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一、背景 1.1 原始数据 1.2 效果图 二、代码展示 import warnings import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as mtick import numpy as np import pandas as pd 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:07
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一、背景 需求：对红色方框中的内容进行排序。 实现后的结果： 等同于下面 二、代码展示 Option Explicit '强制声明，最好写上去 Sub Rank() Dim sc, ec As Integer 'sc:start_row, ec:end_row Dim RankColumn As V 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:06
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一、 背景 2020年3月，微软团队宣布了对Visual Basic（VB）的“终审判决”：不再进行开发或增加新功能。这意味着曾经风光无限的VB正式退出了历史舞台。 VB能做的事情，其他软件基本也可以替代。对于处理大数据，更喜欢用PB与Python。但是，总有时候用VBA是很方便的。比如，碰到合并单 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:06
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一、背景 因为我先安装了Python3.11 后安装了anaconda3。 然后两个都是pip进行安装，此时，默认安装到anaconda3目录下。 导致了我想在Python3.11 中，只能通过Pycharm进行安装。操作起来不方便。 如果我想继续用cmd， pip对Python3.11 进行安装， 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:05
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一、背景 如果DataFrame(df)特别大，或者需要将多个表头一样的df写入多同一个文件中。 使用的场景是： df文件太大，无法一次性写入到同一个文件中 有循环操作，不想将循环的结果汇总成一个df,然后在导出到文件中，而是想在循环的时候，就写入到文件中 二、代码展示 import pandas 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:05
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一、背景 需要进行数据清洗 二、 数据准备 三、操作步骤 3.1 上传数据 + 3.2 UnpivotOtherColumns 3.3 AddColumn 3.4 RemoveColumns 3.5 Pivot 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:05
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一、背景 有些字符串会被pandas都城NaN。但是有时不想这么操作。 二、数据准备 三、代码展示 import pandas as pd df1 = pd.read_excel('NaNTest.xlsx') df2 = pd.read_excel('NaNTest.xlsx', na_value 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:04
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一、背景 虽然已经有了一些导入到数据库的方式，但是代码量大，而且碰到特殊字符，比如单引号等，就会出错。 可参考：https://www.cnblogs.com/qianslup/p/17694731.html https://www.cnblogs.com/qianslup/p/12567284.h 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:04
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一、背景 POWER BI本身就一个数据库，那么该如何连接呢。 可以用SSMS读取POWER BI. 可以用POWER BI来读取POWER BI. 二、SSMS读取 2.1 DAX studio 获取读取方式 2.2 SSMS连接 里面的内容，不能选错和填错 2.3 连接后的界面 好像和DAX S 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:04
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一 、背景 之前的爬虫全忘了，所以要重新整理思路了。 以爬取自己的博客作为练习： URL: https://www.cnblogs.com/qianslup/category/1482821.html 二、查看robots.txt 三、代码展示 import requests from bs4 im 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:02
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一、背景 POWER BI中合理使用Blank可以简化代码。 二、数据准备 dim fact relationship 三、公式 四、结果 五、语法糖 ISBLANK ( <expression> ) 等价于 <expression> == BLANK() 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:02
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一、 语法 WINDOW ( <From> [, <FromType>], <To> [, <ToType>] [, <Relation>] [, <OrderBy>] [, <Blanks>] [, <PartitionBy>] [, <MatchBy>] [, <Reset>] ) Window 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:02
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一、 背景 写Python时，有时需要log文件 直接的log文件，无法读取，最好能够转成excel形式。 二、代码 import logging import pandas as pd logging.basicConfig(format='[%(asctime)s - %(filename)s 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:01
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一、背景 plt画的图不好看，需要好多地方自己设置。干脆设置一个末班。 二、准备工作 2.1 数据准备 X、Y、Size=RAND() 都是随机数。 2.2 字体准备 可以在网上下载一下自己需要的字体。 三、代码展示 import numpy as np import pandas as pd im 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:01
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一、背景 在工作中，会碰到大量的英语单词，如果想要记住单词，一个个抄下来太慢了。 可以用Python来进行分词，还原单词，识别字符串是否为单词。 1.1 准备工作 excel表格。 PDF 二、代码 2.1 提取excel import nltk from nltk.tokenize import 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:01
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一、背景 1.1 适用场景 在操作中可能需要对两行，或者两列进行相减，这个时候如果可以将被减数变为相反数，那么相减问题，就变成了相加问题。相加问题，便可以使用groupby等聚合运算。 1.2 工作环境 windos系统 Python版本 python3.11.8 1.3 数据准备 该数据存储在相对 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:00
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一、背景 Power BI 如果想实现行数动态变化，根据输入的参数决定显示多少行。 1.1 关系图 1.2 核心度量值： 0001_销售金额_单位_D_ = SUM ( 'T05_订单子表'[F_06_产品销售金额] ) 二、思路 建立一个顺序列 将决定度量值变化的值映射到顺序列上 编写核心度量值 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:00
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一、背景 DataFrame中有时需要加入行与列，需要加入的行与列格式是多种多样的，可能是DataFrame、Series、list、dict等形式。不同形式也需要不同的方法。 windos系统 Python版本 python3.11.8 二、加入行 2.1 建一个空的DataFrame impor 阅读全文
posted @ 2025-03-10 11:00
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一、概述 1.1 适用场景 在PB中如果需要大量创建度量值，并对度量值的格式进行各种设置。如果一个个进行操作，则耗时耗力。 解决方法是将度量值的写在csv或者是txt文件中。然后读取文件，完成度量值的编写。 1.2 关键节点 编写大量度量值（我用Python,循环同一类形成度量值） 正则表达式的编写 阅读全文
posted @ 2025-03-10 10:59
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一 背景 一些常用语句经常忘记，于是整合记录下来。 1.1 SQL版本 数据库：Microsoft SQL Server 2019 (RTM-GDR) (KB5029377) - 15.0.2104.1 (X64) Aug 16 2023 00:09:21 Copyright (C) 2019 Mi 阅读全文
posted @ 2025-03-10 10:58
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