在高效数据整理工具——dplyr（一）中，简要介绍使用dplyr对但数据表的处理，在本节中将会学习如何使用dplyr对多数据表进行处理。主要函数有如下图所示。 1、数据框合并...
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高效数据整理工具——dplyr（二）多数据框处理 -
R语言滴水穿石系列文章（一）：dplyr-高效的数据变换与整理工具1、背景简介 在数据分析工作中，经常需要对原始的数据集进行清洗、整理以及变换。常用的数据整理与变换工作主要包括：特定分析变量的选取、满足条件的数据记录的筛选、按某一个或几个变...
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lubridate—轻松处理日期时间本文尝试翻译了Garrett Grolemund（《R语言入门与实践》作者）和Hadley Wickham两位大神发表的关于lubridate包的文章，该包专注于对日期时间数...
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Python3分析Excel数据
3.1 内省Excel工作薄 使用xlrd和xlwt扩展包，确定工作簿中工作表的数量、名称和每个工作表中行列的数量。1excel_introspect_workbook.py...
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pandas读取Excel异常处理笔者最近接收到了一批数据，需要将处理并转存为.npy格式以方便在工程上应用。 这些文件乍一看以为是Excel的文件，因此笔者就想使用pandas来完成转换，但是，在使用pan...
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pandas 实现 Excel 常见操作 (1)Excel 是数据处理最常用的工具，pandas 是数据分析的利器。那么，Excel 一些常见的操作， pandas 如何实现呢？网上有两篇挺有意思的文章，对此做了详细介绍。...
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Pandas手册（5）- 用pandas完成excel中常见任务发现了一篇很好的教程，介绍一些Excel中的常用操作，怎样在pandas中实现，很不错，这里学习，顺便分享下。原文地址：用Pandas完成Excel中常见的任务， 这个是翻译...
