import xlwt import os def write_excel(words,filename): #写入Excel的函数,words是数据,filename是文件名 wb=xlwt.Workbook() sheet=wb.add_sheet('sheet1') attr=['词语','词性','词频'] #第一行:属性行 for col in range(3): sheet.write(0,col,attr[col]) for row in range(1,len(words)+1)
问题 你需要将数组(list)或元组(tuple)中的元素导出到N个变量中. 解决方案 任何序列都可以通过简单的变量赋值方式将其元素分配到对应的变量中,唯一的要求就是变量的数量和结构需要和序列中的结构完全一致. p = (1, 2) x, y = p # x = 1 # y = 2 data = ['google', 100.1, (2016, 5, 31)] name, price, date = data # name = 'google' # price = 100.1 # date =
问题:找出一个元素序列中出现次数最多的元素是什么 解决方案:collections模块中的Counter类正是为此类问题所设计的.它的一个非常方便的most_common()方法直接告诉你答案. # Determine the most common words in a list words = [ 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', '
转自:http://blog.csdn.net/u011089523/article/details/60341016 用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd
用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是S