利用python轻松玩转Excel,完成数据分析与统计,学习心得分享
利用python轻松玩转Excel，完成数据分析与统计，学习心
得分享
写在前面这是我学习python写的第一个完整的脚本过程大概是从一头懵逼，到满是问题，再到一个个解决问题我没有系统的学习过python阻碍我的问题是什么，我就学什么这里尤为重要的一点，就是需要清楚的知道自己需要什么对于一个初学者来说，这真的是很难有时候就算知道自己需要什么，也不知道该如何准确的表达这是一个极为让人迷茫和不知所措的过渡时期个人的总结有明确的目标将大目标分
解成最小颗粒的小目标针对小目标，一个个去解决举例目标：有一份市面上主流机型使用某APP的兼容性测试报告，包括了详细的手机信息，其中报告中“日志包”这一列是一个超链接，可以访问下载一个ZIP日志包，现需要检查每一个日志文件里是否包含事先埋点的信息，并根据需要生成一份报告目标分解：打开excel测试报告访问“日志包”这一列的超链接，下载ZIP文件解压ZIP文件，得到log文件利用正则表达式，在log文件里查找埋点信息，返回查找结果提取当前行其它需要的信息生成最终结果文件实现脚本动
态打印处理进度结果文件源码获取方式私信“数据分析与统计”源码与兼容性报告
python用win32com处理excel表格
1. Python 操作 Excel 的函数库 我主要尝试了 3 种读写 Excel 的方法： 1> xlrd, xlwt, xlutils: 这三个库的好处是不需要其它支持，在任何操作系统上都可以使用。 xlrd 可以读取 .xls, .xlsx 文件，非常好用；但因为 xlwt 不能直接修改 Excel 文档，必须得复制一份然后另存为其它文件，而且据说写复杂格式的 Excel 文件会出现问题，所以我没有选它来写 Excel 文件。 2> openpyxl: 这个库也是不需要其它支持的，而且据说对 Office 2007 格式支持得更好。 遗憾地是，我经过测试，发现它加载 Excel 文件的效率比 xlrd 慢 3 倍以上，内存使用在 10 倍以上，于是就放弃了。 3> win32com: Python Win32 扩展，这个库需要运行环境为 Windows+Office 对应版 本。由于 Python Win32 扩展只是把 COM 接口包装了一下，可以视为与 VBA 完全相同，不会有读写格式上的问题。尝试了一下用 win32com 读取 Excel 文件，效率还是比 xlrd 慢一些。 由于读取效率上 xlrd > win32com > openpyxl，所以我自然选择了 xlrd 用来读取统计报表；而最终输出的报表格式较复杂，所以选择了 win32com 直接操作 Excel 文件。 2. Python 里的关系型数据库 SQLite是一个非常轻量级的关系型数据库，很多语言和平台都内置 SQLite 支持，也是 iOS 和Android 上的默认数据库。Python 的标准库里也包含了sqlite3库，用起来非常方便。 3. 用 xlrd 读取 Excel 并插入数据库样例 如果数据量不大，直接用 Python 内部数据结构如 dict, list 就够了。但如果读取的几张表数据量都较大，增加个将数据插入数据库的预处理过程就有很大好处。一是避免每次调试都要进行耗时较长的 Excel 文件载入过程；二是能充分利用数据库的索引和 SQL 语句强大功能进行快速数据分析。 #!/usr/bin/python # -*- coding: gbk -*- import xlrd import sqlite3 # 打开数据库文件 device_city_db = sqlite3.connect('device_city.db') cursor = device_city_db.cursor() # 建表 cursor.execute('DROP TABLE IF EXISTS device_city') cursor.execute('CREATE TABLE device_city (device_id char(16) PRIMARY KEY, city varchar(16))') # 打开 device 相关输入 Excel 文件 device_workbook = xlrd.open_workbook('输入.xlsx')
python数据分析过程示例
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
《利用python进行数据分析》读书笔记
《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结 构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.360docs.net/doc/3f9413543.html, = 's1' https://www.360docs.net/doc/3f9413543.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']
pythonxlwtxlutils在excel里面如何插入一行数据
python xlwt，xlutils 在excel里面如何插入一行数据 import xlwt;import xlrd;from xlutils.copy import copy; #styleBoldRed = xlwt.easyxf('font: color-index red, bold on');#headerStyle = styleBoldRed;#wb = xlwt.Workbook();#ws = wb.add_sheet('sheetName');#ws.write(0, 0, 'Col1', headerStyle);#ws.write(0, 1, 'Col2', headerStyle);#ws.write(0, 2, 'Col3', headerStyle);#wb.save('fileName.xls');#open existed xls fileoldWb = xlrd.open_workbook('fileName.xls', formatting_info=True);oldWbS = oldWb.sheet_by_index(0)newWb = copy(oldWb);newWs = newWb.get_sheet(0);inserRowNo = 1newWs.write(inserRowNo, 0, 'value1');newWs.write(inserRowNo, 1, 'value2');newWs.write(inserRowNo, 2, 'value3');for rowIndex in range(inserRowNo, oldWbS.nrows): for colIndex in range(oldWbS.ncols): newWs.write(rowIndex + 1, colIndex, oldWbS.cell(rowIndex, colIndex).value);newWb.save('fileName.xls');print 'save
【最新】python数据分析课程报告论文(附代码数据)
用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：
Python对Excel操作详解
Python对Excel操作 详解 文档摘要： 本文档主要介绍如何通过python对office excel进行读写操作，使用了xlrd、xlwt 和xlutils模块。另外还演示了如何通过Tcl tcom包对excel操作。 关键字： Python、Excel、xlrd、xlwt、xlutils、TCl、tcom
1Python简介 Python是一种面向对象、直译式电脑编程语言，具有近二十年的发展历史，成熟且稳定。它包含了一组完善而且容易理解的标准库，能够轻松完成很多常见的任务。它的语法简捷和清晰，尽量使用无异义的英语单词，与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样，它使用縮进来定义语句块。 与Scheme、Ruby、Perl、Tcl等动态语言一样，Python具备垃圾回收功能，能够自动管理存储器使用。它经常被当作脚本语言用于处理系统管理任务和网络程序编写，然而它也非常适合完成各种高级任务。Python虚拟机本身几乎可以在所有的作业系统中运行。使用一些诸如py2exe、PyPy、PyInstaller之类的工具可以将Python源代码转换成可以脱离Python解释器运行的程序。 2Python安装 Python目前的版本已经更新到3.4.0，本文使用的版本为2.7.5，所有的版本都可以在python官网https://www.360docs.net/doc/3f9413543.html,/下载，至于2.x和3.x版本的具体区别也可以在官网查看。 从官网下载了python 2.7.5安装文件python-2.7.5.msi后，直接双击就可以安装python了，可以选择安装路径，我改为C:\Python2.7.5\了，然后一路next就完成安装了，安装完成后在C盘下就多了一个文件夹Python2.7.5。 Python也是一种实时交互语言，可以通过自带的IDLE编写python语句并反馈回显信息，可以通过图1方式调出python IDLE。 图1
Python数据分析与展示教学大纲
Python数据分析与展示教学大纲 课程概述 本课程面向各类编程学习者，讲解利用Python语言表达N维数据并结合数据特点合理展示数据的技术和方法，帮助学习者掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力。 本课程介绍Python计算生态中最优秀的数据分析和展示技术，所讲授内容是数据领域最优秀的编程模块，在理学、工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力。 本课程共包括内容： （1）Python第三方库NumPy，讲解N维数据的表达及科学计算的基本概念和运算方法； （2）Python第三方库Matplotlib，讲解绘制坐标系、散点图、极坐标图等直观展示数据趋势和特点的方法； （3）Python第三方库Pandas，强大的专业级数据分析和处理第三方库，介绍并讲解Series和DataFrame数据类型的表示和基本使用。 该课程希望传递“理解和运用计算生态，培养集成创新思维”的理念，重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源，快速分析和解决问题的能力。 本课程是“Python网络爬虫与数据分析”课程的下半部分。“Python网络爬虫与数据分析”课程由“Python网络爬虫与信息提取”和“Python数据分析与展示”两门MOOC课程组成，完整地讲解了数据获取、清洗、统计、分析、可视化等数据处理周期的主要技术内容，培养计算思维、数据思维及采用程序设计方法解决计算问题的实战能力技术。 课程大纲 01 【第〇周】数据分析之前奏 课时 “数据分析”课程内容导学 Python语言开发工具选择
Anaconda IDE的基本使用方法 02 【第一周】数据分析之表示 课时 本周课程导学 单元1：NumPy库入门 单元2：NumPy数据存取与函数 单元3：实例1：图像的手绘效果 03 【第二周】数据分析之展示 课时 本周课程导学 单元4：Matplotlib库入门 单元5：Matplotlib基础绘图函数示例（5个实例） 单元6：实例2：引力波的绘制 04 【第三周】数据分析之概要 课时 本周课程导学 单元7：Pandas库入门 单元8：Pandas数据特征分析 预备知识 本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能 参考资料 [1] Python零基础入门教程:《Python语言程序设计基础(第2版)》，嵩天、礼欣、黄天羽著，高等教育出版社，2017.2 [2] 专题参考资料：《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，O’Reilly & 机械工业出版社，2014.1（该书使用Python 2.x系列，内容略微陈旧，仅做参考，不建议跟踪学习）
(整理)python操作excel.
