10 2020 档案
Excel中删除含有空值的整行或是整列
摘要：Excel中删除含有空值的整行或是整列 选中整个表格，然后点击编辑选项卡下的‘查找和选则’ 点击下拉列表中的‘定位条件’ 然后在弹出的对话框中选中“空值”，然后点击确定 选中其中的一个单元格，右击鼠标，点击删除，可选择整行或整列
Power Pivot(二)
摘要：非重复计数 订单数量:=DISTINCTCOUNT([订单编号]) Calculate()函数 问题：筛选出服装在南区的销售金额 calculate(筛选范围，筛选条件1) 服装在南区:=CALCULATE([金额 的总和],'销售记录'[区域]="南区",'销售记录'[区域]="服装") 解读：从
Power Pivot(一)
摘要：Power Pivot(一) 一、创建简单的多表数据模型 步骤： 01 创建空白工作簿 02 在Excel中Power Pivot选项卡下 选择 管理 03 在Power Pivot 页面中 选择关系图视图，然后对表建立联系 03 选择数据透视表 04 选择要分析的数据 05 右键插入切片器 06
携程数据清洗
摘要：携程数据清洗 数据集 导入模块 from pandas import DataFrame,Series import pandas as pd import numpy as np # FuzzyWuzzy 简单易用的字符串模糊匹配工具 from fuzzywuzzy import process
Pandas 数据清洗常见方法
摘要：Pandas 数据清洗常见方法 01 读取数据 df=pd.read_csv('文件名称') 02 查看数据特征 df.info() 03 查看数据量 df.shape 04 查看各数字类型的统计量 df.describe() 05 去除重复值 df.drop_duplicates(inplace=
天猫美妆数据清洗步骤概括
摘要：一、天猫美妆数据清洗步骤概括 01 准备工作 # 导入数据 data=pd.read_csv('双十一淘宝美妆数据.csv') 02 检查数据 对数据进行初步的了解 查看数据的相关特征，对数据进一步分析 # 查看前五行数据 data.head() # 查看数据集的特征 data.info() # 查
淘宝美妆双十一数据可视化（下）
摘要：淘宝美妆双十一数据可视化（下） 01 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] ##显示中文，设置字体 plt.rcParams['axes.uni
淘宝美妆双十一数据清洗(上)
摘要：淘宝美妆双十一数据清洗 01 数据初步了解 # 导入模块 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('双十一淘宝美妆数据.csv') df.head() #查看数居前五行 # 查看数据特征 df.info() df.shape #
乐高天猫旗舰店数据分析
摘要：乐高天猫旗舰店数据分析 01 导入模块 # 导入模块 import pandas as pd import numpy as np import jieba import time import stylecloud from IPython.display import Image from py
乐高积木数据处理
摘要：乐高积木数据处理 素材链接 1.导入模块 import pandas as pd import numpy as np import jieba import time from pyecharts.charts import Bar,Line,Map,Page,Pie from pyecharts
Pandas练习（一）
摘要：Pandas练习（一） 题目要求：文档链接 # 导入模块 import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series # 导入数据 df_tb1=pd.read_csv("data/baby_trade.csv
淘宝数据爬取（二 数据清洗）
摘要：淘宝数据清洗 01 导入相关模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import re impor
爬取淘宝笔记本电脑数据（一）
摘要：爬取淘宝笔记本电脑数据 1.导入模块 from selenium import webdriver import time import csv import re 2.搜索商品，获取商品页码 def search_product(key_word): # 定位输入框 browser.find_el
哔哩哔哩自动播放视频
摘要：哔哩哔哩自动播放视频 # datetime:2020/10/7 16:33 # bilibili from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys import time #打开浏览器,实例化
51job多线程爬取指定职业信息数据
摘要：51job多线程爬取指定职业信息数据 # datetime:2020/10/7 14:02 # 51job多线程 import requests import chardet from bs4 import BeautifulSoup import csv from openpyxl import
爬取王者荣耀角色信息
摘要：爬取王者荣耀角色信息 01 编写配置文件（通用） import requests import bs4 import chardet import random import csv import time from bs4 import BeautifulSoup import os def ge
爬取网易云音乐评论
摘要：爬取网易云音乐评论保存CSV selenium的使用 01 导入模块 from selenium import webdriver 02 打开浏览器 实例化对象 driver = webdriver.Chrome() 03 访问网址 driver.get('https://www.baidu.com
抓取简书文章标题及链接
摘要：抓取简书文章标题链接 文章链接：https://www.jianshu.com/p/85f4624485b9 01 详细版本 # datetime:2020/10/6 13:53 # 抓取简书文章标题链接 import pandas as pd from requests_html import H
Python错误集锦
摘要：Python错误集锦 01 未定义 # 1.未定义 print(a) 02 类型不一致 # 2. 类型不一致 b = 'haha' c = 123 b+c b+str(c) 'haha123' c+b c+int(b) int('8') 8 03 语法错误 # 3.语法错误 # 符写错了 print
51Job多页信息爬取保存
摘要：51Job多页信息爬取 01 导入模块 import requests import chardet from bs4 import BeautifulSoup import csv from openpyxl import Workbook 02 定义函数getOnePageInfo() def
壁纸链接爬取并保存csv
摘要：案例： 01壁纸链接爬取并保存csv #导入模块 import requests import chardet from bs4 import BeautifulSoup #访问链接 url = 'http://www.netbian.com/dongman/' #打开链接，得到响应 res = r
Jupyter的使用
摘要：Jupyter使用 一、创键 01 创键一个本地文件夹 02 输入cmd 回车 03 弹出cmd窗口，输入命令jupyter notebook回车 04 执行成功，弹出浏览器
Python爬虫01
摘要：Python爬虫 01百度 # 导入模块 from urllib import request # 2. 准备网址 url = 'http://www.baidu.com/' # 3. 打开链接,得到响应 res = request.urlopen(url) # 4. 展现（print）响应结果 p
