<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[ahxttt的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; ahxttt]]></copyright><item><title><![CDATA[OSError：[WinError -2146959355] 服务器运行失败]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/141400285</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/141400285</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Wed, 21 Aug 2024 18:30:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[在弹出的窗口中，输入【system】，点击右侧的检查名称，然后再次点击【确定】按钮就可以正常打开文档了。其实就是 找不到指定的程序，看报错，提示返回失败，最后通过设置wps由系统启动，解决报错。首先打开电脑，找到桌面上的【WPS文档】，右键，在打开的菜单中，选择【属性】选项。然后在下方的权限中，将拒绝栏的【√】全部取消，点击【确定】按钮即可。在弹出的窗口中，如果有system，则将【system】选中。如果没有system，则进行添加即可，点击添加按钮。在弹出的属性窗口中，上方切换到【安全】选项下。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[because file is missing, has improper permissions, or is an unsupported or invalid format报错]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/132581467</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/132581467</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Wed, 30 Aug 2023 14:15:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用pyaotugui 定位指定的图片报错。原因是图片路径中有汉字，重新设置路径为纯字母的就可以解决问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ERROR: No matching distribution found for setuptools＞=40.8.0解决方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/132539645</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/132539645</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Mon, 28 Aug 2023 15:15:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[前提是检查自己的电脑setuptools版本正确，环境变量正确，也不存在虚拟环境，那么有可能是wheel包出现问题，试试升级wheel库，再安装，详见我的博文。我有一个报错是 安装了wheel库以后 这个报错就没了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Error：invalid command ‘bdist_wheel‘解决方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/132539575</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/132539575</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Mon, 28 Aug 2023 15:13:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[离线安装可以搜索我的博文，内网局域网更新库。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None))内网安装python库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/132538507</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/132538507</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Mon, 28 Aug 2023 14:57:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[系统提示setuptools版本不够]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[离线脱机局域网环境安装visual studio2019企业版]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/129731502</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/129731502</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Thu, 23 Mar 2023 15:36:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[因为我只需要 桌面 和office扩展 这样选的，其他的自行搜索 前面的本地文件夹可以随便选。我这个文章借鉴了网友的一些方法，自己改编的用于记录以后方便自己用。然后在哪个文件夹里面，就在那个文件夹里打开 powershell。再在局域网机器里面 打开powershell 输入以下代码。下载完成后，把下载的这个文件夹 拷贝到局域网内机器里面。2、点开的网页 我英语不好 我翻译了一下。1、在官网下载安装包。如果不翻译 就是这个。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[虚拟环境下把python代码打包成exe（小白教程）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/127993621</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/127993621</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Wed, 23 Nov 2022 14:15:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[注意 我这里用的是虚拟环境，所以我即使系统里面两个 python版本 有pip32 和pip64 也都可以不用，只用pip命令就可以安装 pyinstaller了。4、虚拟环境下可以安装代码需要的库，比较简单的是利用pycharm 先把需要安装的库弄好，直接把package文件夹里面的东西全部替换掉。我之所以用pip32因为我电脑上装了两个版本的python 一个是32位一个是64位，如果你电脑上只有一个版本的python就用。在想打包的地方新建一个虚拟环境，比如我想在D盘的某文件夹下新建虚拟环境。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在一台电脑上安装多个python版本（小白教程）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/127997948</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/127997948</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Wed, 23 Nov 2022 12:33:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[我自己的办公电脑是64位，好几个同事的电脑还是win7，32位，因此我在写python办公自动化的时候还要考虑32位的python，因此在电脑上安装了两个版本的python，方便测试、打包使用。这样就安装好啦，另一个安装64位是一样的，复制python和pip也是一样的，比如我64位的就命名为 python64 pip64。1、首先，下载两个python，其中支持win7的官网上的最后的版本是3.8.10，可以去下载。同理，在scripts的文件夹下 把 pip 也复制一下 改成自己想要的名称。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python选择文件夹，并自动发送这个文件夹下的所有文件（以附件的形式）至指定邮箱（通过163邮箱）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/127616613</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/127616613</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Mon, 31 Oct 2022 15:31:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[工作中需要将自动生成的表格发送给办公邮箱继续处理，结合遍历文件夹和自动发邮件，做出了可以选择文件夹，并自动发送这个文件夹下的所有文件（以附件的形式）至指定邮箱。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PYTHON遍历文件夹和子文件夹，把所有的文件以列表形式输出，同时列表输出所有的文件夹]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/127615484</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/127615484</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Mon, 31 Oct 2022 14:49:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[在脚本之家看到的，我做了小小的修改，修改为弹出对话框，自己选择遍历哪个文件夹。