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我材不敲代码

零基础快速上手 Pandas 数据处理Pandas 是 Python 里处理表格数据最强的库，不管是做数据分析、机器学习、毕设、竞赛、报表，都离不开它。

pandas中时间处理def titoday_1(): titoday = datetime.datetime.today() titoday = titoday.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') print(titoday) titoday1 = time.strptime(str(titoday), '%Y-%m-%d %H:%M:%S') titoday1= time.mktime(titoday1) print(titoday1) #print('c2,c2_time',c2,c2_time)

Python 数据分析基础入门：《Excel Python：飞速搞定数据分析与处理》学习笔记系列（第十二章用户定义函数下篇）前面 3 章展示了如何使用 Python 脚本自动化 Excel，以及如何在 Excel 中一键执行这样的脚本。本章会介绍另一种利用 xlwings 在 Excel 中调用 Python 代码的方法，即用户定义函数（user-defined function，UDF）。 UDF 是可以用在 Excel 单元格中的 Python 函数，就像使用内置的 SUM 函数和 AVERAGE函数一样。和第 11 章一样，我们首先从 quickstart 命令开始，尝试创建第一个 UDF。然后进入案例研究，学习如何从

云和数据.ChenGuang

基于鲲鹏 HPC 的 AI 对话机器人架构设计与技术实现随着大语言模型、多模态交互技术快速迭代，AI对话机器人对算力密度、并发处理能力、低时延推理的要求持续提升。传统通用服务器在大规模对话并发、大模型微调、长文本推理场景下存在算力瓶颈与功耗偏高问题。本文基于鲲鹏HPC高性能计算平台，结合昇腾AI加速算力、分布式并行框架、大模型轻量化适配技术，设计一套高可用、高性能、国产化自主可控的AI对话机器人系统。重点阐述鲲鹏HPC算力底座选型、分布式推理架构、对话服务优化、国产化适配落地实践，为行业级AI对话应用提供国产化算力解决方案参考。关键词：鲲鹏HPC；昇腾AI；

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沉下去，苦磨练！

python的数据分析PandasPandas是没有行的概念Pandas的两个核心概念Series和DataFrameSeries一列数据，DataFrame多列数据

Pandas 数据处理进阶：缺失值、合并、分组聚合与透视表在完成 pandas 的基础操作（索引、筛选、赋值、函数应用）之后，下一步便是处理真实数据中常见的问题：缺失值、多表合并、分组统计以及数据透视。本文带你系统掌握这些核心技能，并提供可直接运行的代码示例。

探索Pandas groupby的各种技巧和应用实例groupby是Pandas中用于数据分析的重要工具，它允许我们根据特定列的不同值，对数据行进行灵活分组。分组后的数据可用于生成各类聚合值，从而帮助我们深入了解数据。在Pandas中，如果你想要分析数据的潜在模式或趋势，groupby是一个不可或缺的工具。

Python 数据分析基础入门：《Excel Python：飞速搞定数据分析与处理》学习笔记系列（第十二章用户定义函数上篇）前 3 章内容展示了如何使用 Python 脚本自动化 Excel，以及如何在 Excel 中一键执行这样的脚本。本章会介绍另一种利用 xlwings 在 Excel 中调用 Python 代码的方法，即用户定义函数（user-defined function，UDF）。 UDF 是可以用在 Excel 单元格中的 Python 函数，就像使用内置的 SUM 函数和 AVERAGE函数一样。和第 11 章一样，我们首先从 quickstart 命令开始，尝试创建第一个 UDF。然后进入案例研究，学习如何从

pandas日期类型差值timedelta大于等于7天pandas日期类型差值timedelta大于等于7天p_eci_cross['create_date']=pd.to_datetime(p_eci_cross['create_date']) p_eci_cross_viot=p_eci_cross.groupby(['cell_identification']).agg(日期最大值=('create_date','max'),日期最小值=('create_date','min')) p_eci_cross_viot=p_eci_cross_viot.r

