我们在办公日常用经常会接触到办公软件Excel,也会遇到大量数据迁移的问题,手动操作这么反人类的事情,俺们程序员肯定是不会干的。
for循环可以把字符串里面的元素都依次取出来,自动赋值给变量i然后再执行循环体内的代码块
列表在我们平常的编程中经常会用到,多用于临时存储一些程序需要的数据, 向列表中添加数据时,有多种方式: 1.数据少的话直接定义列表中的数据 my1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5] 2.当数据稍微多点的话可以用for循环的方式向列表中添加数据,但是操作比较繁琐 my2 = list() for i in range(100): my2.append(i)
只是在for循环中,相当于对链表的操作,它会自动调用next方法! 字典的迭代器会遍历它的键,在这个过程中,不能改变这个字典!不能删除、添加数据 要先记录要删除的元素的索引,遍历完后再删除,data_info.keys()在python2中是一个独立的列表,python3中是迭代器,需要我们list转换生成一个独立的列表
这种方式比较简单,也是最容易想到和最常用的方式,但是过程会繁琐一点,该方式转换后得到List后,可以对List进行增删改操作。
Python列表是一种强大的数据结构,用于在程序中存储和操作一系列的值。列表是可变的(mutable),可以动态地增加、删除和修改其中的元素。在Python中,列表是最常用的数据结构之一,被广泛应用于各种编程场景,从简单的数据处理到复杂的数据结构和算法。本文将介绍Python列表的基本概念、常用操作以及一些实际应用。
C:\Users\yangmingwei\PycharmProjects\yangmv> python manage.py startapp web
原是弱电集成的设计员,纠结很久后参加了python培训机构转职后的一员小白,由于一次工作中需要翻译一份近100页word表格,纯手工翻译大概三个小时,为了解决这种重复又耗时的劳动,并重温python相关知识所以制作了该小程序。
开始想到单字符,比如a、b、c、d、e这类字符,但是如果一个一个试的话特别繁琐,想到了ASKII码:
今天小编和大家来聊一下SQLALchemy这个模块,该模块是Python当中最有名的ORM框架,该框架是建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库的操作,简而言之便是:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
from:偶然得知医护界有一位叫“”南丁格尔的“提灯女神”,而且这位女神还创造了一种图,即“玫瑰图”。
1、concat const a = [1, 2, 3, 4, 5] const b = ['lucy', 'andy', 'bob'] const c = a.concat(b) console.log(c) // 输出结果,c是新数组,此时内存使用有c,a,b三个数组 // [1, 2, 3, 4, 5, 'lucy', 'andy', 'bob'] 复制 2、for循环逐个添加 const a = [1, 2, 3, 4, 5] const b = ['lucy', 'andy', 'bob'] b.
在数据科学和数据可视化领域,生成清晰、漂亮的统计图表对于展示数据和传达见解至关重要。Python中有许多强大的库可以帮助我们实现这一目标,其中Altair库是一个非常流行的选择。Altair是一个基于Vega和Vega-Lite的声明式统计可视化库,它使得生成交互式、漂亮的图表变得非常简单。
先看一下两个例子: 十个成绩,求总分,最高分,最低分 //输入10个成绩,求总分,最高,最低 var arr=new Array(67,45,56,12,90,98,23,43,56,99,97); var g=0; var d=arr[0];//定义最小开始时等于第一个数 var z=0; for(var i=0;i<arr.length;i++){ z=z+arr[i]; if(arr[i]>g){
NetCDF(Network Common Data Form)是一种科学二进制数据格式,由UCAR负责开发和维护netCDF软件,主要用于存储多维科学数据。在地球科学领域使用较为广泛,大多数数值模式,卫星,雷达等数据格式通常为NetCDF格式。
PrettyTable是一个Python库,它可以用于创建和打印漂亮的文本表格。在数据分析、数据可视化和命令行应用程序开发中,表格是非常常见和有用的一种数据展示形式。PrettyTable提供了简单而功能丰富的API,使得创建美观的表格变得非常容易。 在本文中,我们将探索PrettyTable的一些基本用法,包括创建表格、添加数据、修改样式和打印表格。
最近有不少读者同学来问我,Python绘图库太多,我知不知道学哪一个?即使我选择了某一个绘图库后,我也不知道怎么学,我不知道第一步做什么,也不知道接下来该怎么做,四个字一学就忘。
一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合,字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于:字典当中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来,这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同,保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上,Python将各项从左到右随机排序,以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置(而非物理性的)。 *可变,异构,任意嵌套 与列表相似,字典可以在原处增长或是缩短(无需生成一份拷贝),可以包含任何类型的对象,支持任意深度的嵌套,可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值,字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合,根据固定顺序进行操作是行不通的(例如合并和分片操作)。