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pandas數(shù)據(jù)分析實例 Python編程中,如何實現(xiàn)將Excel文件中多個工作表合并為一個工作表?

Python編程中,如何實現(xiàn)將Excel文件中多個工作表合并為一個工作表?使用Python熊貓庫,十行代碼。建議安裝Anaconda或使用PIP install panda直接安裝panda。合并工作

Python編程中,如何實現(xiàn)將Excel文件中多個工作表合并為一個工作表?

使用Python熊貓庫,十行代碼。

建議安裝Anaconda或使用PIP install panda直接安裝panda。

合并工作表數(shù)據(jù),遍歷每個工作表頁面,并使用concat函數(shù)合并所有工作表數(shù)據(jù)。

重復數(shù)據(jù)消除,使用drop Duplicate()函數(shù)刪除重復數(shù)據(jù)。

要寫入合并結(jié)果,請使用uExecl()寫入合并結(jié)果。

希望以上分享能對您有所幫助。歡迎評論和留言。

操控excel,選擇Python還是vba?

對于大量數(shù)據(jù),建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中。當數(shù)據(jù)沒有分割,計算機配置不高時,會出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后,如果內(nèi)存沒有釋放,電腦也會多卡。VBA一般啟動兩個CPU核進行數(shù)據(jù)計算,運算效率較低?,F(xiàn)在微軟已經(jīng)停止更新VBA了,更建議大家學習python。如果只操作excel,兩種學習難度相差不大,但是Python的開發(fā)空間會更好

另一種更方便的方法是使用power Bi的三個組件進行數(shù)據(jù)處理,power query進行數(shù)據(jù)處理,PowerPivot進行分析,power Bi進行數(shù)據(jù)處理的優(yōu)點數(shù)據(jù)可視化的主要特點是學習周期短,數(shù)據(jù)可以自動刷新,啟動速度較快。使用這種方法,效率可能比excel快,但速度仍然不如python快。當然,為了長期的可持續(xù)發(fā)展,建議學習Python,但是學習周期會相對較長

學習Python與年齡無關(guān)。去年,我33歲的時候在openstack上學習Python。在我的職業(yè)生涯中,我學過幾種語言,包括C、C、PHP和python。

就學習內(nèi)容而言,我認為學習一門語言主要包括兩個方面:

1)語言本身的語法,其實內(nèi)容很少

2)與語言相關(guān)的系統(tǒng)庫和第三方庫,內(nèi)容多,難度大

另外,我的經(jīng)驗是如何學好一門語言的實踐,實踐包括兩個方面:

1)閱讀更多的代碼,你可以看到更好的開源項目,如openstack或Django等。

2)編寫更多的代碼。如果你的工作中有項目,如果沒有,你可以寫一些小項目。例如,開發(fā)一個python版本的redis。

29歲想學python,有哪些建議?

如果是基本的,我想找一個在線網(wǎng)站學習如何開始是可以的。如果你想系統(tǒng)地學習,我建議從不同的方向?qū)W習會更有效率。例如下面三個,分別為安全域、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡爬蟲等。如果是游戲指導或機器學習,找另一個。。

從哪本書開始學習Python比較好?

熊貓.DataFrame.fillna()函數(shù)用于填充數(shù)組中的Nan值,但此方法不會更改原始數(shù)組,而是返回一個新數(shù)組。下面是一個示例演示:

我們可以發(fā)現(xiàn),在用fillna方法填充缺少的值之后,將返回一個填充的數(shù)組,但原始數(shù)組沒有更改。

如果我們想改變原來的數(shù)組,我們需要重新賦值

填寫指定的多列缺失值,就像填寫整個數(shù)組的缺失值一樣,我們需要重新賦值。