You are here: Home?计算机?编程? Python操作Excel Python操作Excel 2012-09-01 老婆单位有时候有一些很大的 Excel 统计报表需要处理，其中最恶心的是跨表的 JOIN 查询。他们通常采取的做法是，把多个 Excel 工作簿合成一个工作簿的多个表格，然后再跑函数（VLOOKUP之类）去查。因为用的函数效率很低，在 CPU 打满的情况下还要跑几个小时。 然后我就看不过去了，我也不懂 Excel，不知道如何优化，但我想用Python+SQLite 总归是能够实现的。于是就尝试了一把，效果还不错，一分钟以内完成统计很轻松，其中大部分时间主要花在读 Excel 内容上。 1. Python 操作 Excel 的函数库 我主要尝试了 3 种读写 Excel 的方法： 1> xlrd, xlwt, xlutils: 这三个库的好处是不需要其它支持，在任何操作系统上都可以使用。xlrd 可以读取 .xls, .xlsx 文件，非常好用；但因为 xlwt 不能直接修改 Excel 文档，必须得复制一份然后另存为其它文件，而且据说写复杂格式的 Excel 文件会出现问题，所以我没有选它来写 Excel 文件。 2> openpyxl: 这个库也是不需要其它支持的，而且据说对 Office 2007 格式支持得更好。遗憾地是，我经过测试，发现它加载 Excel 文件的效率比 xlrd 慢 3 倍以上，内存使用在 10 倍以上，于是就放弃了。 3> win32com: Python Win32 扩展，这个库需要运行环境为 Windows+Office 对应版本。由于 Python Win32 扩展只是把 COM 接口包装了一下，可以视为与VBA 完全相同，不会有读写格式上的问题。尝试了一下用 win32com 读取 Excel 文件，效率还是比 xlrd 慢一些。 由于读取效率上 xlrd > win32com > openpyxl，所以我自然选择了 xlrd 用来读取统计报表；而最终输出的报表格式较复杂，所以选择了 win32com 直接操作 Excel 文件。 2. Python 里的关系型数据库 SQLite是一个非常轻量级的关系型数据库，很多语言和平台都内置 SQLite 支持，也是 iOS 和 Android 上的默认数据库。Python 的标准库里也包含了sqlite3库，用起来非常方便。
九、Python (openpyxl)操作excel写支持xlsx格式(二)
pip install openpyxl（写，支持xlsx格式） 新建文件 #1.新建一个Excel wb=workbook.Workbook() #2.创建表单的方法 创建一个自定义的表单 wb.create_sheet('info',index=0) #3.另存为 保存工作簿 wb.save('D:\excel\pythonexcel.xlsx') 打开文件写入 #1.打开的工作簿 wb=load_workbook(filename) #2.定位到表单 sheet=wb['info'] #3.cell(I行,J列)，必须从1开始 sheet.cell(1,1).value='姓名' #4.保存工作簿 wb.save('D:\excel\pythonexcel.xlsx') 源码 #!/usr/bin/python3 # encoding:utf‐8 import os from openpyxl import workbook from openpyxl import load_workbook ''' 支持xlsx格式写 ''' class excel(): def wirteExcle(self,filename,data): #新建一个Excel wb=workbook.Workbook() #创建表单的方法 创建一个自定义的表单 wb.create_sheet('info',index=0) #另存为 保存工作簿
wb.save(filename) #打开的工作簿 wb=load_workbook(filename) #定位到表单 sheet=wb['info'] c=1 for students in data: #3.标题cell(i行,j列)，必须1开始 sheet.cell(1,1).value='姓名' sheet.cell(1,2).value='年龄' #内容(行，列，值)第一行=0，第一列=0 sheet.cell(c,1).value=students['name'] sheet.cell(c,2).value=students['age'] c+=1 #将工作簿以filename命名并保存 wb.save(filename) #5.关闭文件 wb.close() if __name__=='__main__': str= [{'name':'zhangshan','age':19}, {'name':'lisi','age':28}, {'name':'wangwu','age':59}] exl = excel() exl.wirteExcle('D:\excel\pythonexcel.xlsx',str) 打印execel内容
Python对Excel操作教程
Python 对Excel 操作详解文档摘要： 本文档主要介绍如何通过python 对office excel 进行读写操作，使用了xlrd 、xlwt 和xlutils 模块。另外还演示了如何通过Tcl tcom 包对excel 操作。 关键字： Python、Excel、xlrd 、xlwt 、xlutils、TCl 、tcom 1 Python 简介 Python 是一种面向对象、直译式电脑编程语言，具有近二十年的发展历史，成熟且稳定。它包含了一组完善而且容易理解的标准库，能够轻松完成很多常见的任务。它的语法简捷和清晰，尽量使用无异义的英语单词，与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样，它使用缩进来定义语句块。 与Scheme、Ruby、Perl 、Tcl 等动态语言一样，Python 具备垃圾回收功能，能够自动管理存储器使用。它经常被当作脚本语言用于处理系统管理任务和网络程序编写，然而它也非常适合完成各种高级任务。Python 虚拟机本身几乎可以在所有的作业系统中运行。使用一些诸如py2exe、PyPy、PyInstaller 之类的工具可以将Python 源代码转换成可以脱离Python 解释器运行的程序。 2 Python 安装 Python 目前的版本已经更新到3.4.0 ，本文使用的版本为2.7.5 ，所有的版本都可以在python 官网下载，至于 2.x 和 3.x 版本的具体区别也可以在官网查看。 从官网下载了python 2.7.5 安装文件后，直接双击就可以安装python
