pandas數(shù)據(jù)分析實(shí)例 Python編程中,如何實(shí)現(xiàn)將Excel文件中多個工作表合并為一個工作表?
Python編程中,如何實(shí)現(xiàn)將Excel文件中多個工作表合并為一個工作表?使用Python熊貓庫,十行代碼。建議安裝Anaconda或使用PIP install panda直接安裝panda。合并工作
Python編程中,如何實(shí)現(xiàn)將Excel文件中多個工作表合并為一個工作表?
使用Python熊貓庫,十行代碼。
建議安裝Anaconda或使用PIP install panda直接安裝panda。
合并工作表數(shù)據(jù),遍歷每個工作表頁面,并使用concat函數(shù)合并所有工作表數(shù)據(jù)。
重復(fù)數(shù)據(jù)消除,使用drop Duplicate()函數(shù)刪除重復(fù)數(shù)據(jù)。
要寫入合并結(jié)果,請使用uExecl()寫入合并結(jié)果。
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操控excel,選擇Python還是vba?
對于大量數(shù)據(jù),建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)沒有分割,計算機(jī)配置不高時,會出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后,如果內(nèi)存沒有釋放,電腦也會多卡。VBA一般啟動兩個CPU核進(jìn)行數(shù)據(jù)計算,運(yùn)算效率較低?,F(xiàn)在微軟已經(jīng)停止更新VBA了,更建議大家學(xué)習(xí)python。如果只操作excel,兩種學(xué)習(xí)難度相差不大,但是Python的開發(fā)空間會更好
另一種更方便的方法是使用power Bi的三個組件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,power query進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,PowerPivot進(jìn)行分析,power Bi進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的優(yōu)點(diǎn)數(shù)據(jù)可視化的主要特點(diǎn)是學(xué)習(xí)周期短,數(shù)據(jù)可以自動刷新,啟動速度較快。使用這種方法,效率可能比excel快,但速度仍然不如python快。當(dāng)然,為了長期的可持續(xù)發(fā)展,建議學(xué)習(xí)Python,但是學(xué)習(xí)周期會相對較長
學(xué)習(xí)Python與年齡無關(guān)。去年,我33歲的時候在openstack上學(xué)習(xí)Python。在我的職業(yè)生涯中,我學(xué)過幾種語言,包括C、C、PHP和python。
就學(xué)習(xí)內(nèi)容而言,我認(rèn)為學(xué)習(xí)一門語言主要包括兩個方面:
1)語言本身的語法,其實(shí)內(nèi)容很少
2)與語言相關(guān)的系統(tǒng)庫和第三方庫,內(nèi)容多,難度大
另外,我的經(jīng)驗(yàn)是如何學(xué)好一門語言的實(shí)踐,實(shí)踐包括兩個方面:
1)閱讀更多的代碼,你可以看到更好的開源項(xiàng)目,如openstack或Django等。
2)編寫更多的代碼。如果你的工作中有項(xiàng)目,如果沒有,你可以寫一些小項(xiàng)目。例如,開發(fā)一個python版本的redis。
29歲想學(xué)python,有哪些建議?
如果是基本的,我想找一個在線網(wǎng)站學(xué)習(xí)如何開始是可以的。如果你想系統(tǒng)地學(xué)習(xí),我建議從不同的方向?qū)W習(xí)會更有效率。例如下面三個,分別為安全域、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等。如果是游戲指導(dǎo)或機(jī)器學(xué)習(xí),找另一個。。
從哪本書開始學(xué)習(xí)Python比較好?
熊貓.DataFrame.fillna()函數(shù)用于填充數(shù)組中的Nan值,但此方法不會更改原始數(shù)組,而是返回一個新數(shù)組。下面是一個示例演示:
我們可以發(fā)現(xiàn),在用fillna方法填充缺少的值之后,將返回一個填充的數(shù)組,但原始數(shù)組沒有更改。
如果我們想改變原來的數(shù)組,我們需要重新賦值
填寫指定的多列缺失值,就像填寫整個數(shù)組的缺失值一樣,我們需要重新賦值。