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  • wps如何创建表格
    2020-11-30 12:33:15

    python3怎么用pandas读wps表格

    wps

    excel表格是吧?

    import pandas as pd

    ex1 = pd.read_excel("xxx.xlsx")

    官方文

    http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_excel.html#pandas.read_excel

    只掌握简单的R和Python基础,想学习Pandas,请问有什么好的在线平台...

    windows下也可以,或者装个linux虚拟机

    python pandas怎么输出结果

    本文pandas官方网站上《10 Minutes to pandas》的的翻译,原文在这这篇文章是对pandas的一个简单的介绍,详细的介绍请参考:Cookbook 。习惯上,我们会按下面格式引入所需要的包:

    一、 创建对象

    可以通过 Data Structure Intro Setion 来查看有关该节内容的详细信息。

    1、可以通过传递一个list对象来创建一个Series,pandas会默认创建整型索引:

    2、通过传递一个numpy array,时间索引以及列标签来创建一个DataFrame:

    3、通过传递一个能够被转换成类似序列结构的字典对象来创建一个DataFrame:

    4、查看不同列的数据类型:

    5、如果你使用的是IPython,使用Tab自动补全功能会自动识别所有的属性以及自定义的列,下图中是所有能够被自动识别的属性的一个子集:

    二、 查看数据

    详情请参阅:Basics Section

    1、 查看frame中头部和尾部的行:

    2、 显示索引、列和底层的numpy数据:

    3、 describe()函数对于数据的快速统计汇总:

    4、 对数据的转置:

    5、 按轴进行排序

    6、 按值进行排序

    三、 选择

    虽然标准的Python/Numpy的选择和设置表达式都能够直接派上用场,但是作为工程使用的代码,我们推荐使用经过优化的pandas数据访问方式: .at, .iat, .loc, .iloc 和 .ix详情请参阅Indexing and Selecing Data 和 MultiIndex / Advanced Indexing。

    l 获取

    1、 选择一个单独的列,这将会返回一个Series,等同于df.A:

    2、 通过[]进行选择,这将会对行进行切片

    l 通过标签选择

    1、 使用标签来获取一个交叉的区域

    2、 通过标签来在多个轴上进行选择

    3、 标签切片

    4、 对于返回的对象进行维度缩减

    5、 获取一个标量

    6、 快速访问一个标量(与上一个方法等价)

    l 通过位置选择

    1、 通过传递数值进行位置选择(选择的是行)

    2、 通过数值进行切片,与numpy/python中的情况类似

    3、 通过指定一个位置的列表,与numpy/python中的情况类似

    4、 对行进行切片

    5、 对列进行切片

    6、 获取特定的值

    l 布尔索引

    1、 使用一个单独列的值来选择数据:

    2、 使用where操作来选择数据:

    3、 使用isin()方法来过滤:

    l 设置

    1、 设置一个新的列:

    2、 通过标签设置新的值:

    3、 通过位置设置新的值:

    4、 通过一个numpy数组设置一组新值:

    上述操作结果如下:

    5、 通过where操作来设置新的值:

    四、 缺失值处理

    在pandas中,使用np.nan来代替缺失值,这些值将默认不会包含在计算中,详情请参阅:Missing Data Section。

    1、 reindex()方法可以对指定轴上的索引进行改变/增加/删除操作,这将返回原始数据的一个拷贝:、

    2、 去掉包含缺失值的行:

    3、 对缺失值进行填充:

    4、 对数据进行布尔填充:

    五、 相关操作

    详情请参与 Basic Section On Binary Ops

    统计(相关操作通常情况下不包括缺失值)

    1、 执行描述性统计:

    2、 在其他轴上进行相同的操作:

    3、 对于拥有不同维度,需要对齐的对象进行操作。Pandas会自动的沿着指定的维度进行广播:

    Apply

    1、 对数据应用函数:

    直方图

    具体请参照:Histogramming and Discretization

    字符串方法

    Series对象在其str属性中配备了一组字符串处理方法,可以很容易的应用到数组中的每个元素,如下段代码所示。更多详情请参考:Vectorized String Methods.

