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用Excel搜集与整理数据
2013-05-31 22:44:07搜集数据的方法有多种,可以采用统计报表、典型调查、重点调查或抽样调查,以后我国的统计调查将以抽样为主,所以我们在这里介绍一下如何用Excel进行抽样。 使用Excel进行抽样,首先要对各个总体单位进行编号,编号... -
如何用python整理表格_python下如何处理excel表格
2020-12-01 07:40:11xlrd模块xlrd是python中一个第三方的用于读取excle表格的模块,很多企业在没有使用计算机管理前大多使用表格来管理数据,所以导入表格还是非常常用的!安装xlrdpip install xlrdexcel结构分析一个excle表格包含多个...xlrd模块
xlrd是python中一个第三方的用于读取excle表格的模块,很多企业在没有使用计算机管理前大多使用表格来管理数据,所以导入表格还是非常常用的!
安装xlrd
pip install xlrd
excel结构分析
一个excle表格包含多个sheet
一个sheet中包含多行多列
每个单元格具备唯一的行号和列号
常用函数import xlrd
# 读取文件
work_book = xlrd.open_workbook("/Users/jerry/Desktop/公司机密数据.xlsx")
# 选取一个表
# 获取所有所有表格名称
print(work_book.sheet_names())
# 选择第2个 索引从0开始
sheet = work_book.sheet_by_index(1)
# 表格名称
print(sheet.name)
# 行数
print(sheet.nrows)
# 列数
print(sheet.ncols)
#批量读取行数据
# 取出第6行的全部内容包含数据类型
print(sheet.row(6))
# 取出第6行的内容包含数据类型 从第3列开始获取
print(sheet.row_slice(6,start_colx=3))
# 取出第6行的内容包含数据类型 从第3列开始获取
print(sheet.row_slice(6,start_colx=4,end_colx=5))
# 获取该行所有数据类型 一数字表示
# print(sheet.row_types(6))
# print(sheet.row_values(6))
# 单元格的处理
print(sheet.cell(0,0).value) # 取值
print(sheet.cell(0,0).ctype) # 取类型
print(sheet.cell_value(2,0)) # 直接取值
print(sheet.row(0)[0]) # 先取行再取单元格
print(sheet.col(0)) # 第0列所有数据
print(sheet.col(0)) # 先取列再取单元格
print(sheet.cell_type(0,0))
# 单元格位置转换
print(xlrd.cellname(2,1))
print(xlrd.cellnameabs(0,2))
print(xlrd.colname(5))
# 时间类型转换
# print(sheet.cell(6,5).value)
# print(xlrd.xldate_as_datetime(sheet.cell(6,5).value,1))
案例:
读取一个报价单 其第二个sheet包含合并单元格
文件地址:https://share.weiyun.com/5GaLY2mimport xlrd
sheet = xlrd.open_workbook("报价单.xlsx").sheet_by_index(1)
def get_text(row,col):
# 判断该坐标是否是被合并的单元格 合并单元格的数据都在合并区域的第一个位置
for ces in sheet.merged_cells:
if (row >= ces[0] and row < ces[1]) and (col >= ces[2] and col < ces[3]):
return sheet.cell(ces[0],ces[2]).value # 取出合并区域的第一个数据
return sheet.cell(row,col).value #正常取出对应数据
keys = sheet.row_values(1) # 获取所有的列标题
data = []
for row in range(2,sheet.nrows):
dic = {}
for col in range(sheet.ncols):
k = keys[col] #确定key
res = get_text(row,col)
dic[k] = res # 确定值 并存储
data.append(dic)
print(data)
# 序列化为json
import json
json.dump(data,open("test.json","wt"),ensure_ascii=False)
xlwt模块
是python中一个第三方的用于写入excle数据到表格的模块
用代码来编写exlce是非常低效的 所以该模块了解即可。import xlwt
# 创建工作簿
work = xlwt.Workbook()
# 创建一个表
sheet = work.add_sheet("员工信息数据")
#创建一个字体对象
font = xlwt.Font()
font.name = "Times New Roman" # 字体名称
font.bold = True # 加粗
font.italic = True # 斜体
font.underline = True # 下划线
#创建一个样式对象
style = xlwt.XFStyle()
style.font = font
# 写入标题
for k in keys:
sheet.write(0,keys.index(k),k,style)
# 写入数据
for i in infos:
for k in keys:
sheet.write(1 + infos.index(i),keys.index(k),label = i[k])
# 保存至文件
work.save("test.xls")
import xlrd
import pymysql
# 读取文件
work_book = xlrd.open_workbook("/xxx/xxx.xlsx")
# 选取一个表
sheet = work_book.sheet_by_index(0)
# 遍历表格数据
datas = []
for row in range(1,sheet.nrows):
temp_list =[]
for col in range(sheet.ncols):
value = sheet.cell_value(row,col)
temp_list.append(value)
datas.append(temp_list)
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect(host='localhost', port=3306,
user='username', passwd='password', db='database_name', charset='utf8')
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 插入语句
sql = "INSERT INTO SHOP(shop_code, shop_name, month) VALUES (%s,%s,%s)"
try:
# 执行sql语句
cursor.executemany(sql, datas)
# 提交到数据库执行
db.commit()
except :
# 如果发生错误则回滚
db.rollback()
# 关闭游标
cursor.close()
# 关闭数据库连接
db.close()
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excel数据清洗_如何用 Python 清洗数据?
