如何利用python生成寬表

Ⅰ 用python生成excel，如何用Python實現excel下單菜單的功能

不派譽氏貼代碼了，否則我這個回復，又被系統過濾了。
自己用google搜：
【已解決】Python中處理操虛晌作Excel中的圖表（Chart，Graph）
就可以找到我的帖子了塵散。
裡面有詳細的代碼和總結。

（此處不給貼地址，請自己用google搜標題，就可以找到帖子了）

Ⅱ 怎麼利用python繪制sse值與k值的函數圖像

可以使用Python計算機圖形罩寬學庫matplotlib來繪制冊吵SSE值與K值的函數圖像，具體步驟如下：

1. 導入必要的庫，例如matplotlib，numpy，scipy等。

2. 使用numpy和scipy生成k值與SSE值之間的矩陣，並將其存儲到物姿亮列表中。

3. 使用matplotlib繪制輸入矩陣中包含的散點圖，即k值與SSE值的函數圖像。

Ⅲ 如何利用Python中的Pandas庫繪制柱形圖

我們利用Python的Pandas庫可以繪制很多圖形，那麼如何繪制柱形圖呢？下面我給大家分享演示一下。

工具/材料

Pycharm

首先我們打開Excel文件，准備要生成柱形圖的數據表，如下圖所示

接下來在Python文件中導入pandas庫，然後將Excel文件載入到緩存對象中，如下圖所示

然後我們導入matplotlib下面的pyplot庫，如下圖所示，導入以後給它起一個別名

接下來我們通過pandas庫下面的bar來設置柱形圖的X，Y坐標軸，如下圖所示

然後通過pyplot的show方法將柱形圖進行展示出來，如下圖所示

接下桐清悄來運行程序以後局渣我們就看到柱形圖生成出來了，如下圖所示

然後如果我們想將柱形圖中的數據排序的話正運可以利用sort_values實現，如下圖所示

最後運行排序好後的程序，我們就可以看到柱形圖中的數據已經排序好了，如下圖所示

Ⅳ 利用Python處理Excel數據

如果數據沒有標題行，可用pandas添加默認的列名

不讀取哪裡數據，可用skiprows=[i]，跳過文件的第i行不讀取

第一次出現的保留，其餘刪除

最後一次出現的保留，其餘刪除

** 對客戶聊天記錄進行分組 **

** 對符合多個條件進行分組**

需要對每一行進行權重設置，列錶行數少可行，過多不可行
假設有4行數據，設置采樣權重

自動生成數據的數量，均值，標准差等數據

相關系數在-1到1之間，接近1為正相關，接近-1為負相關，0為不相關

參考書籍：
《利用pythonj進行數據分析》
《從Excel到Python——數據分析進階指南》

Ⅳ 怎麼樣用python做個程序！生成一個隨機數構成的列表

概搜喚述

利用python的random包和list列表

代碼詳解

首先導入random包

這里選擇獲取鍵入的數值來作為隨機列表的長度和隨機列表的取值范圍

由於python支持表達式作參數這里簡寫了一點

import random

length = int(input("請輸入你需要大漏歲獲得的列表長度"))

co = eval(input("請輸入需要產生的隨機數的個數:"))

min = eval(br.split(',')[0])

max = eval(br.split(',')[1])

ranlist=[random.randint(min,max) for i in range(length)]

#out

描述

random()方法返回隨機生成的一個實數，它在[0,1)范圍內。

語法

以下是 random() 方法的語法:

import random

random.random()

注意：random()是不能直接訪問的，需要導入 random 模塊，然後通過 random 靜態對象調用該方法。

參數無

返回值返回隨機生成的一個實數，它在[0,1)范圍內。

Ⅵ 利用Python進行數據分析-讀書筆記(3)