字典是唯一内置的映射类型(键映射到值得对象)。 *对象引用表(哈希表) 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组,那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲,字典是作为哈希表(支持快速检索的数据结构)来实现的。一开始很小,并根据要求而增长。此外,Python采用最优化的哈希算法来寻找键,因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时,字典以一系列"键:值(key:value)”对形式写出的,用逗号隔开,用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作 解释 D1={} 空字典 D={'one':1} 增加数据 D1[key]='class' 增加数据:已经存在就是修改,没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18} 两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name'] 以键进行索引计算 D3['name']['last'] 字典嵌套字典的键索引 D['three'][0] 字典嵌套列表的键索引 D['six'][1] 字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name') 方法:判断字典是否有name键 D2.keys() 方法:键列表 list(D) 获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values() 方法:值列表 'name' in D2 方法:成员测试:注意使用key来测试 D2.copy() 方法:拷贝 D2.get(key,deault) 方法:默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1) 方法:合并。D1合并到D2,D1没有变化,D2变化。注意和字符串,列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age') 方法:删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2) 方法:求长(存储元素的数目) D1[key]='class' 方法:增加:已经存在的数据就是修改,没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18) 其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b']) 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空,可指定初始值.两个参数一个是KEY列表,一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a
一个精美的图片!我特别喜欢城市周围的线条,它们交织在一起,呈现出一幅非常精确的城市地图的实际面貌。这个可视化地理空间数据是我最喜欢的项目之一。
上篇文章我们分析了常见的ArrayList源码,它的内部是由一个数组来实现的。那么今天,我们来分析另一个常见的类LinkedList。本文分析都来自Java8。(ps:这段话写自写完本文记录后添加。个人感想为已经写成了介绍链表)
keplergl是由Uber开源的一款地理数据可视化工具,通过keplergl我们可以在Jupyter notebook中使用,可视化效果如下图所示:
我们可以看到上面的代码,我们通过for循环输入了3次不同的用户名和密码,并且添加到 user_list 的列表中,但是最终 user_list 打印了三次相同的数据
功能需求:扫码枪扫商品去判断当前护理项目下面是否存在这个商品 如果有 那么就存在前端的集合里面 如果没有 则提醒 没有此商品 护理项目会有多个 会存在 多个护理项目下面存在相同的商品需要核销
一。顺序表 #include <stdio.h> #define SEQ_SIZE 10 // 声明数据节点 struct seq_node{ int data; }; // 遍历显示顺序表所有有效数据 void seq_show(struct seq_node *seq_list); // 将该正数存放到顺序表中 void seq_add(int new_data, struct seq_node *seq_list); // 将该数从顺序表中删除 void seq_del(int del_
数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术,可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋势和相关性。
相信如果你慢慢把这篇文章读完,然后加以实践,你会对 python 文件操作会有很大的理解,加油看完哦
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去,编写Python for循环,然后希望在合理的时间内处理数据。
使用SQLAlchemy,您可以轻松地查询数据库中的数据。例如,以下代码将查询数据库中所有User对象并打印它们的名称:
很多算法工程师在完成数据分析、模型训练或者项目总结的时候,往往只能通过ppt汇报,添加数据图表、截图模型实验结果等。如果想提供一个前端演示demo,通常可以搭建flask服务,但是flask需要学习很多前端知识,如css、html等,这又是一个深之又深的坑。那有没有什么工具能够跳过这些模块,直接提供一个可用的前端页面呢?答案是肯定的,今天给大家推荐一个轻量化、简单好用、快速上手的streamlit。
1)接口:定义需要实现的抽象方法。 2)实现类:将接口中的方法实现,如ArrayList,Hashtable等 3)算法:存放和操作数据的算法。如哈希算法,红黑树算法...
