入相关的模块: import pymongo import pandas as pd 第二步,设置MongoDB连接信息: client = pymongo.MongoClient('localhost',27017) db = client['

1.将一个字典输入: 该字典必须满足:value是一个list类型的元素,且每一个key对应的value长度都相同: (以该字典的key为columns) >>> import pandas as pd >>> a = [1,2,3,4,5] >>> b = ["a","b","c"] >>> c = 1 >>> df = pd.DataFrame({&qu

一.读取单个表单 import pandas as pd excel_reader=pd.ExcelFile('文件.xlsx') # 指定文件 sheet_names = excel_reader.sheet_names # 读取文件的所有表单名,得到列表 df_data = excel_reader.parse(sheet_name=sheet_names[i]) # 读取表单的内容,i是表单名的索引,等价于pd.read_excel('文件.xlsx', sheet_name=sheet_

#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd import os if __name__ == '__main__': Folder_Path = 'c:\data1' os.chdir(Folder_Path) file_list = os.listdir() dfs = [] for item in file_list: dfs.append(pd.read_excel(Folder_Path + '\\' + i

原文:WPF模拟Office2010文件菜单的TabControl模板 这是Office2010中的文件菜单点开后的效果.本文我将以强大的WPF(www.itstrike.cn)来实现类似的效果.希望你能有所收获.而不是只拷贝/粘贴代码而已. 开始之前.先把TabControl找个地方放着. <Window x:Class="TestClient.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xam

Python爬虫系统化学习(1) 前言:爬虫的学习对生活中很多事情都很有帮助,比如买房的时候爬取房价,爬取影评之类的,学习爬虫也是在提升对Python的掌握,所以我准备用2-3周的晚上时间,提升自己对Python爬虫的掌握. Python爬取目标的三个流程: 1.获取页面: 基础技术:request,urllib,selenium 进阶技术:多线程多进程抓取,登陆抓取,突破IP封禁,使用服务器抓取 2.解析页面: 基础技术:re正则表达式,BeatuifulSoup和lxml 进阶技术:解决中文

分词是自然语言处理中最基本的一个任务,这篇小文章不介绍相关的理论,而是介绍一个电子病历分词的小实践. 开源的分词工具中,我用过的有jieba.hnlp和stanfordnlp,感觉jieba无论安装和使用都比较便捷,拓展性也比较好.是不是直接调用开源的分词工具,就可以得到比较好的分词效果呢?答案当然是否定的.尤其是在专业性较强的领域,比如医疗行业,往往需要通过加载相关领域的字典.自定义字典和正则表达式匹配等方式,才能得到较好的分词效果. 这次我就通过一个电子病历分词的小实践,分析在具体的分词任务

loader.py 这个文件中主要是对yaml,json用例加载转换成用例处理, 预置函数加载成方法字典,路径加载等 可用资料 [importlib]. https://docs.python.org/zh-cn/3/library/importlib.html [funcitons]. https://docs.python.org/zh-cn/3/library/functions.html 借助impotlib 动态导入module, vars内置函数解析module中的信息,并将其处理和

1.数值计算和统计基础 常用数学.统计方法 数值计算和统计基础 基本参数:axis.skipna df.mean(axis=1,skipna=False)  -->> axis=1是按行来进行统计: 默认按列统计(axis默认为0,可不写): skipna=False是不忽略,显示NaN,默认为True,即忽略NaN. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.Da

1.Pandas 基本介绍 Numpy 和 Pandas 有什么不同? 如果用 python 的列表和字典来作比较, 那么可以说 Numpy 是列表形式的,没有数值标签,而 Pandas 就是字典形式.Pandas是基于Numpy构建的,让Numpy为中心的应用变得更加简单. pandas基本功能和使用方法有哪些? 要使用pandas,首先需要了解他主要两个数据结构:Series和DataFrame. Series的 创建: import pandas as pd import numpy as

Pandas是用于数据操纵和分析,建立在Numpy之上的.Pandas为Python带来了两种新的数据结构:Pandas Series和Pandas DataFrame,借助这两种数据结构,我们能够轻松直观地处理带标签数据和关系数据. Pandas功能: 允许为行和列设定标签 可以针对时间序列数据计算滚动统计学指标 轻松处理NaN值 能够将不同的数据集合并在一起 与Numpy和Matplotlib集成 Pandas Series Pandas series 是像数组一样的一维对象,可以存储很多类