pandas專門為處理表格和混雜數據設計
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

Series 類似於一維數組+索引
data = pd.Series([1,2,3,4,5]) 生成Series數據
data.values data.index
pd.Series([1,2],index = ['a','b']) 設置索引
data['a'] 通過索引選取Series中單個或一組值
data[data%2==0] 進行類似numpy數組的運算index仍會保留
'a' in data
pd.Series(python字典) 可以通過python字典創建Series
可以通過設置index改變Series元素順序
缺失值用NaN表示
pd.isnull(data) 檢測缺失數據
pd.notnull
data1 + data2 可以根據索引自動對齊數據進行運算，類似join操作
data.name data.index.name 可賦值
index可以通過賦值方式修改
pd.DataFrame(XXX)傳入元素為等長列表或np數組組成的字典可以生成DataFrame數據，字典key值為列名
frame.head() 前五行
pd.DataFrame(XXX, columns = [xxx], index = [xxxxx]) 可能產生NaN
frame['a'] 取列名為a的一列數據 等價於 frame.a（此時a需要是合理的變數名） 可以以列表形式取多列數據 返回的Series序列索引與原DataFrame相同
frame.loc[0] 行選取
可以用一個Series/值對某列賦值，需要長度相等
對不存在的列賦值可創建新列
del frame[列名] 刪除列
通過索引方式返回數據視圖，修改此返回數據也會影響源數據，Series.()可以創建副本
嵌套字典傳給DataFrame，外層字典的鍵作為列名，內層鍵作為行索引
frame.T 轉置

frame.reindex(新索引列表) 根據新索引重排，若索引值當前不存在則NaN
列可以用columns關鍵字重新索引
obj3 = pd.Series(['blue', 'purple', 'yellow'], index=[0, 2, 4])
obj3.reindex(range(6), method='ffill') ffill實現前向值填充
reindex可以修改（行）索引和列。只傳遞一個序列時，會重新索引結果的行，列可以用columns關鍵字重新索引

Series索引
series(索引列表/數值范圍切片) 選取對應元素

Ⅶ 請問python tk如何生成圖片這種表格，並且可以在空白處添加內容後保存到新的word

如何利用python爬取數據並保存為word文檔?請看下面的經驗吧! 方法/步驟 在做爬取數據之前,你需要下載安裝兩個東西,一個是urllib,另外一個是python-docx. 然後在python的編輯器中輸入import選項,提供這兩個庫的服務 urllib主要負責抓取網頁的數據,單純的抓取網頁數據其實很簡單,輸入如圖所示的命令,後面帶鏈接即可. 抓取下來了,還不算,必須要進行讀取,否則無效. 接下來就是抓碼了,不轉碼是完成不了保存的,將讀取的函數read轉碼.再隨便標記一個比如XA. 最後
如何利用python爬取數據並保存為word文檔？請看下面的經驗吧！

方法/步驟

在做爬取數據之前，你需要下載安裝兩個東西，一個是urllib,另外一個是python-docx。

然後在python的編輯器中輸入import選項，提供這兩個庫的服務

urllib主要負責抓取網頁的數據，單純的抓取網頁數據其實很簡單，輸入如圖所示的命令，後面帶鏈接即可。

抓取下來了，還不算，必須要進行讀取，否則無效。

接下來就是抓碼了，不轉碼是完成不了保存的，將讀取的函數read轉碼。再隨便標記一個比如XA。

最後再輸入三句，第一句的意思是新建一個空白的word文檔。

第二句的意思是在文檔中添加正文段落，將變數XA抓取下來的東西導進去。

第三句的意思是保存文檔docx，名字在括弧裡面。

這個爬下來的是源代碼，如果還需要篩選的話需要自己去添加各種正則表達式。

Ⅷ python pandas 長表格轉換為寬表格/寬表格轉換為長表格

目的如題目，長寬表格轉換，即長表格轉換為寬表格/寬表格轉換為長表格，採用pivot和melt函數操作。關於該方廳空亂法和stack和unstack的區別可以查看 Python Pandas DataFrame stack(), unstack(), pivot(), melt()操作

原始數據如下，想要得到city作為行，ins作為列，rca作為值的矩陣，操作如下，

通用範式為 df.pivot(index='index_label', columns='column_label', values='value_label')

針對上述的df，操作如下

可以看出，最後的dataframe的列虧森的值是原來的column的具體數值。

今日份水扮檔文完畢，主要目的是為了第一個長轉寬。

Ⅸ Python變形

1.長寬表的變形

什麼是長表?什麼是寬表?這個概念是對於某一個特徵而言的。例如:一個表中把性別存儲在某一個列中， 那麼它就是關於性別的長表;如果把性別作為列名，列中的元素是某一其他的相關特徵數值，那麼這個表是 關於性別的寬表。