在Python中Dict 是用来存放key-value键值对的,它是一种灵活的访问和组织数据的方式。创建空字典使用 {} 。
xlrd(XL Read)是一个用于读取Excel文件的Python库。它支持.xls和.xlsx格式的文件,并可以提取文件中的数据、格式和元数据等信息。xlrd提供了许多功能,包括选择特定的工作表、获取单元格的值和样式、遍历工作表中的数据等。它是一个强大的工具,可用于数据分析、数据提取和数据处理等任务。
于是,他又做了一个所有程序员都会做的事:进一步学习关于SQLite、Python以及不知道为什么还有Rust的知识。
Java 集合类的 List.addAll() 方法用于将指定 collection 中的所有元素添加到列表。
之前写的页面,虽然和用户交互得很好,但并没有保存任何数据,页面一旦关闭,或服务器重启,一切都将回到原始状态。
这类工作大部分是重复性工作,但占据了你比较多的时间,有时候用蛮力做的事情,可以有更省时省力的办法。 作为一名优秀的社会主义接班人,肯定都会有将工作任务自动化的意识,于是我去了解了一下身边不同岗位(HR、产品、运营、市场、数据分析师等)每天需要面对的重复性劳动(肯定会有不全,各位大佬不要喷我~)
Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架,都是采用C语言编写,所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具,可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。之前只是看过语法,没有系统学习总结过,本博文总结了这三个框架的API。 以下是这三个框架的的简单介绍和区别:
在之前的Python办公自动化系列文章中,我们已经介绍了两个Python操作Excel的库openpyxl与xlwings,并且相信大家已经了解这两者之间的异同。
点开一个工作台,选择一个环节,即可在里面编辑代码,不用再担心本地环境不兼容的问题。腾讯云Cloud Studio是一种基于云的开发环境,可以帮助开发人员更高效地进行软件开发和协作。它提供了一个集成开发环境(IDE),可以在任何地方通过互联网访问,无需在本地安装任何软件。
这类工作大部分是重复性工作,但占据了你比较多的时间,有时候用蛮力做的事情,可以有更省时省力的办法。
js数组 和var i=1;这样的简单存储一样是js中的一种数据结构,是专门用来存储多个数据的一种数据结构。 摘:数组是一组数据的集合,其表现形式就是内存中的一段连续的内存地址,数组名称其实就是连续内存地址的首地址。 数组也是分为强类型和弱类型的: 强类型语言数组:1.内容是连续的 2.指定数组的时候要给一个长度 3.要规定存储数据类型 弱类型语言数组:可以不连续,不用指定长度,可以存储任何类型长度 js数组是弱类型数组。 js数组的定义方式: //数组的定义方式 //第一种 var
大家好,我是小小明,今天我要给大家分享的是两个word文档处理的案例,核心是读取excel的数据,按照指定的规则写入到word中。
在pandas里,DataFrame是最经常用的数据结构,这里总结生成和添加数据的方法: ①、把其他格式的数据整理到DataFrame中; ②在已有的DataFrame中插入N列或者N行。
当我们需要处理一个大量的数据集合时,一次性将其全部读入内存并处理可能会导致内存溢出。此时,我们可以采用迭代器Iterator和生成器Generator的方法,逐个地处理数据,从而避免内存溢出的问题。
前面分享过一篇自动化制作《历史上的今天》时间线图片的文章,小伙伴们普遍反映还不错,尤其是制作时间线的方法,还是非常巧妙的。今天我们再来分享几种不同的制作方法,大家可以自行比较下各种方法的优劣
数据时代,数据的多源集成和快速检索查询是第一步,配上数据分析及可视化才能算窥得大数据一角。 创建这个项目的主要目的一是对前期工作的一些总结,二是提升自己。 这里简单介绍一下sqlpro这个项目的核心功能。
该文件warming.csv包含字段year和value,后者是全球年平均气温,相比于1900-2000的平均水平。
Python 的pandas模块使用xlrd作为读取 excel 文件的默认引擎。但是,xlrd在其最新版本(从 2.0.1 版本开始)中删除了对 xls 文件以外的任何文件的支持。
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