Pandas是用于数据操纵和分析,建立在Numpy之上的.Pandas为Python带来了两种新的数据结构:Pandas Series和Pandas DataFrame,借助这两种数据结构,我们能够轻松直观地处理带标签数据和关系数据. Pandas功能: 允许为行和列设定标签 可以针对时间序列数据计算滚动统计学指标 轻松处理NaN值 能够将不同的数据集合并在一起 与Numpy和Matplotlib集成 Pandas Series Pandas series 是像数组一样的一维对象,可以存储很多类

这几天在用 Python3 研究一个爬虫,最后一个需求是把爬下来的20+个csv文件整合到一个excel表里的不同sheets. 初版的核心代码如下: while year <= 2018: csvPath = sys.path[0] + '/result/%d.csv' % year excelPath = sys.path[0] + '/result.xlsx' csvReader = pandas.read_csv(csvPath, encoding='utf_8_sig') excelW

多Sheet导入教程 说明 本教程主要说明如何使用Magicodes.IE.Excel完成多个Sheet数据的Excel导入. 要点 多个相同格式的Sheet数据导入 多个不同格式的Sheet数据导入 主要步骤 1. 多个相同格式的Sheet数据导入 1.1 创建导入Sheet的Dto 主要代码如下所示: 学生数据Dto /// <summary> /// 导入学生数据Dto /// IsLabelingError:是否标注数据错误 /// </summary> [ExcelImp

原文作者:tanyongzheng 多Sheet导入教程 说明 本教程主要说明如何使用Magicodes.IE.Excel完成多个Sheet数据的Excel导入. 要点 多个相同格式的Sheet数据导入 多个不同格式的Sheet数据导入 主要步骤 1. 多个相同格式的Sheet数据导入 1.1 创建导入Sheet的Dto 主要代码如下所示: 学生数据Dto /// <summary> /// 导入学生数据Dto /// IsLabelingError:是否标注数据错误 /// </sum

目录 Numpy和Pandas Numpy科学计算 Pandas数据分析 安装jupyter notebook Numpy语法 创建和基本使用 切片索引 布尔索引 对位运算 矩阵的乘除 其他方法 Pandas语法 Pandas-Series Pandas-Dataframe 读取文件 Pandas数据清洗 Numpy和Pandas Numpy科学计算 Numpy 是一个专门用于矩阵化运算.科学计算的开源Python Pandas数据分析 pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量

在数据清洗转换中,常见的字典翻译,如性别在原表中是1(男).2(女)等,类似还有很多较大的字典需要翻译,若同一个表中有很多个字典需要翻译,采用[数据库查询]方式翻译的话效率就会相当低下. 这里采用java代码来翻译,初始化时将相关字典加载到内存中,此后就不需要再查询数据库了,然后每条记录进来就翻译各个字典,其实很简单,只是[java代码]这个控件限制较多,不支持泛型.this并不是步骤本身.能使用的方法都列在了左侧,使用起来不是很方便.关于字典翻译这个事,其实写一个专门的控件也不难,也是很不错的

A.使用字典加载数据的缺点 1.用户自行指定key,容易出错 2.存入.取出都需要key,容易混乱   B.模型 (MVC中的model) 1.字典与模型对比: (1)字典:存储数据,通过字符串类型的key取值(容易写错,写错了key编译器不会报错) (2)模型:存储数据,自定义属性存储数据,其实就类似JavaBean,本质是数据封装   2.实现 (1)定义模型类 @interface App : NSObject /** copy : NSString strong: 一般对象 weak:

概述 前端在日常工作中很大一部分时间是在思考页面的优化方案,让页面载入得更快.鉴于javascript是单线程的事件驱动语言,优化工作之一就是:控制图片.swf.iframe等大流量文件以及js和css等文件的加载顺序,让它们井然有序的进入到页面中,页面就能尽可能完整的呈现在他们眼前.而为了更好的用户体验,我们要知道每个文件触发onload事件的方案,因为它们在各个浏览器中的表现不尽相同. iframe的 load 事件 在所有为IFRAME动态添加onload监听事件的方法中,只有 使用事件监

注:本文代码在第一篇文章基础上修改而成,请务必先阅读第一篇文章. http://www.cnblogs.com/foxlee1024/p/7616987.html 本文也不会过多的讲解模板中遍历表达式的写法和说明,请先阅读第二篇文章. http://www.cnblogs.com/foxlee1024/p/7617120.html 好吧,今天是国庆第二天,大清早起来先把文章给写了吧! 这篇内容主要讲解一些如何导出多sheet的报表,我将用一个学生成绩表作为讲解案例.多sheet的导出不单单是简单