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python自动发送163邮箱，带附件与不带附件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/127613241</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/127613241</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Mon, 31 Oct 2022 12:54:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[其中最后一段我标记了原博主写的和我写的不一样我用原博主的无法发送，改成我这样的成功了，打开可以试试。需要用163邮箱向办公邮箱发送数据，搜索大量代码发现两个亲测可用的代码，转载过来。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python中将日期字符串化，年份显示4位或者年份显示2位]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/127598256</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/127598256</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Sun, 30 Oct 2022 12:56:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[我在工作中需要将录入的日期或者当前的日期字符串化，用于定位信托计划净值的开始结束日期。其中可以通过控制%Y，%y达到最后转换后的日期年份为22还是2022。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[爬取网站上的信托计划净值数据写入excel，涉及dataframe排序，转换数据类型，列表填入dataframe，取小数点后四位的正则，dataframe生成excel]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/127569805</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/127569805</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Fri, 28 Oct 2022 13:37:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[实际上我只想要2022-10-26 0.6711 2.8648 2.XXXX这种规律的数据，但是经过多次搜索（原谅我是小白），发现正则表达式只能提取连续的数据。由于原始内容里面还有很多单独的日期，所以我如果利用正则|,来提取，就会多出来几个光秃秃的日期，不利于数据的一一匹配。把符合条件的成组的text先提取出来，再利用二次提取分别提取日期和净值，就保证能一一对应了。下面这个正则 好像可以通过 group二次提取就可以直接提取想要的数据了。所以我经过观察数据，选择提取一大段，如图彩色部分。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[dataframe读取excel去掉上面几行和下面几行]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/108337940</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/108337940</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Tue, 01 Sep 2020 11:50:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[def read_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0,
index_col=None, names=None, usecols=None, parse_dates=False,
date_parser=None, na_values=None, thousands=None,
convert_float=True, converters=None, dtype=None,
true_values=None, false]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[遍历dataframe中的某列，找出含有空格的元素]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/107839986</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/107839986</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Thu, 06 Aug 2020 15:06:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[工作上需要处理一个数据，把一个较大数据中的姓名列和账号列全部遍历一遍，然后看是否数据里面含有空格
一开始想法是用for循环，一行一行遍历df数据，这个方法效率太慢，搜索一下，有个博主发现了一个map函数，太厉害了，我直接用了，准备先贴我的代码，后面是博主的原贴
import pandas as pd 
import numpy as np 
import datetime 
import shutil 
import xlwings as xw 
import os 
date_today = dateti]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python读取.csv文件时报错解决方案（无法打开“parsers.pyx”: 找不到文件）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/106999544</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/106999544</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Sun, 28 Jun 2020 15:13:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[版权声明：本文为优快云博主「Jayden yang」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41997920/article/details/88988307
利用pandas打开.csv文件时，一直报错。
原因如下：
一般情况：
文件中带有中文字符，或者文件名称含有空格符号
python读取不到路径（大多数都是这种原因）
解决方案：
（1）获得当前的工作路径，把你的数据文件放在此路径上就可以了，就可以]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[dataframe将某列的空值填充为12]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/106388481</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/106388481</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Wed, 27 May 2020 18:59:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[工作中遇到某列数据中空值需要替换为12
df['支付周期'].fillna(12, inplace=True)


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[dataframe读取以文本形式储存的excel中的数字]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/103843988</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/103843988</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Sun, 05 Jan 2020 15:50:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[Df_mydic_normal = pd.DataFrame(pd.read_excel(Name_mydic_normal,header=None,names=['常规名','常规号'],converters = {'常规号':str}))


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[将dataframe中的某列字符串化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/103843451</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/103843451</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Sun, 05 Jan 2020 15:09:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[raw_data['身份证'] = raw_data['身份证'].astype(str)


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[将dataframe里的两列元素一个作为key一个作为value转换成字典]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/103843251</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ahxttt/article/details/103843251</guid><author>ahxttt</author><pubDate>Sun, 05 Jan 2020 14:55:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[result_dic = df.groupby(‘word’)[‘count’].apply(lambda x:str(x)).to_dict()  # 如果把str(x)换成x,结果完全不一样，目前还不是很理解。result_dic = df.groupby(‘word’)[‘count’].apply(lambda x:str(x)).to_dict()  # 对于同一个key对应一个value，直接使用value。我发现 用上面的 代码 还是形成value 是一个列表的字典。]]></description><category></category></item></channel></rss>