pandas

自动生成发票数据并存入Excel在处理财务数据时，生成和管理发票是一项常见的任务。本文将指导你如何使用 Python 生成一组模拟的发票数据，并将其保存到 Excel 文件中。我们将使用 pandas 和 openpyxl 库来处理和保存数据，同时利用 faker 库生成假数据。

【数据分析之pandas】目录一、Pandas概括1.什么是pandas2.Pandas的安装3.pandas的使用4.小结二、Pandas数据结构与数据类型

探索 Seaborn Palette 的奥秘：为数据可视化增色添彩在数据科学的世界里，视觉传达是不可或缺的一环。一个好的数据可视化不仅能传递信息，还能引发共鸣。Seaborn 是 Python 中一款广受欢迎的可视化库，而它的调色板（palette）功能，则为我们提供了调配绚丽图表的强大工具。

Pandas加载csv文件使用 DataFrame的loc 属性获取数据集里的一行，就会得到一个Series对象从Series中获取满足某些条件的数据，可以使用布尔索引

【机器学习】数据分析之Pandas（一）用列表生成 Series时，Pandas 默认自动生成整数索引，也可以指定索引DataFrame是由多种类型的列构成的二维标签数据结构，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典。

Pandas系列|第一期：列值的前N码模糊匹配背景：物料清单（BOM）在做关键器件筛选时，需要筛选出编码的前N码模糊匹配给定的前缀list的所有bom行

df = pd.DataFrame(data)中的data可以是什么类型的数据？以下是一些可用转化的数据类型和输出结果：输出：输出：输出：输出：输出：输出：输出：请注意，这些输出是基于pandas的标准设置，实际输出可能会根据你的pandas版本和环境设置有所不同。

[python]使用 Pandas 处理 Excel 数据：分割与展开列操作在数据处理的过程中，时常需要对 Excel 表格中的数据进行清洗与转换，下面介绍使用 Python 中的 Pandas 库对 Excel 文件中的数据进行操作，具体包括分割列、展开数据、清除空格以及格式转换等操作。

Pandas教程之二十九：使用 Pandas 处理日期和时间在处理数据时，遇到时间序列数据是很常见的。在处理时间序列数据时，Pandas 是一个非常有用的工具。Pandas提供了一组不同的工具，我们可以使用这些工具对日期时间数据执行所有必要的任务。让我们尝试通过下面讨论的示例来理解。

【5】数据分析基础（series2）前面，我们了解了Series这种数据结构，学习了如何创建一个Series。接下来，我们学习访问Series的数据的两种方式：

数据处理与统计分析——10-Pandas可视化-Matplotlib的常用APIMatplotlib 是 Python 中最常用的 2D 绘图库之一，提供了灵活的绘图功能，常用于生成静态、动态和交互式图表。该库提供了一种基于对象的绘图 API，可以让用户创建复杂的可视化效果。

Python当打之年

【55 Pandas+Pyecharts | 实习僧网Python岗位招聘数据分析可视化】本期将利用Python分析「实习僧网站招聘数据」，看看：各城市python岗位实习生招聘数量，招聘平均薪资分布，招聘岗位分布，招聘学历要求、实习周期分布等情况，希望对大家有所帮助，如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。

python数据分析一例：使用SQL和pandas对数据进行聚合和diff对一系列数据聚合后进行diff，是一种常见的数据分析需求。例如，我们可能会需要将每个月的财务支出流水数据进行分类汇总，再对不同月的汇总数据进行比较，看看哪些分类支出变多了，哪些变少了。此次我将使用SQL和pandas来实现上面所述需求，具体来说，使用SQL实现数据聚合功能，使用pandas对聚合后的数据进行diff。

【4】数据分析基础（pandas中的series 1）学习目标2pandas模块的学习。pandas是一个基于NumPy的模块，它的功能在于数据的筛选清洗和处理，与NumPy模块相比，pandas模块更擅长处理二维数据。

《Python数据分析：活用pandas库》学习笔记Day1：Panda DataFrame基础知识Python数据分析：活用pandas库 Python强大易用，是数据处理和数据分析利器，而众多库的加持令其如虎添翼。Pandas就是其中一个非常流行的开源库，它可以确保数据的准确性，将数据可视化，还可以高效地操作大型数据集。借助它，Python可以快速地自动化和执行几乎任何数据分析任务。本书细致讲解了Pandas的基础知识和常见用法，通过简单的实例展示了如何使用Pandas解决复杂的现实问题，以及如何利用matplotlib、seaborn、statsmodels和sklearn等库辅助进行Pytho

Pandas教程之十八：迭代 Pandas DataFrame 中的行和列迭代是一个通用术语，表示逐个获取某事物的每个项。Pandas DataFrame 由行和列组成，因此，要迭代数据框，我们必须像迭代字典一样迭代数据框。在字典中，我们迭代对象的键，就像在数据框中迭代一样。

excel文件合并，每个excel名称插入excel列import pandas as pd import os# 设置文件夹路径 folder_path = r'C:\test' # 替换为您的下载文件夹路径 output_file = os.path.join(folder_path, 'BOM材料.xlsx')

神奇夜光杯

Python酷库之旅-第三方库Pandas(255)目录一、用法精讲1206、pandas.tseries.offsets.SemiMonthEnd.is_on_offset方法

数据分析入门和实践学习——Pandas 数据处理与分析Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，提供了高性能、易用的数据结构和数据操作工具。它主要用于数据清洗、数据准备、数据分析和数据可视化等任务。

基于DrissionPage的企查查数据采集器为引导信贷资金快速直达基层小微企业，由金融监管总局、国家发展改革委牵头，建立了支持小微企业融资协调工作机制，地方相应建立工作机制，从供需两端发力，统筹解决小微企业融资难和银行放贷难的问题。当地政府积极响应，积极向银行提供可能有融资需求的当地小微企业名单，名单所有内容均为公开信息，仔细分析名单后发现，部分企业已注销或处于其他异常状态，所有企业均无企业主联系方式，故本文主要解决两个问题：（1）企业状态；（2）企业联系方式。本文使用DrissionPage自动化工具在企查查上获取上诉企业信息。具体实现方法如下：