填补蛋白质组深度学习预处理教学空白质谱蛋白质组学可生成表征生物样品中肽段/蛋白质组分的复杂数据，各类机器学习是串联质谱肽段鉴定及数据分析全流程的核心计算方法。随着深度学习成为数据建模与解析的强力机器学习手段，蛋白质组学计算研究者利用海量公开数据集训练机器学习模型，用于预测肽段碎裂谱与液相色谱保留时间。ProteomicsML等资源为这类学习任务提供了详尽的演示教程，缩小了蛋白质组学与机器学习领域的隔阂。但现有深度学习教学材料普遍缺失数据预处理嵌入这一关键步骤：肽段文本序列必须转换为数值格式（即嵌入）才能用于模型训练。肽段嵌入方法种类繁多，

Pandas获取excel表sheet名称Pandas获取excel表sheet名称def printexcelsheets(filename): workbook = pd.ExcelFile(filename) # 获取所有工作表的名称 sheet_names = workbook.sheet_names # 打印工作表名称 #for name in sheet_names: # print(name) # if 'NRCellRelation' in name: # print(f'{name}包含 NRCellRelation') ret

PPTX判断包含图表id############################20250915判断是否包含图表################################################## i=0 for shape in prs.slides[1].shapes: if shape.HasChart: print(f'i:{i}包含图表') i=i+1 ############################20250915判断是否包含图表################################

Python 数据分析基础入门：《Excel Python：飞速搞定数据分析与处理》学习笔记系列（第十一章 Python 包跟踪器上篇）本章会构建一个典型的商业应用程序，它可以从互联网上下载数据并存储到数据库中，然后再将数据在 Excel 中进行可视化。在此过程中你会认识到 xlwings 在这样的应用程序开发过程中扮演着怎样的角色，也能看到将 Python 连接至外部系统有多容易。在尝试构建一个十分接近真实情况且简单易懂的项目的过程中，我想到了 Python 包追踪器。这个 Excel 工具可以显示某个 Python 包每年发布的次数。虽然这只是一个案例研究，但是实际上你可能会发现这个工具可以用来了解一个 Python 包是否处于积极

python学习Day14：实际应用——pandas的筛选与保存第14天：实际应用——pandas 进阶（筛选与保存）学习内容：pandas 进阶核心知识点：数据筛选与结果保存

Python 数据分析基础入门：《Excel Python：飞速搞定数据分析与处理》学习笔记系列（第十章 Python 驱动的 Excel 工具上篇）第 9 章介绍了如何编写脚本来自动化 Microsoft Excel。虽然这些脚本很强大，但它们需要用户能够熟练使用 Anaconda Prompt 或者像 VS Code 这样的编辑器来运行脚本。如果你的工具是给商业用户使用的，那么这样的要求可能就不太现实。对于这样的用户，你会想要将 Python 隐藏起来，从而让这些 Excel 工具感觉像是普通的带有宏的工作簿那样，而如何使用 xlwings 达到这样的效果便是本章的主题。本章首先会向你展示如何用最简单的方法在 Excel 中执行 Python 代

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Python爬虫实战⑳｜Pandas时间序列，趋势分析一网打尽作者：专注Python实战，分享爬虫与数据分析干货更新时间：2026年4月适合人群：有Pandas基础、想分析时间趋势的开发者

python学习Day13：实际应用——pandas 进阶计算小伙伴们，我🈶回来了，最近太忙了~学习内容：pandas 进阶核心知识点：数据计算当日目标：求平均、最大

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118-基于Python的游戏账号数据可视化分析系统本系统是一个面向游戏账号交易数据的可视化分析平台，基于 FastAPI + SQLAlchemy 2 + Jinja2 + Bootstrap 5 + ECharts 构建。系统覆盖数据分析、账号浏览、收藏推荐、登录注册和后台管理五大模块，从 data/data.csv（约 25,000 条记录）导入数据后，提供多维度图表分析、个性化推荐、账号对比等能力。