SQL导入EXCEL数据时需要格式带有绿色小三角

博客介绍了数据添加的方法,单个数据可直接添加,批量数据可先复制到文本文件,再复制到指定单元格。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

单个的话 直接添加一个'

批量呢? 先复制到-文本文件-在复制到指定单元格中

数据分析是数据科学和机器学习中的重要环节,而NumPy和Pandas是Python中最常用的两个数据分析库。 ### NumPy NumPy(Numerical Python)是Python中用于科学计算的基础库。它提供了支持多维数组和矩阵运算的功能,同还提供了大量的数学函数来操作这些数组。 #### 主要特点: 1. **多维数组对象(ndarray)**:NumPy的核心是ndarray对象,它是一个多维数组,可以进行快速的元素级计算。 2. **广播(Broadcasting)**:NumPy可以在不同形状的数组之间进行算术运算,前提是它们的形状是兼容的。 3. **数学函数**:NumPy提供了大量的数学函数,如三角函数、统计函数、线性代数函数等。 4. **性能优化**:NumPy是用C语言实现的,因此在处理大规模数据具有很高的性能。 #### 示例代码: ```python import numpy as np # 创建一维数组 a = np.array([1, 2, 3]) print("一维数组:", a) # 创建二维数组 b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print("二维数组:\n", b) # 数组运算 c = a + 1 print("数组加法:", c) # 广播 d = a + b print("广播运算:\n", d) ``` ### Pandas Pandas是一个强大的数据分析库,提供了高效、便捷的数据结构和数据分析工具。它的主要数据结构是Series(一维)和DataFrame(二维)。 #### 主要特点: 1. **Series**:一维数组,类似于Python的列表,但带有标签(索引)。 2. **DataFrame**:二维表格型数据结构,类似于Excel表格或SQL表。 3. **数据清洗**:Pandas提供了丰富的数据清洗工具,如处理缺失值、数据转换等。 4. **数据导入和导出**:Pandas支持从多种数据导入数据,如CSV、Excel数据库等,同也支持将数据导出到这些格式。 5. **分组和聚合**:Pandas提供了强大的分组和聚合功能,可以方便地进行数据汇总和分析。 #### 示例代码: ```python import pandas as pd # 创建Series s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]) print("Series:\n", s) # 创建DataFrame dates = pd.date_range('20230101', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD')) print("DataFrame:\n", df) # 数据清洗 df = df.dropna(how='any') # 删除包含任何NaN的行 print("清洗后的DataFrame:\n", df) # 分组和聚合 df['E'] = ['one', 'one', 'two', 'three', 'four', 'three'] print("分组后的DataFrame:\n", df.groupby('E').sum()) ``` ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值