    六、 合并

    Pandas提供了大量的方法能够轻松的对Series,DataFrame和Panel对象进行各种符合各种逻辑关系的合并操作。具体请参阅:Merging section

    Concat

    Join 类似于SQL类型的合并,具体请参阅:Database style joining

    Append 将一行连接到一个DataFrame上,具体请参阅Appending:

    七、 分组

    对于”group by”操作,我们通常是指以下一个或多个操作步骤:

    (Splitting)按照一些规则将数据分为不同的组;

    (Applying)对于每组数据分别执行一个函数;

    (Combining)将结果组合到一个数据结构中;

    详情请参阅:Grouping section

    1、 分组并对每个分组执行sum函数:

    2、 通过多个列进行分组形成一个层次索引,然后执行函数:

    八、 Reshaping

    详情请参阅 Hierarchical Indexing 和 Reshaping。

    Stack

    数据透视表,详情请参阅:Pivot Tables.

    可以从这个数据中轻松的生成数据透视表:

    九、 时间序列

    Pandas在对频率转换进行重新采样时拥有简单、强大且高效的功能(如将按秒采样的数据转换为按5分钟为单位进行采样的数据)。这种操作在金融领域非常常见。具体参考:Time Series section。

    1、 时区表示:

    2、 时区转换:

    3、 时间跨度转换:

    4、 时期和时间戳之间的转换使得可以使用一些方便的算术函数。

    十、 Categorical

    从0.15版本开始,pandas可以在DataFrame中支持Categorical类型的数据,详细 介绍参看:categorical introduction和API documentation。

    1、 将原始的grade转换为Categorical数据类型:

    2、 将Categorical类型数据重命名为更有意义的名称:

    3、 对类别进行重新排序,增加缺失的类别:

    4、 排序是按照Categorical的顺序进行的而不是按照字典顺序进行:

    5、 对Categorical列进行排序时存在空的类别:

    十一、 画图

    具体文档参看:Plotting docs

    对于DataFrame来说,plot是一种将所有列及其标签进行绘制的简便方法:

    十二、 导入和保存数据

    CSV,参考:Writing to a csv file

    1、 写入csv文件:

    2、 从csv文件中读取:

    HDF5,参考:HDFStores

    1、 写入HDF5存储:

    2、 从HDF5存储中读取:

    Excel,参考:MS Excel

    1、 写入excel文件:

    2、 从excel文件中读取:

    来自为知笔记(Wiz)

    python中pandas模块学习要多久

    看你的理解力

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    dd5fdc572df07495e84e1382db4f2a33.png

    方法步骤:

    e2ec80a018a88cbe60b6a20d97bf5522.png大小:64.99 MB版本:10.1.0.6876 官方版环境:WinXP, Win7, Win8, Win10

    1、打开电脑中的Excel软件,进入主界面之后新建一个文档!

    dd5fdc572df07495e84e1382db4f2a33.png

    2、在这个新建的窗口中插入一个图形,由于是演示小编就在形状中随意选择一个吧!

    f3cbacf062448da978c7bcb17f10f935.png

    3、单击选中的图形之后我们就可以在文档中找到它了,接着使用鼠标单击选中这个图形,然后使用鼠标左键拖拽着就可以移动它了。

    34311a3c74a9bf6595aa7fffa23043db.png

    4、想要对齐我们可以使用能够绘图工具选项,在这个选项中有一个工具叫做对齐,使用鼠标单击它!

    7420f9c9b39f1ed360f8add43a3c8456.png

    5、点击之后我们会发现在选择框中出现了很多种对齐的方法,在里面单击找到“对齐网格”一栏。

    0238056a1861ba74a08b25ff2d011bcd.png

    6、点击之后回到主界面之后图形是没有发生任何的变化的,但是只要我们移动这个图形就会出现很多的网格线,这样我们就可以利用网格线来将图形和表格对齐了!

    cbeed64a9bc61310e5b1015eb17b57c2.png

    7、设置了之后这个图形一定有一边是对齐表格的,想要自由移动的用户可以使用相同的方法取消“对齐网格”的设置!

    51e59a5a24655690e3d69b866d7531ce.png

    8、取消之后若是移动这个图形就不会再出现网格线了,并且可以随意移动!

    0463838457720af64a9f53a01570e9a8.png

    这就是小编在excel中使得图形和单元格对齐的方法了,只要是我们添加到excel中的图形都是可以使用工具来将它们对齐的。感兴趣的用户可以了解一下对齐选项框中的其他选项!

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    37496abc599e43b30fce64b0c3b1a375.gif

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    将保存位置选为桌面即可,具体步骤如下:

    点击另存为,页面会弹出一个窗口,询问保存路径,如下图

    在窗口左侧一栏中,找到:桌面,点击它。

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