Lin_Xiao_Dai的博客

今日需求其实就是把Word中的表格转到Excel中，顺便做一个调整。如果单单是两个表格，那只要简单的复制黏贴即可，但如果上百了呢？那就得考虑自动化了。好在今天碰到的需求中的原文件格式是比较有规律的，那直接来尝试一下。# 首先要pip install python-docx# 如果原文件是doc格式，那就先转成docxfrom docx import Documentimport pandas as pdpath = "./word表格转excel.docx"docx = Document

需求描述参数“氧量”（代号T）划分区间[0,1],[1,1.3],[1.3,1.5],[1.5,1.8],[1.8,2],[2,2.5],[2.5,3],[3,5],[5,10]，现在T有9个区间，T01、T02…T09；参数“热值”（代号Q）划分区间[4000,4800],[4800,5200],[5200,5300],[5300,5500],[5500,6500]，现在T有5个区间，Q01、Q02…Q05。最后想得到T和Q的排列组合的csv文件，就是T01Q01、T02Q01、T03Q01…这样的

暂更至此，有人看再更。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，所谓的熟练使用Pandas是建立在您大致了解每个函数功能上，希望本系列能给您带来些许收获。本篇涉及的知识点:一维表和二维表互换stack()和unstack()pivot()和pivot_table()高性能查询和赋值query()eval()快速计算同比环比、差异diff()pct_change()一维表和二维表互换一维表是指表中各维相互独立，且不可再分的表二维表是指表中部分列不独立，或者说可以归.

在逛Kaggle的时候发现了一篇不错的Pandas技巧，我将挑选一些有用的并外加一些自己的想法分享给大家。 本系列虽基础但带仍有一些奇怪操作，粗略扫一遍，您或将发现一些您需要的技巧。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，所谓的熟练使用Pandas是建立在您大致了解每个函数功能上，希望本系列能给您带来些许收获。本篇所涉及知识点：美化DataFramePython一些好玩的函数Pandas拼接列中出现列表的处理方式accessor窗口函数美化DataFramedf = pd.DataFrame

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微信群内搜集到的真实数据清洗工作。需要将dhl格式的文件转为csv文件。数据皆为虚构源数据前两个方括号内分别是日期和字符串，逗号之后是一个完整的字典型字符串。目标格式将前两个方括号内的数据提出，并且字典里的数据也一并提出，合并为一个一维表。代码# 读取dhl文件df = pd.read_table("./1.dhl", header=None)# 使用正则拆分并还原成DataFramedf_new = df[0].str.split("\[(.*?)\]\[(.*?)\],(.*?