02 2021 档案
摘要：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import linregress if __name__ == '__main__': pd.options.display.max_columns = 999
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摘要：import pandas as pd if __name__ == '__main__': page_1 = pd.read_excel("C:/Users/18124/Desktop/pandas/027_行操作/Students.xlsx", sheet_name="Page_001") pa
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摘要：import pandas as pd import pyodbc import sqlalchemy if __name__ == '__main__': # 方法一 connection = pyodbc.connect("driver={sql server}; server=(local);
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摘要：/* 时间：2020/02/17 功能： 一 安装注意 二 安装过程 三 验证成功 */ 一 安装注意 /* 1 关闭安全类软件: 如杀毒软件 2 优先选择开发版: 《cn_sql_server_2012_developer_edition_with_sp1_x64_dvd_1234492》 */
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摘要：import pandas as pd if __name__ == '__main__': pd.options.display.max_columns = 999 Videos = pd.read_excel("C:/Users/18124/Desktop/pandas/021_旋转数据表/Vi
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摘要：import pandas as pd import numpy as np if __name__ == '__main__': pd.options.display.max_columns = 999 orders = pd.read_excel("C:/Users/18124/Desktop/
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摘要：import pandas as pd if __name__ == '__main__': student = pd.read_excel("C:/Users/18124/Desktop/pandas/019_求和_求平均_统计引导/Students.xlsx", \ engine="openpy
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摘要：import pandas as pd # 校验函数 : 校验数据; 校验数据关系 # 校验结果 : run; excel def score_validation(row): # 方法一 try: assert 0 <= row.Score <= 100 except: print(f"#{row
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摘要：''' 散点图: 1 下图房屋面积(sqft_basement)与价格关系(price) 直方图: 1 下图房子集中在什么价位 2 下图面积集中在什么面积 密度图: 1 下图房子多大概率70w ''' import pandas as pd import matplotlib.pyplot as p
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摘要：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': weeks = pd.read_excel("C:/Users/123/Desktop/pandas/013_折线趋势图_叠加区域图/Orde
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摘要：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': student = pd.read_excel("C:/Users/123/Desktop/pandas/012_饼图/Students.xl
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摘要：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': students = pd.read_excel("C:/Users/123/Desktop/pandas/010_叠加柱状图_水平柱状图/S
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摘要：import pandas as pd import numpy as np def get_circumcircle_area(l, h): r = np.sqrt(l**2 + h**2) / 2 return r**2 * np.pi def warapper(row): result = g
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摘要：import pandas as pd import numpy as np if __name__ == '__main__': page_1 = pd.read_excel("C:/Users/18124/Desktop/pandas/027_行操作/Students.xlsx", sheet_
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摘要：import pandas as pd import seaborn as sns # 表示数值大小 - 背景颜色深浅 color_map = sns.light_palette("green", as_cmap=True) students = pd.read_excel("C:/Users/18
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摘要：import pandas as pd # 标记 - 不及格 def low_score_read(s): if s < 60: color = "red" else: color = "black" return f"color:{color}" # 标记 - 最高分 def highest_sc
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摘要：import pandas as pd if __name__ == '__main__': # 读取文件 : csv - , student_s1 = pd.read_csv("C:/Users/18124/Desktop/pandas/022_读取CSV_TSV_TXT文件中的数据/Studen
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摘要：import pandas as pd if __name__ == '__main__': student = pd.read_excel("C:/Users/18124/Desktop/pandas/020_定位_消除重复数据/副本Students_Duplicates.xlsx", \ eng
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摘要：import pandas as pd if __name__ == '__main__': employees = pd.read_excel("C:/Users/18124/Desktop/pandas/018_一列数据分割两列/Employees.xlsx") print(employees)
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摘要：import pandas as pd if __name__ == '__main__': pd.options.display.max_columns = 777 students = pd.read_excel("C:/Users/123/Desktop/pandas/016_多表联合/Stu
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摘要：''' 散点图: 1 下图房屋面积(sqft_basement)与价格关系(price) 直方图: 1 下图房子集中在什么价位 2 下图面积集中在什么面积 密度图: 1 下图房子多大概率70w ''' import pandas as pd import matplotlib.pyplot as p
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摘要：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': users = pd.read_excel("C:/Users/123/Desktop/pandas/011_叠加柱状图_水平柱状图/User
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摘要：''' 操作excel 1 选中区域，点击插入 - 柱状图 2 选中区域，开始 - 排序和筛选 - 自定义排序 ''' import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': students =
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摘要：import pandas as pd def validate_age(a): return 18 <= a < 30 def level_b(s): return 60 <= s < 90 if __name__ == '__main__': students = pd.read_excel("
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摘要：if __name__ == '__main__': products = pd.read_excel("C:/Users/123/Desktop/pandas/007_排序_多重排序/List.xlsx", index_col="ID") print(products.head) # 排序 : 价
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摘要：import pandas as pd def add_2(x): return x + 2 if __name__ == '__main__': books = pd.read_excel("C:/Users/123/Desktop/pandas/006_函数填充_计算列/Books.xlsx",
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摘要：import pandas as pd from datetime import date,timedelta import time # 月份累加 def add_month(d, md): yd = md // 12 # 整除 m = d.month + md % 12 if m != 12:
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摘要：d = {"x":100, "y":200, "z":300} s1 = pd.Series(d) print(s1) print(s1.index) print(s1.values) # ? x行y列 ######################################## L1 = [1
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摘要：import pandas as pd # 创建excel : 有数据 df = pd.read_excel("C:/Users/123/Desktop/pandas/002 读写文件/books.xlsx") print(df.shape) # 打印行列 - 总共行列个数 print(df.col
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摘要：/* 目录: 一 创建文件 二 资料下载 */ 一 创建文件 import pandas as pd # 创建excel : 有数据 df = pd.DataFrame() df.to_excel("C:/learn_python/output.xlsx") print("Done") # 创建ex
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摘要：''' 时间：2021/02/12 功能：PyCharm 设置 目录: 一: 第三方库 1 方式 2 解决 ''' 一: 第三方库 1 方式 ''' 1 Available Packages 2 Terminal ''' 2 解决 ''' 1 使用vpn 2 国内镜像: Manage Reposit
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