XLSX

import pandas as pd # 使用转义字符 df = pd.read_excel(r"D:\文件\data\2020届第2次月考学生奖励名单-Copy.xlsx") df import pandas as pd # 把“单反斜杠”变成“双反斜杠” df = pd.read_excel("D:\\文件\\data\\2020届第2次月考学生奖励名单-Copy.xlsx") df import pandas as pd # 把“反斜杠”变成“正斜杠” df = pd.read_excel("D:/文件/data/2020届第2次月考学生奖励名单-Copy.xlsx") df 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3750423/blog/3420850

博文 NET导出Excel的四种方法及评测 中对比了4个库的导出性能，但对OpenXML的评价并不高，本人觉得不合理，所以我重新测试下性能 基于OpenXML的包装类 ExcelDownWorker 1 public class ExcelDownWorker 2 { 3 void NewRow(); // 新行 4 5 void Write( object value); // 写入列，从A列开始写 6 7 void Start(Stream stream); // 创建开始 8 9 void End(); // 创建结束 10 } 执行数据写入，数据是前面测试数据 6W行 10列 static void Excel(List<Temp> lt) { Console.WriteLine(GC.GetTotalMemory( true )); var st = new Stopwatch();st.Start(); var ew = new ExcelDownWorker(); using ( var fs = new FileStream(Directory.GetCurrentDirectory() + " \\data.xlsx " , FileMode.Create, FileAccess.ReadWrite)) { ew.Start(fs); var ps =

Aspose.Cells for .NET （ 点击下载 ）是Excel电子表格编程API，可加快电子表格管理和处理任务，同时支持构建具有生成，修改，转换，呈现和打印电子表格功能的跨平台应用程序。 近日，.NET版Aspose.Cells for .NET迎来了2020年4月更新，支持多个单元作为范围的并集，添加用于更新PowerQueryFormulaItems的源字段的选项，支持ODS的数据栏，色标和图标集条件格式，修复诸多Bug，我们一起来看看吧！ 新增与改善 key 概述 类别 CELLSNET-47276 XLSX转CSV，空白单元格所需的逗号也类似于MS Excel 新功能 CELLSNET-47054 支持多个单元作为范围的并集 新功能 CELLSNET-47091 用于更新PowerQueryFormulaItems的源字段的选项 新功能 CELLSNET-47273 为图表类别轴设置拉丁文本字体和亚洲文本字体 增强功能 CELLSNET-47217 支持ODS的数据栏，色标和图标集条件格式 增强功能 CELLSNET-47201 使用Aspose.Cells.GridDesktop打开受密码保护的文件 增强功能 CELLSNET-47254 支持在编辑栏中像MS-EXCEL一样输入新行 增强功能 CELLSNET-47224 提高刷新枢轴的性能。 性能

前言 丰密面单，就是隐藏了用户个人信息的顺丰快递面单。该面单可将寄、收件人名字、手机、地址等部分信息隐藏，让个人信息不再直接暴露。 我们先看2张面单效果图。 图一 图一是一张二联150MM的电子面单模板，寄件人和收件人手机是可见的。 图二 图二也是一张二联150MM的电子面单模板，寄件人和收件人手机是标星不看见的。这样的面单安全可靠，主要是保护客户隐私，强烈推荐客户使用，下面我们就来讲解实现过程。 1.完成前期准备工作 1.1,去快递鸟 免费注册 一个对接账号 1.2,免费获得一个apiKey(接口权限验证需要) 1.3,完成实名认证流程 1.4,订购一个免费套餐 1.5,申请顺丰速运月结账号 顺丰月结账号需要线下与当地顺丰分部签订收派合同， 签定后顺丰会提供10位数字的顺丰月结账号，用于发货结算运费； 注： 快递鸟官网后台显示的信息和状态（如：“我的物流服务商”页面不显示顺丰或顺丰月结账号）并不影响接口的使用，也不需要在后台添加要使用的客户号，直接通过接口传值下单即可； 1.6, 准备打印机、打印纸 打印机： 电子面单模板对打印机品牌、型号等没有要求，只要是热敏打印机即可，常见品牌如：斑马、得力、快麦、汉印、佳博等。 打印机可由快递网点提供或者在淘宝京东上购买，安装打印机及驱动程序联系打印机提供方； 打印纸： 顺丰速运使用的打印纸有100mm*150mm（切点90/60）

