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print("\n统计结果已保存到 'keyword_counts.xlsx'")file_path = 'data.xlsx' # 替换为你的文件路径。# 假设json_data列中的数据是JSON格式的字符串。# 3. 将JSON字符串转换为Python列表。# 6. 将统计结果转换为DataFrame。# 8. 保存结果到新的Excel文件。# 5. 统计每个关键字的出现次数。print("\n统计结果：")# 4. 展平所有JSON数据。print("原始数据：")# 7. 打印统计结果。
2025-01-22 09:56:12
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原创 pandas
从数据读取、写入到清洗、分析，再到可视化，Pandas提供了丰富的工具和方法。在实际应用中，我们可以根据具体需求，灵活运用这些功能，解决各种复杂的问题。无论是在日常工作还是专业领域，掌握Pandas操作Excel的技能都能为我们带来巨大的帮助。Pandas是Python中用于数据处理和分析的核心库，在数据科学领域应用广泛。它提供了丰富的功能来处理Excel文件，无论是简单的数据处理，还是复杂的分析任务，都能游刃有余地完成。根据条件筛选数据，例如筛选出特定列值大于某个值的行。
2025-01-05 14:25:20
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原创 pandas操作excel
通过以上内容，你可以全面掌握Pandas操作Excel的各种方法，无论是简单的数据读取和写入，还是复杂的数据清洗、分析和处理，Pandas都能成为你高效处理Excel数据的得力工具。pivot_table = pd.pivot_table(df, index='列1', values=['列2', '列3'], aggfunc='mean')df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['列1', '列3'])使用merge()方法按指定列合并两个DataFrame。
2024-12-29 22:36:11
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空空如也
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