python 利用pandas导入数据

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时间: 2024-08-02 10:42:11

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Python利用pandas处理Excel数据的应用

最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理Excel的xlrd模块,所以我们需要提前安装这个,安装命令

python利用Pandas处理excel

#利用pandas处理excel文件import pandas as pddf=pd.read_excel('D:\\python.xlsx',sheet_name=0,header=None)#默认是忽略表头的,但是为了让下面的代码读取表头,设置header=None#print(df.head(1))#打印excel的前面几行,默认的是五行,这里修改数字打印前面两行a=df.values#显示excel的所有值.按照行读取.返回一个列表.列表的元素是excel每一行的列表print(a)pr

python利用pandas和xlrd读取excel,特征筛选删除0值超过99%的列

利用xlrd读取excel筛选0值超过99%的列,并删除import xlrdworkbook=xlrd.open_workbook(r"123.xlsx")table = workbook.sheet_by_name('Sheet1')nrows=table.nrowsncols=table.ncolsdel_col=[]for j in range(ncols) : sum = 0 for ai in table.col_values(j): if ai == 0.0 : sum+

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python利用mongodb上传图片数据 : GridFS 与 bson两种方式

利用mongodb保存图片通常有两种方法,一种是将图片数据转化为二进制作为字典的键值对进行保存,另一种是利用mongodb提供的GridFS进行保存,两者各有利弊.性能方面的优劣未曾测试,无法进行评价,此处仅对两种方式进行介绍,若有彻知者还望指教. 下面以如下数据作为示例进行介绍: 数据示例 dic = { "owner_name" : "samssmilin", "photo_id" : "602880671", "

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python数据分析入门——数据导入数据预处理基本操作

数据导入到python环境:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html(英文版) IO Tools (Text, CSV, HDF5, ...)? The pandas I/O API is a set of top level reader functions accessed like pd.read_csv() that generally return a pandasobject. read_csv read_excel re

利用python将文本文件导入数据库时,报错:Duplicate entry &#39;...&#39; for key &#39;PRIMARY&#39;

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