python中用to_csv（）儲(chǔ)存數(shù)據(jù)為什么只能存儲(chǔ)到一條數(shù)據(jù)？這段循環(huán)邏輯有問題， 因?yàn)樽詈蟮?行代碼都在循環(huán)體里面，這導(dǎo)致了每次to_csv只導(dǎo)出一條數(shù)據(jù)。最后程序運(yùn)行完之后，csv文件里的最終

python中用to_csv（）儲(chǔ)存數(shù)據(jù)為什么只能存儲(chǔ)到一條數(shù)據(jù)？

這段循環(huán)邏輯有問題， 因?yàn)樽詈蟮?行代碼都在循環(huán)體里面，這導(dǎo)致了每次to_csv只導(dǎo)出一條數(shù)據(jù)。最后程序運(yùn)行完之后，csv文件里的最終結(jié)果只是最后一條數(shù)據(jù)而已。

而且這段程序過于繁雜了，有很多多余的計(jì)算，當(dāng)數(shù)據(jù)多的時(shí)候會(huì)有性能問題。可以用下面的方法， 要更簡潔。

# 直接把profile（也就是result字段里的內(nèi)容）放進(jìn)DataFrame參數(shù)里面# 然后在把需要的字段過濾一下， 這樣就可以1行代碼解決你的問題了，當(dāng)然下面的為了讓代碼更易讀，我分成了3行。profile = responer.json()(["content"]["positionTrsult"]["result"])profileColumns = ["positionName"， "city"， "education"， "workYear"]f = pd.DataFrame(profile， columns=profileColumns )#pandas在很多操作的時(shí)候，能得到我們想象中的結(jié)果，所以多試試，會(huì)有很多驚喜的~

然后看你是剛用pandas（我也是剛學(xué)習(xí)pandas），給你一個(gè)建議， 就是涉及到pandas的操作就【盡量】不要用循環(huán)，這對(duì)以后處理大量數(shù)據(jù)的時(shí)候會(huì)產(chǎn)生非常大的性能問題的。我用循環(huán)處理10W 的數(shù)據(jù)的時(shí)候等了十分鐘都沒有得出結(jié)果來。。。CPU是8700k，內(nèi)存32G都不行...

python通過什么來判斷操作是否在分支結(jié)構(gòu)中？

縮進(jìn)。

Python中的縮進(jìn)(Indentation)決定了代碼的作用域范圍。這一點(diǎn)和傳統(tǒng)的c/c 有很大的不同(傳統(tǒng)的c/c 使用花括號(hào){}符，python使用縮進(jìn)空格)。

每行代碼中開頭的空格數(shù)(whitespace)用于計(jì)算該行代碼的縮進(jìn)級(jí)別(Indentation level)，注意一個(gè)Tab等于8個(gè)空格(Space)，縮進(jìn)級(jí)別為0表示無縮進(jìn)空格。

Python中的每一條語句都有一個(gè)縮進(jìn)級(jí)別，并且縮進(jìn)級(jí)別會(huì)使用棧的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ)。

Python有什么辦法可以讓程序去遍歷比電腦內(nèi)存大的數(shù)據(jù)？

您好，很高興在這里交流。

具體要看什么樣的數(shù)據(jù)啦，如果是大數(shù)據(jù)量的Excel數(shù)據(jù)，Python有天然的數(shù)據(jù)處理庫pandas。

它具備Excel表的一切功能，從多表拼接，合并，查找，替換，到數(shù)據(jù)透視表，無所不能，特別適合千萬級(jí)數(shù)據(jù)記錄的大數(shù)量的處理。

一切順利，加油。

使用python操作Excel，哪個(gè)庫比較方便易學(xué)？

xlwt主要用來創(chuàng)建并寫入數(shù)據(jù)到Excel。已經(jīng)存在的表不可以寫入。

以下使用Python寫九九乘法表到Excel

運(yùn)行之后，代碼文件所在的文件夾會(huì)多出一個(gè)”九九乘法表“的Excel，內(nèi)容如下圖：

xlrd主要用來讀取Excel的數(shù)據(jù)。

打印結(jié)果如下圖：

使用xlutils的copy函數(shù)來變相更改Excel的數(shù)據(jù)

配合xlrd庫來更改

運(yùn)行之后，文件夾又多出一個(gè)”九九乘法表改版“的Excel表格。內(nèi)容如下：