excel数据比对
2020年2月3日 没有评论
一、背景与思路
背景：由于新冠肺炎疫情的影响，每天需要统计公司员工的信息进行上报，并和前一天的数据进行比对。肉眼一个个的比对比较累，而且容易出错，所以就想到通过程序来实现数据的比对。
思路：
1、通过xlrd、xlsxwriter这类模块进行表格读取，读取后[......]
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文章标签 ‘pandas’
一、背景与思路
pandas if条件判断
2020年2月1日 没有评论
python pandas模块是一个功能强大的DataFrame数据处理模块，这里就是结果几个具体常见的应用场景来展示下其应用，该处展示的功能excel上也可以实现，不过站在一个懂python的人角度来说，我觉得这种处理方法比excel更高效好玩。
一、数字判断
这里实[......]
pandas小结（七）merge、join与concat
2017年1月16日 没有评论
一、merge、join与concat的区别
Pandas.DataFrame操作表连接有三种方式：merge, join, concat。三者的使用很容易搅浑，三者之间的区别什么呢？
merge 相当于SQL中的JOIN。该函数的典型应用场景是，两张表有相同内容的列（[......]
pandas小结（六）merge数据合并
2017年1月15日 没有评论
在《pandas小结（五）concat数据合并》中提到了数据合并，本篇学习另一个数据合并方法merge，不过这个和concat是有区别的，concat方法准确的说更像是级联，而不算合并，merge才是真正意义的合并。merge个人用的比较多的一个场景就是两个pandas数据，有相同的列数据，需[......]
pandas小结（五）concat数据合并
2017年1月9日 没有评论
pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。本篇先说concat方法。其具体用法如下：
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=Fa[......]
pandas小结（四）删除列的方法
2017年1月8日 没有评论
pandas删除列有如下三种操作方式：
1.del df['columns'] #改变原始数据
2.df.drop('columns',axis=1)#删除不改表原始数据，可以通过重新赋值的方式赋值该数据
3.df.drop('columns',axis=1,inpla[......]pandas小结（三）pandas数据的导入导出
2017年1月7日 没有评论
pandas的数据导入导出功能，非常简单。pandas支持的导入数据格式有csv，excel，sql，json，html，pickle等。具体可以参看：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.20/io.html 页面。
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pandas小结（二）基础
2017年1月6日 没有评论
pandas是Python中开源的，高性能的用于数据分析的库。其中包含了很多可用的数据结构及功能，各种结构支持相互转换，并且支持读取、保存数据。结合matplotlib库，可以将数据已图表的形式可视化，反映出数据的各项特征。pandas的一些基本使用方法，具体可以参数下图（后面会再单独说明）：[......]
pandas小结（一）数据设置
2017年1月5日 没有评论
pandas是python下一个很牛X的数据分析的模块。在进行这部分总结的时候，我一些在考虑如何设置篇幅。想了一圈，决定第一篇不去介绍pandas的其他内容，先是以玩的心态了解下怎么去构造数据。怎么去改数据。玩过了以后，第二票再去介绍理论的东西。不废话，进主题。
1、创建测试数据[......]
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