Python 也是一种实时交互语言，可以通过自带的IDLE 编写python 语句并反馈回显信息，可以通过图 1 方式调出python IDLE 。 图1 也可以在cmd下输入python ,但默认情况下python并没有添加到windows 环境变量中，导致在cmd下输入python的时候出现提示“ 'python'不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。”，windows 下可执行文件在运行时首先在当前目录下搜索，因为进入cmd 下默认路径一般为C:\Documents and Settings\Administrator> ，而在这个路径下是找不到python 的，所以提示出错，可以进入到python 安装目录下，然后执行python 就可以进入交互命令行模式下。如果懒的每次都进入python 安装，此时需要将python 安装路径添加到系统变量中，然后windows 在执行命令的时候会去环境变量中查找路径，具体配置如图 2 所示，在Path 中添加python 的安装路径 “C:\Python2.7.5; ”，主要路径后面要加”；”分号表面这是一个路径的结束，此时无论在哪个路径下都可以执行python 调出交互命令行。 图2 3 Python 语法入门 在Python 简介中提到Python 是一种直译式电脑编程语言，体现在语法中，如要将变量 a 赋值为1，Tcl 使用命令%set a 1（本文中为了区分Tcl 和Python 的命令，Tcl 命令前会加上“ %”，否则默认为Python 命令），在python 中命令为a = 1，输出a的值可以直接输入a,也可以通过print语句输出a的值, 命令为print a (在python 3.0 以后版本中，print 不再是一个语句，而是一个函数，所以如果想要输出a,用法为print(a))。在Tel中求1和10的和或者变量之间
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16054103 课程名称：大数据分析与挖掘 英文名称：Big data analysis and mining 课程类别：专业选修课 学时：48(理论课：32, 实验课：16) 学 分：3 适用对象: 软件工程专业、计算机科学与技术 考核方式：考查 先修课程：多媒体技术、程序设计、软件工程 二、课程简介 本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍基于Python语言的大数据挖掘算法的原理与使用。本课程涉及的主题包括基础篇和实战篇两部分， 其中基础篇包括：数据挖掘基础，Python数据分析简介，数据探索，数据预处理和挖掘建模；实战篇包括：电力窃漏电用户自动识别，航空公司客户价值分析，中医证型关联规则挖掘，基于水色图像的水质评价，家用电器用户行为分析与事件识别，应用系统负载分析与磁盘容量预测和电子商务网站用户行为分析及服务推荐。 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论基于Python语言机器学习模型解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，目的是让学生能够扎实地掌握大数据分析挖掘的理论与应用。 This course introduces the principle and application of big data mining algorithm based on Python language comprehensively from the perspective of big data mining analysis technology practice, combining theory and practice. This course covers two parts, the basic part and the practical part. The basic part includes: basic data mining, introduction to Python data analysis, data exploration, data preprocessing and mining modeling. Practical article included: electric power leakage automatic identification of the user, airlines customer value analysis, TCM syndrome association rule mining, based on water quality evaluation of color image, household electrical appliances
Python数据分析
实训：Python数据分析 〖实训目的〗 了解Python基本编程语法，掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。 〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据 （1）读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如，我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据，可以从以下网址找https://https://www.360docs.net/doc/3f9413543.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da） 从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示： 图2-53 读取CSV文件 如果这个文件被保存在以下位置： D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是，因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符（转义符就是用来输入特殊符号的引导符号，例如\n是回车,\r是换行等），因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。 以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中，并给这个对象起名为df。
