数据结构是指带有结构特性的数据元素的集合。在数据结构中，数据之间通过一定的组织结构关联在一起，便于计算机存储和使用。从大类划分，数据结构可以分为线性结构和非线性结构，适用于不同的应用场景。
Vue 3 除了令人钦佩的性能改进，还带来了一些新功能。可以说，最重要的介绍是 Composition API 。在本文的第一部分中，我们将概括 Vue3 创建新 API 的动机:即，更好的组织和重用代码。在第二部分中，我们将重点讨论使用新API时较少讨论的方面，例如响应式特性。我将响应式特性其称为按需响应。
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。
数组是一种常用的数据结构，可用来存储一组相同类型的数据，你可以将一个数组变量视为一个迷你的电子表格，通过引用数组中的位置来存储或者获取数据。
在计算机编程中，数组是一种基本的数据结构，用于存储相同类型的元素。而二维数组作为数组的一种扩展，允许我们以类似表格的方式存储和处理数据。在Go语言中，二维数组是一个重要的概念，本文将深入探讨Go语言中的二维数组，包括定义、初始化、遍历以及应用场景等方面。
一个m×n的矩阵是一个由m行n列元素排列成的矩形阵列。矩阵里的元素可以是数字、符号及其他的类型的元素。
这里讲下numpy.sort、numpy.argsort、numpy.lexsort三种排序函数的用法。
您可以通过打开一个新的终端窗口并运行pip install --user ezsheets来安装 EZSheets。作为安装的一部分，EZSheets 还将安装google-api-python-client、google-auth-httplib2和模块。这些模块允许你的程序登录到 Google 的服务器并发出 API 请求。EZSheets 处理与这些模块的交互，所以您不需要关心它们如何工作。
读取 XLS、XLSX、XLSM、XLTX 和 XLTM 电子表格文件。 【注】xlsread 仅读取 7 位 ASCII 字符，不支持非相邻范围。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包（如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow）都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片（slice）和切块（dice）之外，使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
Excel 是一个流行且功能强大的 Windows 电子表格应用。openpyxl模块允许您的 Python 程序读取和修改 Excel 电子表格文件。例如，您可能有从一个电子表格中复制某些数据并粘贴到另一个电子表格中的枯燥任务。或者，您可能必须遍历数千行，然后只挑选出其中的一小部分，根据某些标准进行小的编辑。或者你可能不得不查看数百份部门预算的电子表格，寻找任何赤字。这些正是 Python 可以为您完成的那种枯燥、无需动脑的电子表格任务。
pandas是python数据分析中一个很重要的包； 在学习过程中我们需要预备的知识点有：DataFrame、Series、NumPy、NaN/None；
电子表格是办公的必备工具，有数以亿计的人在使用，而这些电子表格中的公式编辑功能允许用户对他们的数据执行复杂的分析和转换。尽管电子表格中的公式语言比通用编程语言更简单，但编写这些公式仍然很乏味且容易出错，终端用户更是如此。
这些框架都是开源的，可以自由使用和修改，适合于创建各种类型的在线电子表格应用程序。
随着大数据、企业数字化转型等不可逆趋势的推动下，似乎一切变得皆可量化和数据化，企业在解决问题时，也更为倾向于以数据表格来作为判断决策是否正确的重要标志，这时具有数据思维和数据分析处理技能，成了当前及未来人才发展不可忽视的能力之一。今天给大家带来3款Excel替代品的对比，由大家来评判一下。
Python 是最流行、功能最强大的编程语言之一。由于它是自由开源的，因此每个人都可以使用。大多数 Fedora 系统都已安装了该语言。Python 可用于多种任务，其中包括处理逗号分隔值（CSV）数据。CSV文件一开始往往是以表格或电子表格的形式出现。本文介绍了如何在 Python 3 中处理 CSV 数据。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试和处理复杂用例时更具优势。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试 和 处理 复杂用例时更具优势。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。
在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。
很多开发者说自从有了 Python/Pandas，Excel 都不怎么用了，用它来处理与可视化表格非常快速。但是这样还是有一大缺陷，操作不是可视化的表格，因此对技能要求更高一点。近日，开发者构建了名为 Grid studio 的开源项目，它是一个基于网页的表格应用，完全结合了 Python 和 Excel 的优势。
编程不是人人都会，但Excel电子表格就是当代白领的必备技能啊！如果用Excel实现图像生成，那岂不是。。。
OLAP(OnLine Analytical Processing)，即联机分析处理。OLAP对业务数据执行多维分析，并提供复杂计算，趋势分析和复杂数据建模的能力。它主要用于支持企业决策管理分析，是许多商务智能（BI）应用程序背后的技术。OLAP使最终用户可以对多个维度的数据进行即席分析，从而获取他们所需知识，以便更好地制定决策。OLAP技术已被定义为实现“快速访问共享的多维信息”的能力。
python处理Excel实现自动化办公教学（数据筛选、公式操作、单元格拆分合并、冻结窗口、图表绘制等）【三】
In the last chapter, we looked at how the shell can manipulate strings and numbers.The data types we have looked at so far are known in computer science circles asscalar variables; that is, variables that contain a single value.
