報表標准化python

㈠ python 標准化輸出

Python2.6 開始，新增了一種格式化字元串的函數 str.format()，它增強了字元串格式化的功能。相對於老版的%格式方法，它有很多優點。
1.在%方法中%s只能替代字元串類型，而在format中不需要理會數據類型；
2.單個參數可以多次輸出，參數順序可以不相同；
3.填充方式漏模裂十分靈活，對齊方式十分強大；
4.官方推薦用的方式，%方式將會在後面的版本被淘汰。

1、按照默認順序， 不指定位置

2、設置 指定位置 ，可以多次使用

3、使用 字典 格式化

4、通過 列表 格式化

填充與對齊 ^ < > 分別代表居中，左對齊，右對齊，後面數字表示寬度，':' 後面帶填充的字元，只能是一個字元，不指定的話默認空格.

有時間寫一下這個碼型例子

暫時先放兩個回頭再補

用「，」還能做金額返閉的千位分隔符。

㈡ 為什麼進行python標准化

解決因變數之間量綱不同，無法比較的問題。通過標准化使數據之螞滾間具有慶氏可比性。同時因為是線性變換，所以不改變原有的數據分譽物散布。

㈢ 教你如何用python6個步驟搞定金融數據挖掘預處理

數據預處理沒有標準的流程，通常針對不同的任務和數據集屬性的不同而不同。下面就一起看下常用六大步完成數據預處理。

Step 1：導入相關模塊

Step 2：獲取數據

特徵構造

Step 3：處理缺失值

Step 4：分類數據編碼

創建虛擬變數

Step 5：劃分訓練集和測試集

Step 6：特徵標准化

數據變換十大秘訣

數據變換[1]是將數據集的每個元素乘以常數；也就是說，將每個數變換為，其中,和都是實數。數據變換將可能改變數據的分布以及數據點的位置。

數據標准化[2]（有時稱為 z-score 或 standar score）是已重新縮放為平均值為零且標准偏差為1的變數。對於標准化變數，每種情況下的值在標准化變數上的值都表明它與原始變數的均值（或原始變數的標准偏差）的差值。

歸一化數據 是將數據縮放到0到1范圍內。

Binarizing Data

二值化[3]是將任何實體的數據特徵轉換為二值化的向量以使分類器演算法更高效的過程。在一個簡單的示例中，將圖像的灰度從0-255光譜轉換為0-

1 光譜就是二值化。

Mean Removal

去均值法 是將均值從每一列或特徵中移除，使其以零為中心的過程。

One Hot Encoding

獨熱編碼[4]是將分類變數轉換為可以提供給ML演算法以更好地進行預測的形式的過程。

Label Encoding

標簽編碼 適用於具有分類變數並將數據轉換為數字的數據。

fit

transform

詞向量 用於帶有標簽和數字的數據。此外，詞向量可用於提取數據。

獲取特徵名稱

Polynomial Features

多項式特徵 用於生成多項式特徵和交互特徵。它還生成了一個新的特徵矩陣數據，該數據是由所有次數小於或等於指定次數的特徵的多項式組合組成的。

截距項

填補 (如用均值填補缺失值)，它用列或特性數據中的平均值替換缺失的值

㈣ Python操作Excel實現自動化報表

Python操作Excel實現自動化報表

安裝

python -m pip install xlrd xlwt xlutils。

基本用法

1.從指定文件路徑讀取excel表格，進行一定操作，然後保存到另一個excel文件：result.xlsx

import xlwt
import xlrd
from xlutils. import 
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
import os
os.chdir('./')
# 從指定文件路徑讀取excel表格
df = pd.read_excel('D:/mypaper/data/data.xlsx')
# 查看df內容

# 根據age算出出生年份，增加一列
import datetime
import os
year = datetime.datetime.now().year#獲取當前系統時間對應的年份
df['birth'] = year-df['age']
df.to_excel('result.xlsx')#保存到當前工作目錄，可以用os.getcwd()查看
#查看下此時df的內容，可以看到已經生成了birth這一列。

