回答:思路与选择更重要我看过许多人一看到别人提问python处理excel之类的话题，立马就说出一大堆的库，结果很多初学者苦苦地编写Python代码处理数据，最后他们都会感觉太坑爹了。如果我在这里列出各种处理方法，那么成千上百的字数都不够看。我觉得你更应该了解思路与工具的选择，不然方向错了，你就算拿着再好用的工具也发挥不了作用。Python 与 Excel 的交互Python中有许多库可以与Excel交...
lieeps
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回答:这样做是不是有点麻烦啊？这种类似的数据管理操作，我们基本上不再用代码了，也不用数据库了，其实有个很简单的方法，轻松搞定了，而且即使不是专业的程序员也是可以做到的。（送免费工具，详见文末）直接用ＥＸＣＥＬ集成数据库大家都是使用云表企业应用平台，实现ＥＸＣＥＬ数据的管理，导入导出，数据分析，多用户操作，用户权限管理，流程审批等，都用这个软件就搞定了，比写代码更快还好用。集成了mysql,支持ＳＱＬ和Ｏ...
includecmath
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回答:在使用Python进行数据分析时，通常会使用到 Pandas模块。在该问题中的将两个Excel表格合并按照某列进行合并的需求同样可以使用 Python Pandas 模块实现。为了方便理解，我们采用以下 iris_a，iris_b 两表数据作为演示数据，其中橘色标注为重复数据，如下：比如我们希望将 iris_a，iris_b 表中 classes列值相同的行合并到一起。其实这个操作等同于SQL的内...
Astrian
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回答:这些都是工具，6K估计是给你开的你所会的这些工具的价格，至于你值多少钱或者将来你在这个岗位上能值多少钱，这首先要看是否人岗匹配，岗位的设定和你会的东西是不是绝大部分吻合的。如果匹配那么就要看你用这些工具能产生多少有价值的增量信息，这个才是关键。首先，要知道业务数据分析的核心价值是什么？业务分析要熟悉行业特点，了解公司业务及流程，有针对性的抓住运营管理的痛点和关键点，才能有自己独到的见解和分析视角，...
RobinQu
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回答:会不会python对你能不能成为数据分析师也没有任何关系，它只是一种工具语言，没有因果关系先从2则高级数据分析师的招聘看起：第一个：任职要求：1、统计学，数学，计算机等专业本科及以上学历，3~8年或以上的数据分析工作经验。 2、扎实的数理统计理论知识，如描述性统计，推断性统计，多元统计分析等。 3、熟悉数据挖掘理论与方法，如聚类分析，决策树，逻辑回归，关联规则等。 4、熟练使用SQL语言进行各种复...
icattlecoder
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...了处理环节，直奔 excel。 xlsxwriter 这个包的作用就是用 python 语法来写 excel 文件，在把所有关心的数据都裁剪完成后，下一步就是把它们按需塞进 excel 中。 import xlsxwriter 之后，用三行代码就能用 python 创建一个 excel 文件。 workbo...
...了处理环节，直奔 excel。 xlsxwriter 这个包的作用就是用 python 语法来写 excel 文件，在把所有关心的数据都裁剪完成后，下一步就是把它们按需塞进 excel 中。 import xlsxwriter 之后，用三行代码就能用 python 创建一个 excel 文件。 workbo...
...据同时还能将读写的细节隐去的模块并不是什么难事儿。Python中的CSV模块之中实现了读写CSV格式文件的一些类，他可以让你的程序以一种更容易被Excel处理的格式来输出或者读入数据，而不必纠结于CSV文件的一些麻烦的小细节。...
...存到电脑里的资料，今天发现了它。感谢作者的资料。 Python数据分析入门之pandas总结基础（一） 欢迎来Michael翔的博客查看完成版。
...该单元格中的内容以双引号引起。 转换为DataFrame格式 在Python中，pandas是数据处理方面功能最为强大的扩展模块了，包含了高级的数据结构Series和DataFrame，使得在Python中处理数据变得非常方便、快速和简单，后续我们在应用中会...
...aml文件 - dev:127.0.0.1 #dev:127.0.0.2 #prod:127.0.0.3 testcase目录：存放测试用例文件
...，然后筛选第一列的邮箱，复制到新表另存为即可。 在python的话，要先选择最后一列为NaN的值。选spam的好选，如果是NaN的话就要报错了。 上面这个图是看有多少是spam的值，下面这个图是把只选最后一列为NaN的值，记得...
...常需要将数据做个存档便使用了这一方便的格式。 简介 Python csv模块封装了常用的功能，使用的简单例子如下: # 读取csv文件 import csv with open(some.csv, rb) as f: # 采用b的方式处理可以省去很多问题 reader = csv.reader(f) for...
问题：csv.writer().writerow()保存的csv文件，打开时每行后都多一行空行 def write_csv_file(path, head, data): try: with open(path, w) as csv_file: writer = csv.writer(csv_file, dialect=excel) ...
...用Numpy2.1、Numpy的ndarray具有广播功能2.2 Numpy数组的性能比Python原生数据类型高3 ndarray的属性和基本操作3.1 ndarray的基本属性3.2 ndarray元素类型3.3 创建ndarray的方式3.4 ndarray对象的变换3.5 ndarray对象的操作4 、Numpy的函数与数...
...实现决策树。 实验环境 操作系统： win10 64 编程语言： Python3.6 用到的第三方模块有： numpy (1.12.1+mkl) scikit-learn (0.19.1) 数据源 为了方便理解和架设，我们用理论篇中买电脑的例子： 将这些记录保存成 csv 文件： RID,age,income,stude...
...这些数据里的一些计算。在这些情况下，了解如何从标准python列表或字典创建DataFrames会很有帮助。基本过程并不困难，但因为有几种不同的选择，所以有助于理解每种方法的工作原理。我永远记不住我是否应该使用 from_dict ， fr...
...是： Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效...
... 安装TuShare 方式1：pip install tushare 方式2：访问https://pypi.python.org/pypi/tushare/下载安装 方式3：将源代码下载到本地python setup.py install 安装lxml 详细信息看 百度：https://jingyan.baidu.com/art...更多可以看：http://tushare.org/为防止...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
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