2020-11-27 04:01:50我们可以把数据分析细分为以下 8 个步骤:(1)读取(2)清洗(3)操作(4)转换(5)整理(6)分析(7)展现(8)报告在《如何用 Python 读取数据?》这篇文章中,我们学习了从 5 种不同的地方读取数据的方法,接下来,我们将利用...林骥的第 38 篇文章
0. 序言在做数据分析之前,我们首先要明确数据分析的目标,然后应用数据分析的思维,对目标进行细分,再采取相应的行动。我们可以把数据分析细分为以下 8 个步骤:(1)读取(2)清洗(3)操作(4)转换(5)整理(6)分析(7)展现(8)报告在《如何用 Python 读取数据?》这篇文章中,我们学习了从 5 种不同的地方读取数据的方法,接下来,我们将利用其中的一种方法,从 Excel 文件中读取原始数据,然后利用 Python 对它进行清洗。下面我们用一副待清洗的扑克牌作为示例,假设它保存在代码文件相同的目录下,在 Jupyter Lab 环境中运行以下代码:
返回结果如下:import numpy as np
import pandas as pd
# 设置最多显示 10 行
pd.set_option('max_rows', 10)
# 从 Excel 文件中读取原始数据
df = pd.read_excel(
'待清洗的扑克牌数据集.xlsx'
)
df这幅待清洗的扑克牌数据集,有一些异常情况,包括:大小王的花色是缺失的,有两张重复的黑桃♠️ A,还有一张异常的黑桃♠️ 30。1. 如何查找异常?在正式开始清洗数据之前,往往需要先把异常数据找出来,观察异常数据的特征,然后再决定清洗的方法。
# 查找「花色」缺失的行
df[df.花色.isnull()]# 查找完全重复的行
df[df.duplicated()]# 查找某一列重复的行
df[df.编号.duplicated()]
返回结果:array(['大王', '小王', 'A', '30', 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 'J', 'Q', 'K', 2, 3], dtype=object)根据常识可以判断,牌面为 30 的是异常值。# 查找牌面的所有唯一值
df.牌面.unique()# 查找「牌面」包含 30 的异常值
df[df.牌面.isin(['30'])]# 查找王牌,模糊匹配
df[df.牌面.str.contains(
'王', na=False
)]# 查找编号在 1 到 5 之间的行
df[df.编号.between(1, 5)]查找某个区间,也可以用逻辑运算的方法来实现:
其中「 & 」代表必须同时满足两边的条件,也就是「且」的意思。还可以用下面等价的方法:# 查找编号在 1 到 5 之间的行
df[(df.编号 >= 1)
& (df.编号 <= 5)]
其中「 | 」代表两边的条件满足一个即可,也就是「或」的意思,「 ~ 」代表取反,也就是「非」的意思。2. 如何排除重复?使用 drop_duplicates() 函数,在排除重复之后,会得到一个新的数据框。# 查找编号在 1 到 5 之间的行
df[~((df.编号 < 1)
| (df.编号 > 5))]# 排除完全重复的行,默认保留第一行
df.drop_duplicates()返回结果如下:
如果想要改变原来的数据框,有两种方法,一种方法,是增加 inplace 参数:
另一种方法,是把得到的结果,重新赋值给原来的数据框:# 排除重复后直接替换原来的数据框
df.drop_duplicates(
inplace=True
)# 排除重复后,重新赋值给原来的数据框
df = df.drop_duplicates()如果想要按某一列排除重复的数据,那么指定相应的列名即可。
# 按某一列排除重复,默认保留第一行
df.drop_duplicates(['花色'])
如果想要保留重复的最后一行,那么需要指定 keep 参数。# 按某一列排除重复,并保留最后一行
df.drop_duplicates(
['花色'], keep='last'
)
