摘要：
（1）读取文件 df = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\网约20年9月分时段订单数.csv') "内部存在不同编码编码方式" f = open(r'G:\出租车分月\2020年\出租20年4月.csv',encoding='gbk', er 阅读全文
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1.pandas创建及基本操作 dates = pd.date_range('20200928',periods = 6) #periods = 6 表示生成6个数据,data_range表示日期类型数据 print(dates) ' pd.DataFrame() 生成DataFrame格式的数据 阅读全文
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import numpy as np # numpy的常用方法 # numpy创建矩阵 # np.array() 将括号内的列表（或元祖）转化为矩阵 a = np.array([[11,2,33], [22,3,44]],dtype = np.int) #dtype定义数据是以浮点型(float) 阅读全文
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openpyxl的一些基本操作 import openpyxl # # # 工作簿的操作 # wb = Workbook() 创建工作簿 # # wb = load_workbook('file_path') 导入工作簿 # # wb.save('file_path') 保存工作簿文件 # # wb 阅读全文
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1.npmpy创建矩阵的方法 import numpy as np # numpy创建矩阵 a = np.array([[11,2,33], [22,3,44]],dtype = np.int) #dtype定义数据是以浮点型(float) 还是整形(int) 形式存在 a = np.zeros(( 阅读全文
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主要包括三个功能，读取excel数据，将数据写入excel并保存，在excel中追加数据并保存 三个主要模块： xlrd xlwt xlutils 1.数据的读取 （1）打开一个工作簿 （2）获取sheet表单 （3）通过sheet表单进行按行或按列读取 import xlrd # 打开工作簿 wo 阅读全文
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json模块 （1）json模块的两种方法 ：dumps（） 和 loads（） import json # dumps() dic = {'name':'alex'} s = 'hello' data1 = json.dumps(dic) data2 = json.dumps(s) #dumps( 阅读全文
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（1）sys模块 argv（） 方法 import sys # sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径 print(sys.argv) #通过此功能可以获取传入的参数，从而使程序根据传入的参数执行相应的命令，可以用于替换 input 功能，其优势在于input 需要传入参数以 阅读全文
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（1）os模块部分方法： import os # getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径 print(os.getcwd()) # chdir() 改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd print(os.getcwd()) os.chdir('test1') 阅读全文
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import random # random（） 生成 0—1 之间的浮点型数 ret = random.random() print(ret) # randint(a,b) 生成 a—b 之间的整形 ret = random.randint(1,3) print(ret) # randrange( 阅读全文