一般常用到的指数平滑法为一次指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑，高次指数平滑一般比较难见到，因此本文着重介绍了一次、二次和三次指数平滑的特点与不同。 一次指数平滑一般应用于直线型数据，且一次指数平滑具有滞后性，可以说明有明显的时间性、季节性。 二次指数平滑一般也应用于直线型，但是效果会比一次指数平滑好很多，也就相当于加强版的一次指数平滑。 三次指数平滑可以应用于抛物线型的数据，因为数据在二次平滑过后还是具有斜率，那么可以继续使用三次指数平滑。 初值：不管什么指数平滑都会有个初值，假如数据大于20项，那么初值就可以认定为第一个数据，或者利用下列公式计算也行；假如数据小于20项，则初始值为： 低于20项 一般取3，大于20的看着取就行了。 一次指数平滑： 一次指数平滑需要滞后一期，给定平滑系数 ，那么一次指数平滑的计算公式为： 预测第 期的数值则是上一期的实际值与预测值的加权平均，预测公式为： 二次指数平滑： 给定平滑系数 ，那么二次指数平滑的计算公式为： 预测未来 期的值 的计算公式为： 其中： 三次指数平滑： 给定平滑系数 ，那么三次指数平滑的计算公式为： 预测未来 期的值 的计算公式为： 其中： 下面举例说明，数据如下： 253993 275396.2 315229.5 356949.6 400158.2 442431.7 495102.9 570164.8 640993.1

一般常用到的指数平滑法为一次指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑，高次指数平滑一般比较难见到，因此本文着重介绍了一次、二次和三次指数平滑的特点与不同。 一次指数平滑一般应用于直线型数据，且一次指数平滑具有滞后性，可以说明有明显的时间性、季节性。 二次指数平滑一般也应用于直线型，但是效果会比一次指数平滑好很多，也就相当于加强版的一次指数平滑。 三次指数平滑可以应用于抛物线型的数据，因为数据在二次平滑过后还是具有斜率，那么可以继续使用三次指数平滑。 初值：不管什么指数平滑都会有个初值，假如数据大于20项，那么初值就可以认定为第一个数据，或者利用下列公式计算也行；假如数据小于20项，则初始值为： 低于20项 一般取3，大于20的看着取就行了。 一次指数平滑： 一次指数平滑需要滞后一期，给定平滑系数 ，那么一次指数平滑的计算公式为： 预测第 期的数值则是上一期的实际值与预测值的加权平均，预测公式为： 二次指数平滑： 给定平滑系数 ，那么二次指数平滑的计算公式为： 预测未来 期的值 的计算公式为： 其中： 三次指数平滑： 给定平滑系数 ，那么三次指数平滑的计算公式为： 预测未来 期的值 的计算公式为： 其中： 下面举例说明，数据如下： 253993 275396.2 315229.5 356949.6 400158.2 442431.7 495102.9 570164.8 640993.1

