# 创建文件 def create(): df1 = pd.DataFrame({"a1": [1, 2, 3], "b1": [4, 5, 6]}) df2 = pd.DataFrame({"a2": [1, 2, 3], "b2": [4, 5, 6]}) # 第一种方法 with with pd.ExcelWriter(r"D:\test\test.xlsx") as xlsx: df1.to_exc

使用pandas保存豆瓣短评数据 Python爬虫(入门+进阶)     DC学院 本节课程的内容是介绍open函数和pandas两种保存已爬取的数据的方法,并通过实际例子使用pandas保存数据. 保存数据的方法: open函数保存 pandas包保存(本节课重点讲授) csv模块保存 numpy包保存 使用open函数保存数据 1. open函数用法 使用with open()新建对象 写入数据 import requests from lxml import etree   url = '

没有matlab那样的保存中间变量可以用jupyter创建文件然后在pycharm中打开但是字体很奇怪- -所以还是用excel的中间文件方式#测试涨停# ret = asc.getPctChange('600868.SH,600000.SH','2016125','20161225','000300.SH')df = pd.read_excel("d:/temp.xlsx",header=0)# ret.to_excel("d:/temp.xlsx")

#!/usr/bin/python import pandas as pd import collections df_dict = pd.read_excel('c:\data\machines.xlsx', sheet_name=None, index_col=None, na_values=['NA']) df_dict = collections.OrderedDict(sorted(df_dict.items())) df = pd.concat(df_dict.values(), i

数据存在mongodb中,按照类别导出到Excel文件,问题是想把同一类的数据放到一个sheet表中,最后只导出到一个excel文件中# coding=utf-8import pandas as pd def export_to_excel_bycas(): client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017) db = client['****'] coll = db["***"] #之前看到的都收  writer = pd.ExcelWr

pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数.pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据(如SQL)灵活的数据处理能力.它提供了复杂精细的索引功能,以便更为便捷地完成重塑.切片和切块.聚合以及选取数据子集等操作. 对于金融行业的用户,pandas提供了大量适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具. DataFrame是pandas的一个对象,它是一个面向列的二维表结构,且含有行标和列标. 在指定的录目下打开ipython notebook

Python 保存数据的方法: open函数保存 使用with open()新建对象 写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子) import requests from lxml import etree #发送Request请求 url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/' head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWe

 爬虫的操作步骤: 爬虫三步走 爬虫第一步:使用requests获得数据: (request库需要提前安装,通过pip方式,参考之前的博文) 1.导入requests 2.使用requests.get获取网页源码 import requests r = requests.get('https://book.douban.com/subject/1084336/comments/').text 爬虫第二步:使用BeautifulSoup4解析数据: (BeautifulSoup4库需要提前安装,通

open函数保存 使用with open()新建对象 写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 import requests from lxml import etree   #发送Request请求 url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/' head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0

总体思路:基于bootstrap4的前端页面上传组件,把excel文件上传至服务器,并利用python pandas读取里面的数据形成字典列表 通过pymongo 接口把数据插入或追加到mongodb相关集合中 html部分 <input type="file" id="excelfile" class="form-control"> <div class="form-check form-check-inline&q

#numpy中arrary与pandas中series.DataFrame区别#arrary生成数组,无索引.列名:series有索引,且仅能创建一维数组:DataFrame有索引.列名import numpy as npimport pandas as pd #numpy基本用法print(np.array([1,2,3,"a"])) #创建并打印一维数组#a=np.array([1,2,3,"a"])#print(a.shape,a.size) #a.shape

import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.InputStream; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.UUID; import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell; im

原创,转载请标明 QQ:231469242 # -*- coding: utf-8 -*- """Python3.0 Created on Sat Nov 26 08:54:26 2016 需要的安装包 pip install pytagcloud pip install pygame pip install simplejson @author: daxiong """ import pytagcloud #wordcounts 是一个列表,元