2.單元格操作

# 定義方法：讀取指定目錄下Excel文件某個sheet單元格的值
def excel_read(file_path,table,x,y):
     data = xlrd.open_workbook(file_path)
     table = data.sheet_by_name(table)
     return table.cell(y,x).value

# 定義方法：單元格值及樣式
write_obj_list = []
def concat_obj(cols,rows,value):
    write_obj_list.append({'cols':cols,'rows':rows,'value':value,
'style':xlwt.easyxf('font: name 宋體,height 280;alignment: horiz centre')})

# 定義方法：合並單元格
def merge_unit(srows,erows,scols,ecols,value):
    write_obj_list.append({'id':'merge','srows':srows,'erows':erows,'scols':scols,
'ecols':ecols,'value':value,'style':xlwt.easyxf('font: name 宋體,height 280;alignment: horiz centre')})

# 定義方法：更新excel
excel_update(file_path,write_obj_list,new_path):
    old_excel = xlrd.open_workbook(file_path, formatting_info=True)
    #管道作用
    new_excel = (old_excel)
    '''
    通過get_sheet()獲取的sheet有write()方法
    '''
    sheet1 = new_excel.get_sheet(0)
    '''
    1代表是修改第幾個工作表裡，從0開始算是第一個。此處修改第一個工作表
    '''
    for item in write_obj_list:
        if 'id' not in item.keys():
            if 'style' in item.keys():
                sheet1.write(item['rows'], item['cols'], item['value'],item['style'])
            else:
                sheet1.write(item['rows'], item['cols'], item['value'])
        else:
            if 'style' in item.keys():
                sheet1.write_merge(item['srows'],item['erows'],item['scols'], item['ecols'], item['value'],item['style'])
            else:
                sheet1.write_merge(item['srows'],item['erows'],item['scols'], item['ecols'], item['value'])
    '''
   如果報錯 dict_items has no attributes sort
    把syle源碼中--alist.sort() 修改為----> sorted(alist) 
    一共修改2次
    '''
    new_excel.save(file_path)

#參數詳解
# srows:合並的起始行數
# erows:合並的結束行數
# scols:合並的起始列數
# ecols:合並的結束列數 
# value:合並單元格後的填充值
# style:合並後填充風格：
#     font: name 宋體
#     height 280;
#     alignment: horiz centre
#     ... 與excel操作基本保持一致

(注意:該方法僅僅是將需要直行的動作保存到一個list中，真正的動作還未執行,執行動作是發生在excel_update方法中)

最終調用excel_update方法，傳入每個單元格需要進行的操作和填充值的write_obj_list以及文件保存路徑file_path,就可以在當前工作目錄下生成想要的Excel結果文件。

注意：
1.write_obj_list支持用戶自定義
2.write_obj_list也可以是根據excel_read方法讀取現有待修改的excel文件（可以維持原有表格的格式）而生成

End

㈤ Python 數據歸一化/標准化

數據的標准化（normalization）是將數據按比例縮放，使之落入一個小的特纖顫定區間。在某些比較和評價的指標處理中經常會用到，去除數據的單位限制，將其轉化為無量綱的純數值，便於不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權。最典型的毀返敗就是數據的歸一化處理，即將數據統一映射到(0,1]區間上

（1）0-1標准化
將數據的最大最小值記錄下來，並通過max-min作為基數（即min=0,max=1)進行數據的歸一化處理

x=(x - min) / (max - min)

（2）Z-score標准化
Z分數（z-score），是一個分數與平均數的差再除以標准差的過程 → z=(x-μ)/σ，其中x為世敗某一具體分數，μ為平均數，σ為標准差
Z值的量代表著原始分數和母體平均值之間的距離，是以標准差為單位計算。在原始分數低於平均值時Z則為負數，反之則為正數
數學意義：一個給定分數距離平均數多少個標准差?