为了验证我们确实导入了这个数据文件，我们可以把df的内容打印出来：>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 （2）读取EXCEL文件 因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件，所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件，然后利用上一节的方法将CSV导入Python。 当然，Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样，如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx，我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样，我们也可以把df的内容打印出来作为验证。 将数据导入Python之后，我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候，我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选 仍然针对上面导入的英国天气数据，由于数据有很多行，我们希望只看到数据的前5行： >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \
python学习笔记-excel用例输入
python学习笔记（接口自动化框架V2.0） 这个是根据上次框架版本进行的优化 用python获取excel文件中测试用例数据 通过requets测试接口、并使用正则表达式验证响应信息内容生成xml文件测试报告 版本更新内容： 1. 整理了CreateTest.test_main()流程逻辑 2. 优化了testcase.xls文件格式 3. 添加了生成XML文件测试报告 代码如下： 1#!/usr/bin/env python 2# -*- coding: utf_8 -*- 3# 获取测试用例文件excel 4 5import xlrd 6import json 7 8 9class CreateExcel: 10def__init__(self): 11pass 12 13 @classmethod 14def open_excel(cls):
15 path = "testcase.xls" 16 workbook = xlrd.open_workbook(path) 17 table = workbook.sheets()[0] 18return table 19 20# 获取sheet 21 22 @classmethod 23def get_nrows(cls, table): 24 nrows = table.nrows 25return nrows 26 27# 获取行号 28 29 @classmethod 30def get_id(cls, table, nrows): 31 testid = [] 32for i in range(1, nrows): 33 testid.append(table.cell(i, 0).value) 34return testid 35 36 @classmethod 37def get_name(cls, table, nrows): 38 testname = [] 39for i in range(1, nrows): 40 testname.append(table.cell(i, 1).value) 41return testname 42 43# 获取用例name 44 45 @classmethod 46def get_data(cls, table, nrows): 47 testdata = [] 48for i in range(1, nrows): 49try: 50 data = json.loads(table.cell(i, 2).value) 51 testdata.append(data) 52except ValueError: 53 testdata.append(None) 54return testdata 55 56# 获取data接口参数 57 58 @classmethod 59def get_url(cls, table, nrows): 60 testurl = [] 61for i in range(1, nrows): 62 testurl.append(table.cell(i, 3).value) 63return testurl 64
Python数据分析与应用-教学大纲
《Python数据分析与应用》教学大纲课程名称：Python数据分析与应用 课程类别：必修 适用专业：大数据技术类相关专业 总学时：64学时（其中理论36学时，实验28学时） 总学分：4.0学分 一、课程的性质 大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Python数据分析与应用课程。 二、课程的任务 通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。 三、课程学时分配
四、教学内容及学时安排 1.理论教学
2.实验教学
五、考核方式 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。 六、教材与参考资料 1.教材 黄红梅，张良均．Python数据分析与应用[M]．北京：人民邮电出版社．2018． 2.参考资料
九、Python 操作excel(一)