    开发任何软件,如何管理依赖是一道绕不过去的坎,软件开发过程中,我们往往会使用这样那样的第三方库,这个时候,一个好的依赖管理就显得尤为重要了.作为一个自动构建工作,Gradle对依赖管理有着很好的支持.     通常我们使用IDE(Eclipse.IDEA.Android Studio)开发Java项目,IDE自动为我们创建了Gradle文件,添加依赖也不过简单的几行代码,这篇随笔将从逐步解释Gradle的依赖管理方法,希望对大家有所帮助.     如有错误,请不吝指出,非常感谢!如果本文

一.应用程序沙盒 IOS应用程序职能在系统为该应用所分配的文件区域下读写文件,这个文件区域就是应用程序沙盒.所有的非代码文件如:图片.声音.映象等等都存放在此. 在mac中command+shift+G命令,然后输入users/用户名/library命令进入库,然后依次进入application support/iphone simulator/版本/applications文件夹,这里面的各个文件夹对应着各个应用程序. Documents:除了基于NSUserDefaults的首选项设置外,应

1.WriteIni.py import ConfigParser cf = ConfigParser.ConfigParser() cf.add_section("PC_WSDL") cf.set("PC_WSDL", "IP", 'localhost') cf.add_section("VIP_WSDL") cf.set("VIP_WSDL", "release_IP", 'loca

注:本文代码建立于前面写的代码.不过不看也不要紧. 前面的文章把JXLS 2.4.0 的基本使用写了一遍,现在讲讲一些更进一步的使用方法.我只写一些我用到过的方法,更多的高级使用方法请参考官网. http://jxls.sourceforge.net/ 一.Map的应用 从一开始,官方dome使用的model中的引用对象一直都是一个javaBean对象.后来我发现其实可以直接往model中放一个map,然后也是直接用"点"的方式在excel中取出数据. 下面用第四篇文章--多sheet

本文主要对Python如何读取数据进行总结梳理,涵盖从文本文件,尤其是excel文件(用于离线数据探索分析),以及结构化数据库(以Mysql为例)中读取数据等内容. 约定: import numpy as np import pandas as pd 1.从文本文件中读取 (1)使用Python标准库中的read.readline.readlines方法读取 a. 一般流程: step1: 通过open方法创建一个文件对象 setp2: 通过read.readline.readlines方法读取

js-xlsx 介绍 由SheetJS出品的js-xlsx是一款非常方便的只需要纯JS即可读取和导出excel的工具库,功能强大,支持格式众多,支持xls.xlsx.ods(一种OpenOffice专有表格文件格式)等十几种格式.本文全部都是以xlsx格式为例. 官方github:https://github.com/SheetJS/js-xlsx 本文配套demo在线演示地址:http://demo.haoji.me/2017/02/08-js-xlsx/ 本文同步首发于我的个人博客和博客园.

pandas的IO 量化投资逃不过数据处理,数据处理逃不过数据的读取和存储.一般,最常用的交易数据存储格式是csv,但是csv有一个很大的缺点,就是无论如何,存储起来都是一个文本的格式,例如日期‘2018-01-01’,在csv里面是字符串格式存储,每次read_csv的时候,我们如果希望日期以datatime格式存储的时候,都要用pd.to_datetime()函数来转换一下,显得很麻烦.而且,csv文件万一一不小心被excel打开之后,说不定某些格式会被excel“善意的改变”,譬如字符串‘

C# 将Excel转换为PDF 转换场景 将Excel转换为PDF是一个很常用的功能,常见的转换场景有以下三种: 转换整个Excel文档到PDF转换Excel文档的某一个工作表到PDF转换Excel文档的某一个工作表的某一部分单元格到PDF我们知道Office有内置功能可以将Excel导出为PDF,但它并不能实现将某一部分单元格转换为PDF.今天就给大家分享一款免费的Excel组件Free Spire.XLS 以及如何使用它来完成以上三种转换. 代码使用 安装组件以后,创建一个C#控制台项目,添