1.1 pivot

pivot 是一種典型的長表變寬表的函數。對於一個基本的長變寬的操作而言，最重要的有三個要素，分別是變形後的行索引、需要轉到列索引的列， 以及這些列和行索引對應的數值，它們分別對應了 pivot 方法中的 index, columns, values 參數。新生成表的 列索引是 columns 對應列的 unique 值，而新表的行索引是 index 對應列的 unique 值，而 values 對應了想 要展示的數值列。

利用 pivot 進行變形操作需要滿足唯一性的要求，即由於在新表中的行列索引對應了唯一的 value ，因此原 表中的 index 和 columns 對應兩個列的行組合必須唯一。例如，現在把原表中第二行張三的數學改為語文就 會報錯，這是由於 Name 與 Subject 的組合中兩次出現 (」San Zhang」, 」Chinese」) ，從而最後不能夠確定到 底變形後應該是填寫 80 分還是 75 分。

pandas 從 1.1.0 開始，pivot 相關的三個參數允許被設置為列表，這也意味著會返回多級索引。這里構造一 個相應的例子來說明如何使用:下表中六列分別為班級、姓名、測試類型(期中考試和期末考試)、科目、成 績、排名。

根據唯一性原則，新表的行索引等價於對 index 中的多列使用 drop_plicates ，而列索引的長度為 values 中的元素個數乘以 columns 的唯一組合數量(與 index 類似)。

1.2 pivot_table

pivot 的使用依賴於唯一性條件，那如果不滿足唯一性條件，那麼必須通過聚合操作使得相同行列組合對應 的多個值變為一個值。例如，張三和李四都參加了兩次語文考試和數學考試，按照學院規定，最後的成績是 兩次考試分數的平均值，此時就無法通過 pivot 函數來完成。

1.3 melt

長寬表只是數據呈現方式的差異，但其包含的信息量是等價的，前面提到了利用 pivot 把長表轉為寬表，那 么就可以通過相應的逆操作把寬表轉為長表，melt 函數就起到了這樣的作用。

1.4 wide_to_long

melt 方法中，在列索引中被壓縮的一組值對應的列元素只能代表同一層次的含義，即 values_name 。現在 如果列中包含了交叉類別，比如期中期末的類別和語文數學的類別，那麼想要把 values_name 對應的 Grade 擴充為兩列分別對應語文分數和數學分數，只把期中期末的信息壓縮，這種需求下就要使用 wide_to_long 函數來完成。

2 索引的變形

2.1 stack 與 unstack

unstack 函數的作用是把行索引轉為列索引

unstack 的主要參數是移動的層號，默認轉化最內層，移動到列索引的最內層，同時支持同時轉化多個層

類似於 pivot 中的唯一性要求，在 unstack 中必須保證 被轉為列索引的行索引層和 被保留的行索引層構成 的組合是唯一的，例如把前兩個列索引改成相同的破壞唯一性，那麼就會報錯

與 unstack 相反，stack 的作用就是把列索引的層壓入行索引，其用法完全類似。

2.2 聚合與變形的關系

在上面介紹的所有函數中，除了帶有聚合效果的 pivot_table 以外，所有的函數在變形前後並不會帶來 values 個數的改變，只是這些值在呈現的形式上發生了變化。在上一章討論的分組聚合操作，由於生成了新的行列 索引，因此必然也屬於某種特殊的變形操作，但由於聚合之後把原來的多個值變為了一個值，因此 values 的 個數產生了變化，這也是分組聚合與變形函數的最大區別。

3 其他變形函數

3.1 crosstab

crosstab 並不是一個值得推薦使用的函數，因為它能實現的所有功能 pivot_table 都能完成，並且速度更快。 在默認狀態下，crosstab 可以統計元素組合出現的頻數，即 count 操作。例如統計 learn_pandas 數據集中 學校和轉系情況對應的頻數

3.2 explode

explode 參數能夠對某一列的元素進行縱向的展開，被展開的單元格必須存儲 list, tuple, Series, np.ndarray 中的一種類型。

3.3 get_mmies

get_mmies 是用於特徵構建的重要函數之一，其作用是把類別特徵轉為指示變數。例如，對年級一列轉為 指示變數，屬於某一個年級的對應列標記為 1，否則為 0

Ⅹ 怎樣從Python中利用range生成包含1—10的列表,並命名為data

data=[]
for i in range(1,11):
data.append(i)
print(data)