python计算省市县

① 利用python匹配提取EXCEL表的省市区，有偿

不规范的地址处理是个麻烦的事。

在常用的6级行政划分(省市县乡村组)格式下，缺少部分的补全只是其中一部分的工作量,内容错误与略写的恢复也是很重要的处理内容。2004年我经手的一个项目，要对老系统的数据做迁移，其数据的规范化工作中有一个企业信息的处理，其中对于【深圳市工商行政管理局】这个营业执照办理机构，整个系统的手工录入数据里有160多种写法，有带【广东省】前缀的，有带【广东】前缀的，有【工商行政管理局】，有【工商管理局】，有【工商局】，甚至还有【工商行政管路局】等不一而足。

面对这样的数据，要么，将它们补全、规范化，要么，只能是忽略它们。

标准的6位行政编码是规范到县级，2000年时，全国有4000多个编码在使用，现在有3600+在使用。如果要处理不同时期的行政编码因【裁撤并分改】而产生的变化，也是相当大的工作量。

然后就只需要考虑缺失级别的补全工作了。

不能简单认为市级就一定是某某市，例如内蒙有很多市级的某某盟；

同样的某某市也不一定是市级，例如北京市(省级)，都江堰市(县级)；

在县级，有不少同名的，一些省会城市的下辖县级单位是某某区，而它们经常就有同名的，北京有朝阳区，长春有朝阳区，这都是县级的，同时，辽宁还有个朝阳市……

因此，【朝阳群众】到底是指哪里的群众，在没有上下文的情况下，还真不好说。

如果上述的所有问题都解决了，或者都不考虑，假定数据都是规范的完整地址，例如【湖南省株洲市茶陵县】或者【湖南省常德市津市市】这样的，要进行匹配就是很简单的事了。

② python怎么获取身份证上地级市

如果只有省会，个区县，省略了市，你只要查一下这个区或者县的归属就可以了。

③ python:如何解析身份证上的省、市、县

这就不是python的问题了，你需要去查一下身份证编码规则，知道啦编码规则，用什么语言来解析都是一样的。

④ 求Python大神指导

ljust，rjust，center这三个方法都可以设定对齐长度，填充字符。

⑤ Python如何建立存储地区代码和地区名

通过class=provincetr的tr元素来定位省份，通过class=citytr的tr元素来定位城市，通过class=countytr的tr元素来定位区县，通过class=towntr的tr元素来定位城镇。
在网站建设中一般会用到全国行政区域划分，以便于做区域数据分析。
在爬取数据之前要做的便是网站分析，通过分析来判断使用何种方式来爬取。

⑥ 如何用Python设计一个通过身份证号判断省份的程序

area={"11":"北京","12":"天津","13":"河北","14":"山西","15":"内蒙古","21":"辽宁","22":"吉林","23":"黑龙江","31":"上海","32":"江苏","33":"浙江","34":"安徽","35":"福建","36":"江西","37":"山东","41":"河南","42":"湖北","43":"湖南","44":"广东","45":"广西","46":"海南","50":"重庆","51":"四川","52":"贵州","53":"云南","54":"西藏","61":"陕西","62":"甘肃","63":"青海","64":"宁夏","65":"新疆","71":"台湾","81":"香港","82":"澳门","91":"国外"}

s=input('输入身份证号码：')

t=s[0]+s[1]

print(area[t])

⑦ python对excel操作

Python对于Excel的操作是多种多样的，掌握了相关用法就可以随心所欲的操作数据了！

操作xls文件

xlrd（读操作）：

import xlrd

1、引入xlrd模块

workbook=xlrd.open_workbook("36.xls")

2、打开[36.xls]文件，获取excel文件的workbook（工作簿）对象

names=workbook.sheet_names()

3、获取所有sheet的名字

worksheet=workbook.sheet_by_index(0)

4、通过sheet索引获得sheet对象

worksheet为excel表第一个sheet表的实例化对象

worksheet=workbook.sheet_by_name("各省市")

