摘要：
写在前面 第一次考证的时候，就是为了考证而考证，从网上获取了试题，修改了一下，就通过了，对 REFramework的了解甚少，经过几周的学习，决定赶在 4.30号考证收费之前再重新考一次。 原文章发表在 CSDN,以下文章列表，目前都还在CSDN没有迁移过来。 以下12篇博客是通过认证考试的整个过程 阅读全文
posted @ 2020-06-03 18:22
collin_pxy
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Sub copyreport() Application.ScreenUpdating = False Application.Calculation = xlCalculationManual Application.DisplayStatusBar = False Application.Dis 阅读全文
posted @ 2020-06-03 17:21
collin_pxy
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摘要：
# login12306_02 # 图像识别涉及到深度学习，这里直接将验证码识别任务发送到大佬的验证码解析地址，不过现在已经失效了，程序跑到这会报错。 # 用户名和密码存储在本地工作目录中的 username_password_12306.txt文件中。 from selenium import w 阅读全文
posted @ 2020-06-03 16:57
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摘要：
# Selenium (firefox) # 1,介绍： # selenium 是一个 web 的自动化测试工具,是一个包,可以支持 C、 java、ruby、python、或都是 C# 语言。 # 1)安装： # 1-1）安装 selenium # pip install selenium # 在 阅读全文
posted @ 2020-06-03 16:56
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摘要：
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame # 1--读取数据文件 file_obj=open('Baltimore_City_Employee_Salaries_FY2016.csv') sa 阅读全文
posted @ 2020-06-03 16:51
collin_pxy
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摘要：
Pandas基础(全) 引言 Pandas是基于Numpy的库，但功能更加强大，Numpy专注于数值型数据的操作，而Pandas对数值型，字符串型等多种格式的表格数据都有很好的支持。 关于Numpy的基础知识，请查看 Numpy基础(全) 内容介绍 1.数据结构（Series,DataFrame） 阅读全文
posted @ 2020-06-03 16:47
collin_pxy
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# 十，使用数组进行文件输入和输出 # Numpy 可以将数据以【文本】或【二进制】的形式存入硬盘，或从硬盘载入。 # 由于大部分用户更倾向于使用pandas等其他工具来载入文本或表格型数据，因此，这里只讲 Numpy 的内建二进制格式。 # 10.1，np.save(),np.savez()，np 阅读全文
posted @ 2020-06-03 16:46
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Pandas 读取和存储数据 目录 读取 csv数据 读取 txt数据 存储 csv 和 txt 文件 读取和存储 json数据 读取和存储 excel数据 一道练习题 参考 Numpy基础(全) Pandas基础(全) 一，读取 CSV 文件： # 文字解析函数： # pd.read_csv() 阅读全文
posted @ 2020-06-03 16:44
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# 一，读取 CSV 文件： # 文字解析函数： # pd.read_csv() 从文件中加载带分隔符的数据，默认分隔符为逗号 # pd.read_table() 从文件中加载带分隔符的数据，默认分隔符为制表符 # read()_csv/read_table()参数： # path 文件路径，路径中 阅读全文
posted @ 2020-06-03 16:43
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摘要：
# 数据清洗与整(全) # 1) 常见的数据清洗方法 # 2) 数据合并：多源数据的合并和连接 # 3) 数据重塑：针对层次化索引，学会 stack和 unstack # 4) 字符串处理：学会 DataFrame中字符串函数的使用 # 一，常见的数据清洗方法 # 1, 查看数据基本信息 # df. 阅读全文
posted @ 2020-06-03 16:41
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摘要：
# 分组统计是数据分析中的重要环节： # 1-数据分组：GroupBy的原理和使用方法； # 2-聚合运算：学会分组数据的聚合运算方法和函数使用； 类似于 SQL思想 # 3-分组运算：重点 apply方法的使用 # 4-数据透视表：学会构建数据透视表和交叉表 # 一，GroupBy: # 步骤：s 阅读全文
posted @ 2020-06-03 16:40
collin_pxy
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VBA处理数据与Python Pandas处理数据案例比较 Author : Collin_PXY 需求： 现有一个 csv文件，包含'CNUM'和'COMPANY'两列，数据里包含空行，且有内容重复的行数据。 要求： 1）去掉空行； 2）重复行数据只保留一行有效数据； 3）修改'COMPANY'列 阅读全文
posted @ 2020-06-03 16:37
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摘要：
Python与VBA的比较2 需求： input文件中有两列数据，第一列为Name,第二列为Score,Name列里有重复的值，要求按照name的唯一值统计 score，输出到output文件按中。 1--用 Pandas解决： from pandas import DataFrame import 阅读全文
posted @ 2020-06-03 16:36
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摘要：
Pandas与VBA筛选数据的比较 Author:Collin_PXY 需求： 将B列里值为Completed 和 Pending的A，B，D三列数据筛选出来，新建一个名为 Filited_data的worksheet来存放筛选数据。 Python解决： from pandas import Dat 阅读全文
posted @ 2020-06-03 16:34
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摘要：
Header Mapping--应对 Report Headers 的变化 Author : Collin_PXY 背景 在 RPA工作中，稳定的规则非常重要，因为 RPA项目就是基于规则而进行的，但规则有时候也会发生变化，而且有时候这种变化是在开发阶段无法预料的，此时，对于我们已经在使用当中的 R 阅读全文
posted @ 2020-06-03 16:32
collin_pxy
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摘要：
# Pandas 知识点总结 # Pandas数据结构：Series 和 DataFrame import pandas as pd import numpy as np # 一，Series: # 1, 创建 Series pd.Series(列表或字典) s_obj = pd.Series([4 阅读全文
posted @ 2020-06-03 16:30
collin_pxy
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