从上面两个返回结果的编号可以看出,不同方法的差异情况。3. 如何删除缺失?使用 dropna() 函数,默认删除包含缺失的行。为了更加简单易懂,我们用扑克牌中不重复的花色作为示例。# 不重复的花色
color = df.drop_duplicates(
['花色']
)
color# 删除包含缺失值的行
color.dropna()
如果想要删除整行全部为空的行,那么需要指定 how 参数。# 删除全部为空的行
color.dropna(how='all')
如果想要删除包含缺失值的列,那么需要指定 axis 参数。# 删除包含缺失值的列
color.dropna(axis=1)
可以看到,包含缺失值的「花色」这一列被删除了。4. 如何补全缺失?使用 fillna() 函数,可以将缺失值填充为我们指定的值。# 补全缺失值
color.fillna('Joker')
可以看到,原来的 NaN 被填充为 Joker,在实际工作的应用中,通常填充为 0,也就是说, fillna(0) 是比较常见的用法。如果想要使用临近的值来填充,那么需要指定 method 参数,例如:# 用后面的值填充
color.fillna(method='bfill')
可以看到,原来第一行的 NaN 替换成了第二行的「黑桃♠️」。其中 method 还有一些其他的可选参数,详情可以查看相关的帮助文档。还有一种按字典填充的方法。为了让下面的演示更加直观易懂,我们先把索引为 2 的牌面设置为缺失值:# 为了演示,先指定一个缺失值
color.loc[2, '牌面'] = np.nan
color# 按列自定义补全缺失值
color.fillna(
{'花色': 0, '牌面': 1}
)
可以看出,不同列的缺失值,可以填充为不同的值,花色这一列填充为 0,牌面这一列填充为 1,我在图中分别用红色的方框标记出来了。5. 应用案例下面我们用 Python 代码,把这幅待清洗的扑克牌数据集,变成一副正常的扑克牌数据。
返回结果如下:import numpy as np
import pandas as pd
# 设置最多显示 10 行
pd.set_option('max_rows', 10)
# 从 Excel 文件中读取原始数据
df = pd.read_excel(
'待清洗的扑克牌数据集.xlsx'
)
# 补全缺失值
df = df.fillna('Joker')
# 排除重复值
df = df.drop_duplicates()
# 修改异常值
df.loc[4, '牌面'] = 3
# 增加一张缺少的牌
df = df.append(
{'编号': 4,
'花色': '黑桃♠',
'牌面': 2},
ignore_index=True
)
# 按编号排序
df = df.sort_values('编号')
# 重置索引
df = df.reset_index()
# 删除多余的列
df = df.drop(
['index'], axis=1
)
# 把清洗好的数据保存到 Excel 文件
df.to_excel(
'完成清洗的扑克牌数据.xlsx',
index=False
)
df
可以看到,我们已经成功地把它变成了一副正常的扑克牌数据。6. 小结我们简单回顾一下本文的主要内容,首先,我们从宏观层面介绍了数据分析的 8 个步骤,然后用一副待清洗的扑克牌数据集作为示例,从读取数据,到查找异常,再到排除重复、删除缺失和补全缺失,最后,我们用一个案例,完整演示了清洗数据的过程。如果你想要获取本文的案例数据,请前往林骥的公众号后台回复「清洗」。猜你喜欢如何用 Python 读取数据?用扑克牌演示 Python 数据分析数据分析的 8 种思维 -
r语言导入spss数据_如何将excel表格数据导入到r语言中-如何从excel把数据导入到r中...
2021-01-17 19:28:43data1 另外,R应该用/,而不\所以应该是data1 或者用两个\\data1 还有R区小写以应该用C:,而不是c:如何将R语言中的表格数据输出为Excel文件需要导入 包rJava和xlsx运用write.xlsx格式:write.xlsx(x, file, ...怎样向R语言中导入excel中整理好的数据呢?