先来想一下数据分析的流程，第一步获取数据，因此本节内容就是获取数据以及对数据的基本操作。 1.数据导入 1.1 导入.xlsx文件 要导入一个.xlsx后缀的Excel文件，可以使用pd.read_excel(路径)方法 结果： df_review数据包含了两个字段，listing_id和date 读入数据时必不可少的参数就是路径，不同的操作系统下文件路径的写法也不同，通常windows操作系统下关于路径有两种写法： 反斜杠“ \ ”:右键点击这个文件，选择属性，可以看到它所在的位置，默认是使用 \ 来表示，由于反斜杠“\”在Python中被定义为转义符号，因此在写的时候就要在路径的最前方加一个转义符 r，r"D:\个人\data\reviews.xlsx" 斜杠“ / ”：不需要加r，全部用 / 来写："D:/个人/data/reviews.xlsx"两种方式看个人习惯吧。 sheet_name 参数 对于.xlsx文件来说，可能会存在多个sheet表，因此也可以设置sheet_name参数指定导入的sheet表，可以传入sheet表的名字，也可以按照从0递增的顺序来指定，不指定sheet表则默认第一个sheet. 1.2 导入.csv文件 导入.csv格式的文件使用pd.read_csv(路径)的方法 结果： df_list数据主要包括：房东ID、房东姓名、经纬度、房间类型

RFM，是一种经典的用户分类、价值分析模型： R，Rencency，即每个客户有多少天没回购了，可以理解为最近一次购买到现在隔了多少天。 F，Frequency，是每个客户购买了多少次。 M，Monetary，代表每个客户平均购买金额，也可以是累计购买金额。 这三个维度，是RFM模型的精髓所在，帮助我们把混杂一体的客户数据分成标准的8类，然后根据每一类用户人数占比、金额贡献等不同的特征，进行人、货、场三重匹配的精细化运营。 用Python建立RFM模型，整体建模思路分为五步，分别是数据概览、数据清洗、维度打分、分值计算和客户分层。 一：数据概览 开发环境：jupyter Notebook, python 3.6 import pandas as pd import numpy as np import os os.chdir( ' F:\\50mat ' ) df = pd.read_excel( ' PYTHON-RFM实战数据.xlsx ' ) df.head() # 打印结果 品牌名称 买家昵称 付款日期 订单状态 实付金额 邮费 省份 城市 购买数量 0 一只阿木木 棒西瓜皮的店 2019 -04 -18 11: 05: 26 交易成功 210 0 北京 北京市 1 1 一只阿木木 8fiona_c8 2019 -04 -18 11: 08: 03 交易成功 53 0 上海

公司在后台管理系统开发中用到了 vue+element-ui 组合的框架，但随着需求的越来越复杂，前端的工作难度也呈几何倍数递增，工作量随之增大。这不，在项目中增加一个将列表数据导出为excel的需求就紧跟着来了。 不光将数据导出，还得支持单笔导出或多笔批量导出。 前端：前端招谁惹谁了？ 产品：入了前端门，生是前端人，死是前端鬼！ 前端： 产品： 为了生活，我们已经殚精竭虑；为了工作，我们已经竭尽全力！ 有需求，哭着也得实现啊。于是上网搜了一通，果然让我发现了解决之道：xlsx、file-saver和script-loader。 接下来就说说具体的实现方法： 上边提到了三个插件：xlsx、file-saver和script-loader，对，你没看错，就是三个插件，实现一个功能，需要三个插件，没办法啊。就像你的银行卡要用六位数的密码来保护两位数的余额一样，你有什么办法呢？谁让你败家呢？ 一、 安装三个依赖项 npm install -S file-saver npm install -S xlsx npm install -D script-loader 二、在项目中新建一个文件夹（一般在src下新建，文件名自取，在这里命名为excel），在文件夹中放入Blob.js 和 export2Excel.js （这两个文件可在gitup上进行下载） 三、vue组件调用

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 一、TXT文件操作 读取全部内容 import numpy as np import pandas as pd txt_filename = './files/python_wiki.txt' # 打开文件 file_obj = open(txt_filename,'r') # 读取整个文件内容 all_content = file_obj.read() # 关闭文件 file_obj.close() print (all_content) Python is a widely used high-level, general-purpose, interpreted, dynamic programming language.[24][25] Its design philosophy emphasizes code readability, and its syntax allows programmers to express concepts in fewer lines of code than possible in languages such as C++ or Java.[26][27] The language provides constructs intended to enable writing clear