pip install xlrd（读） 1.导入：import xlrd 2.打开文件：book = xlrd.open_workbook(文件位置+文件名) 3.根据sheet名称获取工作薄：sheet = book.sheet_by_name('Sheet5') 4.获取行数：rows = sheet.nrows 5.获取列数：cols = sheet.ncols 6. 按行获取值：for r in range(rows): row_vaule = sheet.row_values(r) 7.按列获取值： for c in range(cols): col_vuale = sheet.col_values(c) 8.按行列获取值：sheet.cell(行,列) 注：行列第一行下标从0开始 pip install xlwt（写，不支持xlsx格式） 1.导入：import xlwt 2.初始化并创建一个工作簿：book = xlwt.Workbook() 3.sheet = book.add_sheet('Sheet5',cell_overwrite_ok = True) #同一个单元格重复写入数据设 置,book.add_sheet('Sheet5'，cell_overwrite_ok = True) 4.按行列写入：sheet.write(行,列,'内容') 5.合并信息并写入样式：sheet.write_merge(开始行,结束行,开始列,结束列,'内 容',self.styleExcle(2,3)) #self.styleExcle(2,3)自定义函数，2,3为参数，详见下面的实例 6.保存：book.save(文件位置+文件名) pip install xlutils（结合读写可修改excel） 1.导入：from xlutils.copy import copy import os 2.打开文件：book = xlrd.open_workbook(filename) 3.复制excel：newbook = copy(book) 4.打开第一个工作薄：sheet = newbook.get_sheet(0) 5.修改第2行，第一列的值：sheet.write(1,0,'xiugren') 6.保存文件：newbook.save(copefilename) 7.删除旧文件：os.remove(filename) 8.重命名新文件名为旧文件名：os.rename(copefilename,filename) 文件路径
python数据分析过程示例
python数据分析过程示例
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构
o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：
Python数据挖掘与机器学习实战 - 选题
Python数据挖掘与机器学习实战—选题大纲（一组一章，第一章除外）
或从下列选题中选择：（除第1讲） 选题名称内容结构内容要求 第1讲 机器学习与Python库（该讲不可选）解释器Python3.6与IDE：Anaconda/Pycharm 1.Python基础：列表/元组/字典/类/文件 2.numpy/scipy/matplotlib/panda 的介绍和典型使用 3.多元高斯分布 4.典型图像处理 5.scikit-learn的介绍和典型使用 6.多种数学曲线 7.多项式拟合 8.快速傅里叶变换FFT 9.奇异值分解SVD 10.Soble/Prewitt/Laplacian算子 与卷积网络 代码和案例实践 1.卷积与(指数)移动平均线 2.股票数据分析 3.实际生产问题中算法和特征的关系 4.缺失数据的处理 5.环境数据异常检测和分析 第2讲回归线性回归 1.Logistic/Softmax回归 2.广义线性回归 3.L1/L2正则化 4.Ridge与LASSO 5.Elastic Net 6.梯度下降算法：BGD与SGD 7.特征选择与过拟合 8.Softmax回归的概念源头 9.最大熵模型 10.K-L散度 代码和案例实践 1.股票数据的特征提取和应用 2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率 预测 3.环境检测数据异常分析和预测 4.模糊数据查询和数据校正方法 5.PCA与鸢尾花数据分类 6.二手车数据特征选择与算法模型比较 7.广告投入与销售额回归分析 8.鸢尾花数据集的分类
第3讲 决策树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息 1.最大似然估计与最大熵模型 2.ID3、C4.5、CART详解 3.决策树的正则化 4.预剪枝和后剪枝 5.Bagging 6.随机森林 7.不平衡数据集的处理 8.利用随机森林做特征选择 9.使用随机森林计算样本相似度 10.异常值检测 代码和案例实践 1.随机森林与特征选择 2.决策树应用于回归 3.多标记的决策树回归 4.决策树和随机森林的可视化 5.社会学人群收入预测 6.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 7.泰坦尼克乘客存活率估计 第4讲SVM 线性可分支持向量机 1.软间隔 2.损失函数的理解 3.核函数的原理和选择 4.SMO算法 5.支持向量回归SVR 6.多分类SVM 代码和案例实践： 1.原始数据和特征提取 2.调用开源库函数完成SVM 3.葡萄酒数据分类 4.数字图像的手写体识别 5.MNIST手写体识别 6.SVR用于时间序列曲线预测 7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的 横向比较 第5讲聚类各种相似度度量及其相互关系 1.Jaccard相似度和准确率、召回率 2.Pearson相关系数与余弦相似度 3.K-means与K-Medoids及变种 4.AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用 5.密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14) 6.谱聚类SC 7.聚类评价和结果指标 代码和案例实践： 1.K-Means++算法原理和实现 2.向量量化VQ及图像近似 3.并查集的实践应用 4.密度聚类的异常值检测 5.谱聚类用于图片分割 第6讲 隐马尔科夫模型 HMM 主题模型LDA 1.词潜入和word2vec 2.前向/后向算法 3.HMM的参数学习 4.Baum-Welch算法详解 5.Viterbi算法详解 6.隐马尔科夫模型的应用优劣比较 7.共轭先验分布 https://www.360docs.net/doc/3f9413543.html,place平滑 9.Gibbs采样详解 代码和案例实践： 1.敏感话题分析 2.网络爬虫的原理和代码实现 3.LDA开源包的使用和过程分析 4.HMM用于中文分词