㈥ 使用Python進行數據標准化

首先，載入pandas和numpy庫，讀取數據。

結果為：

結果為笑肢：

結果為：

結果碰游世為磨指：

㈦ 使用Python做數據分析的優點是什麼

最近幾年，大數據的發展程度越來越明顯，很多企業由於使用了大數據分析使得企業朝著更好的方向發展，這就導致的數據分析行業的人才開始稀缺起來，對於數據分析這個工作中，是需要學會一些編程語言的，比如MATLAB，Python，Java等語言。對於初學者來說，Python是一個不錯的語言，Python語言簡單易懂，同時對於大數據分析有很明顯的幫助。那麼使用Python做數據分析的優點是什麼呢？一般來說就是簡單易學、語言通用、存在科學計算活躍區域等等。

首先說說Python的第一個優點，那就是簡單易學。很多學過Java的朋友都知道，Python語法簡單的多，代碼十分容易被讀寫，最適合剛剛入門的朋友去學習。我們在處理數據的時候，一般都希望數據能夠轉化成可運算的數字形式，這樣，不管是沒學過編程的人還是學過編程的人都能夠看懂這個數據。

Python在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面都顯得比較活躍，這就是Python作為數據分析的原因之一，python擁有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科學計算方面十分有優勢，尤其是pandas，在處理中型數據方面可以說有著無與倫比的優勢，已經成為數據分析中流砥柱的分析工具。

Python也具有強大的編程能力，這種編程語言不同於R或者matlab，python有些非常強大的數據分析能力，並且還可以利用Python進行爬蟲，寫游戲，以及自動化運維，在這些領域中有著很廣泛的應用，這些優點就使得一種技術去解決所有的業務服務問題，這就充分的體現的Python有利於各個業務之間的融合。如果使用Python，能夠大大的提高數據分析的效率。

python是人工智慧時代的通用語言

Python對於如今火熱的人工智慧也有一定的幫助，這是因為人工智慧需要的是即時性，而Python是一種非常簡潔的語言，同時有著豐富的資料庫以及活躍的社區，這樣就能夠輕松的提取數據，從而為人工智慧做出優質的服務。
通過上面的描述，想必大家已經知道了使用Python做數據分析的優點是什麼了吧，Python語言得益於它的簡單方便使得在大數據、數據分析以及人工智慧方面都有十分明顯的存在感，對於數據分析從業者以及想要進入數據分析從業者的人來說，簡單易學容易上手的優勢也是一個優勢，所以，要做好數據分析，一定要學會Python語言。

㈧ python中使用lambda實現標准化

lambda函數一般是在函數式編程中使用的。通舉個栗子，對於這樣一個list L，求L中大於3的元素集合L = [1, 2, 3, 4, 5]對於過程式編程，通常會這么寫L3 = []for i in L:if i 3:L3.append(i)而對於函數式變成，只需要給filter函數一個判斷函數就行了def greater_than_3(x):return x 3L3 = filter(greater_than_3, L)由於這個判斷函數非常簡單，用lambda來實現就非常簡潔、易懂L3 = filter(lambda x: x 3, L)這是個很簡單的例子，可以看出lambda的好處。lambda函數更常用在map和rece兩個函數中。當然，lambda函數也不見得都好，它也可以被用得很復雜，比如這個問題的答案，可以用python這樣一句解決，這個lambda函數看起來那的確是挺辛苦的。

㈨ 求python數據標准化代碼

數據標准化是將數據轉換為具有相同比例和范圍的標准形式的過程。以下是一個使用Python進行數襲塵芹據標准化的示常式序：
import numpy as np
# 定義原始數據
data = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
# 計算每列的平均值和標准差
means = np.mean(data, axis=0)
stds = np.std(data, axis=0)
# 標准化數據
normalized_data = (data - means) / stds
# 列印結果
print("兄畢原始數據：")
print(data)
print("標准化後的數據：")
print(normalized_data)
在這個拍畢程序中，我們首先定義了原始數據。然後，我們使用numpy庫計算每列的平均值和標准差。最後，我們使用這些值來標准化數據，並列印出原始數據和標准化後的數據。你可以根據需要修改程序以滿足你的需求。

㈩ Python課程內容都學習什麼啊

賀聖軍Python輕松入門到項目實戰（經典完整版）（超清視頻）網路網盤

鏈接: https://pan..com/s/1C9k1o65FuQKNe68L3xEx3w

若資源有問題歡迎追問~