Microsoft Office 被广泛用于商务和运营分析中， 其中 Excel 尤其受欢迎。Excel 可以用于存储表格数据、创建报告、图形趋势等。在深入研究用 Python 处理 Excel 文档之前，让我们先了解一些基本术语：
近日，一群来自Facebook团队和Young Microsoft FTEs的成员聚集在一起讨论了公司的薪酬待遇。同时，他们还通过共享的Google电子表格收集了每个人的薪酬。
仪表盘是将数据内容有效地传达给团队的方法之一。举例来说，仪表盘可以用来跟踪关键性能指标（KPI）的进度。在Lucid，有一个KPI就是我们的产品在第三方市场中的排名和表现。虽然已经有企业级的产品来帮助我们收集和可视化这种类型的数据，但是你也可以选择只使用Google App Script和Google Sheet来生成自动化的仪表盘。我们使用这种方法来跟踪我们的应用程序在Atlassian Marketplace中的表现，这项技术也可以与很多公共API搭配使用，比如：
Smartbi电子表格软件选择与Excel结合，原因在于Excel一直被模仿，从未被超越。虽然市场上的报表软件很多，但存在太多的不完美。国外的产品功能复杂、难于学习（控件方式），做不了中国式复杂格式的报表；国内厂商相继模仿Excel，虽然创新了“类Excel”的报表模型，解决了复杂格式的问题，但那终究不是Excel，Excel众多的优秀特性也无法通过模仿获得，尤其在Office 2013之后！
当你入门的时候，可能觉得机器学习很复杂……甚至很可怕。另一方面，电子表格却很简单。电子表格并不酷炫，但却能避免分散你的注意力，同时帮助你以直观的方式可视化代码后面发生的事情。
电子表格可以输入输出、显示数据，也利用公式计算一些简单的加减法。可以帮助用户制作各种复杂的表格文档，进行繁琐的数据计算，并能对输入的数据进行各种复杂统计运算后显示为可视性极佳的表格，同时它还能形象地将大量枯燥无味的数据变为多种漂亮的彩色商业图表显示出来，极大地增强了数据的可视性。本次调研主要是为了进一步了解市面上的电子表格的功能，为表格优化打基础。
这项好玩的技巧，是由亚马逊首席工程师 Alok Govil 和 Venkataraman Subramanian共同完成。
协作障碍是业务应用开发项目的时间线中，最终结果的主要贡献者从业务设计团队到软件开发人员转移的一个时刻。
Awk 是一个强大的工具，可以执行某些可能由其它常见实用程序（包括 sort）来完成的任务。
当我们在处理数据分析或机器学习任务时，经常会使用Pandas库进行数据的处理和操作。而在使用Pandas的DataFrame对象时，有时可能会遇到AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'tolist'的错误。 这个错误通常出现在我们尝试将DataFrame对象转换为列表（list）时。因为DataFrame是Pandas库中的一个二维数据结构，它的数据类型和操作方法与列表不同，所以没有直接的.tolist()方法。 在下面的文章中，我们将讨论如何解决这个错误。
ChatGPT已经火了好久了，想探索一下ChatGPT在表格中的使用场景，思考了很久自己整理了三点： 一、使用助手：根据需求提供操作指南、按照描述生成公式。
每家公司都围绕目标开展业务并使用关键绩效指标（KPI）跟踪实现这些目标的进展情况。对于每个目标，团队应能随时轻松地回答以下两个主要问题：
本文将通过图解的方式，使用纯前端表格控件 SpreadJS 来一步一步实现在线的电子表格产品(例如可构建Office 365 Excel产品、Google的在线SpreadSheet)。 工具简介：
如果你想自学，网络是一个非常好的地方，这里有太多的资源，有大神 Devendra Desale就挑选出了网络公开课中优秀的数据科学课程推荐给大家。 关于这些课程的指导方针： 你需要考虑到需要的条件，决定所需的学时和持续时间看是否适合自己。 所有课程是基于有统计学背景的假设上。 有些课程中需要编程语言或者软件工具当做工具。 The Analytics Edge (麻省理工学院) 水平: Beginners-Expert 学时: 10 - 15小时/周 状态: Archived 持续时间: 12周 需要的条
Microsoft Excel LTSC 2021 for Mac是一款适用于Mac操作系统的电子表格软件，它主要面向需要使用电子表格来管理和分析数据的人群。这包括但不限于企业、学校、个体经营者和家庭用户等。
这是一款与 Python 深度集成、基于 Web 开发、无需在各个工具之间切换、适用大部分职业工作场景的开源电子表格应用程序。对它的评价只有 Wow awesome，amazing！
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