data1
另外,R应该用/,而不\
所以应该是data1
或者用两个\\
data1
还有R区小写以应该用C:,而不是c:
如何将R语言中的表格数据输出为Excel文件
需要导入 包rJava和xlsx
运用write.xlsx格式:write.xlsx(x, file, sheetName="Sheet1",
col.names=TRUE, row.names=TRUE, append=FALSE, showNA=TRUE)
x为数据集,file为文件名(导默认文件夹,通过过getwd()查询默认目录,setwd()修改目录)
还可以运用函数write.cxv:格式:write.csv(x, file)
r语言怎样把新数据再加到已有数据的excel表格里
data1
另外,R应该用/,而不\
所以应该是data1
或者用两个\\
data1
还有R区小写以应该用C:,而不是c:
如何从excel把数据导入到r中
需要导入 包rJava和xlsx
运用write.xlsx格式:write.xlsx(x, file, sheetName="Sheet1",
col.names=TRUE, row.names=TRUE, append=FALSE, showNA=TRUE)
x为数据集,file为文件名(导默认文件夹,通过过getwd()查询默认目录,setwd()修改目录)
还可以运用函数write.cxv:格式:write.csv(x, file)
r语言怎么导入数据,导入后怎么调用
做分析数据真是一大悲剧,正是无水、无根之木再加米之炊。通常我寻到的数据格式主要有文本格式、Excel格式和SPSS格式。当然也会有从数据库等其它途径进来,这不在本文讨论范围内。
一般的文本格式导入,都可以用read.table命令把数据扔进R里面。Excel和Spss数据的话,可用相应软件将文件打开,观察数据结构后将其复制到剪贴板,然后一样可以用read.table('clipboard')扔到R里面。如果文件太大不好复制,那么可以利用Excel和Spss的导出功能,将数据导出成文本格式。
还有一种情况就是,你的计算机上没有安装Excel或是Spss,这数据导入就要用到RODBC扩展包了。首先装载RODBC包。然后输入数据文件的绝对路径(要注意是用/而不是\)来定义连接,最后用数据抓取命令获取你需要的标签页数据内容(Sheet1)。
library(RODBC)
channel=odbcConnectExcel("d:/test.xls")
mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')这样简单的两个步骤就可以将Excel数据导入R的mydata变量中。如果是Excel2007格式数据则要换一个函数
channel=odbcConnectExcel2007('d:/test.xlsx')
mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')导入spss的sav格式数据则要用到foreign扩展包,加载后直接用read.spss读取sav文件
library(foreign)
mydata=read.spss('d:/test.sav')上面的函数在很多情况下没能将sav文件中的附加信息导进来,例如数据的label,那么建议用Hmisc扩展包的spss.get函数,效果会更好一些。
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lisp倒入excel数据画图_【技术帖】如何用excel做基金组合净值曲线
2020-12-31 23:08:24替换为/接下来整理数据,将这两个基金具有【相同净值日期】的数据放在同一行,如持有下图这两个基金,望正的净值只保留月底那一天的数据,其他数据去除。整理后的数据如下将上表的累计净值、涨跌...先从金斧子官网找到基金的净值,复制到excel表。如下图,左边一列是2015年以来【安信乾盛鹏*2期】的净值数据,右边一列为【从*全天候联接A 】的净值数据。
在开始栏目下,找到“替换"
选中A列,将净值日期的.替换为/
接下来整理数据,将这两个基金具有【相同净值日期】的数据放在同一行,如持有下图这两个基金,望正的净值只保留月底那一天的数据,其他数据去除。
整理后的数据如下
将上表的累计净值、涨跌幅去掉,同时从http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_zhishu_399300.html网易财经上导出沪深300指数历史数据,并手动加入到上述表格。(由于数据较多,可先将基金净值数据和沪深300数据各自放在一个excel表,然后用本文末的python程序,,将有相同日期的放在一个表格。)
净值化沪深300指数(即净值日收盘价除以2015年5月买入望正时的沪深300指数),同时计算整体组合的份额(2015年买入100万份组合份额,2017年10月底,买入80.906万份组合份额)
计算持仓市值后,组合净值即为持仓市值除以份额。
画图,插入图表。
得出净值图如下:
选中日期这一水平轴,点”选择数据“
得出组合净值走势和沪深300的走势如下:
同样的方法将持仓市值的数据添加进来,由于持仓市值和组合净值、沪深300的单位不一样,我们更改图表类型,将持仓市值显示在有坐标轴
调整一下颜色,得出净值走势图如下:
附:
import pandas as pd
zuhe = pd.read_excel('C:/Users/bowen.chen/data/AAA.xlsx')
hs = pd.read_excel('C:/Users/bowen.chen/data/沪深300指数.xlsx')
data_mg = pd.merge(left=zuhe, right=hs, how='outer', on='净值日期', suffixes=('_1', '_2'))
data_mg.to_excel('BBB.xlsx', index=False)
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2020-05-19 06:24:52如何用EXCEL做出GO分类图及#39#39#39#39;关键基因#39#39#39#39;搜索分析 小编最近在整理各种转录组数据悲催的是小编不会编程这不是难为人吗不过好在我的excel分析用的还算说得过去今天来回顾下怎样通过excel画出高... -
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