5、通过sheet名获得sheet对象

worksheet为excel表sheet名为【各省市】的实例化对象

nrows=worksheet.nrows

6、获取该表的总行数

ncols=worksheet.ncols

7、获取该表的总列数

row_data=worksheet.row_values(n)

8、获取该表第n行的内容

col_data=worksheet.col_values(n)

9、获取该表第n列的内容

cell_value=worksheet.cell_value(i,j)

10、获取该表第i行第j列的单元格内容

xlwt（写操作）：

import xlwt

1、引入xlwt模块

book=xlwt.Workbook(encoding="utf-8")

2、创建一个Workbook对象，相当于创建了一个Excel文件

sheet = book.add_sheet('test')

3、创建一个sheet对象，一个sheet对象对应Excel文件中的一张表格。

sheet.write(i, j, '各省市')

4、向sheet表的第i行第j列，写入'各省市'

book.save('Data\\36.xls')

5、保存为Data目录下【36.xls】文件

操作xlsx文件

openpyxl（读操作）：

import openpyxl

1、引入openpyxl模块

workbook=openpyxl.load_workbook("36.xlsx")

2、打开[36.xlsx]文件，获取excel文件的workbook（工作簿）对象

names=workbook.sheetnames

worksheet=workbook.worksheets[0]

worksheet=workbook["各省市"]

ws = workbook.active

6、获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet

nrows=worksheet.max_row

7、获取该表的总行数

ncols=worksheet.max_column

8、获取该表的总列数

content_A1= worksheet['A1'].value

9、获取该表A1单元格的内容

content_A1=worksheet.cell(row=1,column=1).value

10、获取该表第1列第1列的内容

openpyxl（写操作）：

workbook=openpyxl.Workbook()worksheet = workbook.active

3、获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet

worksheet.title="test"

4、worksheet的名称设置为"test"

worksheet = workbook.create_sheet()

5、创建一个新的sheet表，默认插在工作簿末尾

worksheet.cell(i,j,'空')

6、第i行第j列的值改成'空'

worksheet["B2"]="空"

7、将B2的值改成'空'

worksheet.insert_cols(1)

8、在第一列之前插入一列

worksheet.append(["新增","台湾省"])

9、添加行

workbook.save("Data\\36.xlsx")

10、保存为Data目录下【36.xlsx】文件

pandas处理excel文件

pandas操作：

import pandas as pd

1、引入pandas模块

data = pd.read_excel('36.xls')

2、读取[36.xls]或者[36.xlsx]文件

data = pd.read_csv('36.csv')

3、读取[36.csv]文件

data=data.dropna(subset=['店铺'])

4、过滤掉data店铺列有缺失的数据

data.sort_values("客户网名", inplace=True)

5、将data数据按照客户网名列进行从小到大排序

data = pd.read_csv(36.csv, skiprows = [0,1,2],sep = None, skipfooter = 4)

6、读取[36.csv]文件，前三行和后四行的数据略过

data = data.fillna('空')

7、将data中的空白处填充成'空'

data.drop_plicates('订单','first',inplace=True)

8、data中的数据，按照【订单】列做去重处理，保留第一条数据

data=pd.DataFrame(data,columns=['订单','仓库'])

9、只保留data中【订单】【仓库】列的数据

data = data[(data[u'展现量'] > 0)]

10、只保留【展现量】列中大于0的数据

data= data[data["订单"].str.contains('000')]

11、只保留【订单】列中包含'000'的数据

data= data[data["仓库"]=='正品仓']

12、只保留【仓库】列是'正品仓'的数据

xs= data[data["店铺"]=='南极人']['销售额']

13、获取店铺是南极人的销售额数据

data['订单'] = data['订单'].str[3:7]

14、【订单】列的值只保留4-8个字节的值

data["邮资"] = np.where((data['店铺'].str.contains('T|t')) & -(data['仓库'] == '代发仓'), 8, data['邮资'])

15、满足店铺列包含 T 或 t 并且仓库不等于'代发仓'的话，将邮资的值改成8，否则值不变

data = np.array(data).tolist()

16、将data从DataFrame转换成列表

data=pd.DataFrame(data)

17、将列表转换成DataFrame格式

zhan = data[u'展现'].sum().round(2)

18、将data中所有展现列数据求和，并取两位小数

sum=data.groupby(['店铺'])['刷单'].sum()

19、将data中按照店铺对刷单进行求和

counts=data['店铺'].value_counts()

20、将data按照店铺进行计算

avg=data.groupby(['店铺'])['刷单'].mean()

21、将data按照店铺对刷单进行求平均数

count = pd.concat([counts,sum], axis=1, ignore_index=True, sort=True)

22、将counts和sum两个DataFrame进行了组合

count=count.rename(index=str, columns={0: "订单", 1: "成本"})

23、将新生成的DataFrame列名进行修改

data = pd.merge(sum, counts, how='left', left_on='店铺', right_on='店铺')

24、将列表转换成DataFrame格式

from openpyxl import Workbook 

wb=Workbook()  

ws1=wb.active 

data.to_excel('36.xlsx') 

wb.close()

25、data完整的写入到关闭过程，执行此操作的时候【36.xlsx】不能是打开状态

excel格式操作

样式处理：

1、打开【36.xlsx】

sheet=workbook.worksheets[0]

2、将第一个sheet对象赋值给sheet

sheet.column_dimensions['A'].width = 20.0

3、将A列的宽度设置为20

sheet.row_dismensions[1].height = 20.0

4、将第一行的行高设置为20

sheet.merge_cells('A1:A2')

5、将sheet表A1和A2单元格合并

sheet.unmerge_cells('A1:A2')

6、将sheet表A1和A2单元格取消合并

sheet.insert_rows(2,2)

7、将sheet表从第2行插入2行

sheet.insert_cols(3,2)

8、将sheet表从第3列插入2列

sheet.delete_rows(2)

9、删除第2行

sheet.delete_cols(3, 2)

10、将sheet表从第3列开始删除2列

from openpyxl.styles import Font, Border, PatternFill, colors, Alignment

11、分别引入字体、边框、图案填充、颜色、对齐方式

sheet.cell(i,j).font = Font(name='Times New Roman', size=14, bold=True, color=colors.WHITE)

12、设置sheet表第 i 行第 j 列的字体

sheet.cell(i,j).alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

13、设置sheet表第 i 行第 j 列的字体对齐方式

left, right, top, bottom = [Side(style='thin', color='000000')] * 4sheet.cell(i,j).border = Border(left=left, right=right, top=top, bottom=bottom)

14、引入边框样式并调用

fill = PatternFill("solid", fgColor="1874CD")sheet.cell(1,j).fill = fill

15、引入填充样式，并调用

import xlrd

from openpyxl import Workbook

from openpyxl import load_workbook

workbook=load_workbook(filename='C:/Users/EDZ/Desktop/工作/2021.08.03/大兄弟.xlsx')

sheet=workbook.active

sheet.insert_cols(idx=1)

sheet.merge_cells(A1:A3)

sheet['A1']=['上海','山东','浙江']

⑧ 编程纳入教学试点的有哪些省市

浙江：2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，明确指出在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。浙江省作为试点单位，率先出台了高考课程改革方案，将编程纳入浙江省高考。从今年开始，高考不再是普通的“6选3”，而是改成了“6+1选3”，这里的“+1”就是信息技术（含编程）。

据统计，涉及专业(类)的选考科目里，信息技术高达36%，每10个考生就有4个人选择了它。

从以上统计可以看出，少儿编程进入学校教育的速度相当之快，目前国内的教育大省都已经将编程列入中小学的学习范畴，并不断加强少儿编程教育的规范。