如何利用python生成宽表

Ⅰ 用python生成excel，如何用Python实现excel下单菜单的功能

不派誉氏贴代码了，否则我这个回复，又被系统过滤了。
自己用google搜：
【已解决】Python中处理操虚晌作Excel中的图表（Chart，Graph）
就可以找到我的帖子了尘散。
里面有详细的代码和总结。

（此处不给贴地址，请自己用google搜标题，就可以找到帖子了）

Ⅱ 怎么利用python绘制sse值与k值的函数图像

可以使用Python计算机图形罩宽学库matplotlib来绘制册吵SSE值与K值的函数图像，具体步骤如下：

1. 导入必要的库，例如matplotlib，numpy，scipy等。

2. 使用numpy和scipy生成k值与SSE值之间的矩阵，并将其存储到物姿亮列表中。

3. 使用matplotlib绘制输入矩阵中包含的散点图，即k值与SSE值的函数图像。

Ⅲ 如何利用Python中的Pandas库绘制柱形图

我们利用Python的Pandas库可以绘制很多图形，那么如何绘制柱形图呢？下面我给大家分享演示一下。

工具/材料

Pycharm

首先我们打开Excel文件，准备要生成柱形图的数据表，如下图所示

接下来在Python文件中导入pandas库，然后将Excel文件加载到缓存对象中，如下图所示

然后我们导入matplotlib下面的pyplot库，如下图所示，导入以后给它起一个别名

接下来我们通过pandas库下面的bar来设置柱形图的X，Y坐标轴，如下图所示

然后通过pyplot的show方法将柱形图进行展示出来，如下图所示

接下桐清悄来运行程序以后局渣我们就看到柱形图生成出来了，如下图所示

然后如果我们想将柱形图中的数据排序的话正运可以利用sort_values实现，如下图所示

最后运行排序好后的程序，我们就可以看到柱形图中的数据已经排序好了，如下图所示

Ⅳ 利用Python处理Excel数据

如果数据没有标题行，可用pandas添加默认的列名

不读取哪里数据，可用skiprows=[i]，跳过文件的第i行不读取

第一次出现的保留，其余删除

最后一次出现的保留，其余删除

** 对客户聊天记录进行分组 **

** 对符合多个条件进行分组**

需要对每一行进行权重设置，列表行数少可行，过多不可行
假设有4行数据，设置采样权重

自动生成数据的数量，均值，标准差等数据

相关系数在-1到1之间，接近1为正相关，接近-1为负相关，0为不相关

参考书籍：
《利用pythonj进行数据分析》
《从Excel到Python——数据分析进阶指南》

Ⅳ 怎么样用python做个程序！生成一个随机数构成的列表

概搜唤述

利用python的random包和list列表

代码详解

首先导入random包

这里选择获取键入的数值来作为随机列表的长度和随机列表的取值范围

由于python支持表达式作参数这里简写了一点

import random

length = int(input("请输入你需要大漏岁获得的列表长度"))

co = eval(input("请输入需要产生的随机数的个数:"))

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

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

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

#out

描述

random()方法返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。

语法

以下是 random() 方法的语法:

import random

random.random()

注意：random()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。

参数无

返回值返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。

Ⅵ 利用Python进行数据分析-读书笔记(3)

pandas专门为处理表格和混杂数据设计
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

Series 类似于一维数组+索引
data = pd.Series([1,2,3,4,5]) 生成Series数据
data.values data.index
pd.Series([1,2],index = ['a','b']) 设置索引
data['a'] 通过索引选取Series中单个或一组值
data[data%2==0] 进行类似numpy数组的运算index仍会保留
'a' in data
pd.Series(python字典) 可以通过python字典创建Series
可以通过设置index改变Series元素顺序
缺失值用NaN表示
pd.isnull(data) 检测缺失数据
pd.notnull
data1 + data2 可以根据索引自动对齐数据进行运算，类似join操作
data.name data.index.name 可赋值
index可以通过赋值方式修改
pd.DataFrame(XXX)传入元素为等长列表或np数组组成的字典可以生成DataFrame数据，字典key值为列名
frame.head() 前五行
pd.DataFrame(XXX, columns = [xxx], index = [xxxxx]) 可能产生NaN
frame['a'] 取列名为a的一列数据 等价于 frame.a（此时a需要是合理的变量名） 可以以列表形式取多列数据 返回的Series序列索引与原DataFrame相同
frame.loc[0] 行选取
可以用一个Series/值对某列赋值，需要长度相等
对不存在的列赋值可创建新列
del frame[列名] 删除列
通过索引方式返回数据视图，修改此返回数据也会影响源数据，Series.()可以创建副本
嵌套字典传给DataFrame，外层字典的键作为列名，内层键作为行索引
frame.T 转置

frame.reindex(新索引列表) 根据新索引重排，若索引值当前不存在则NaN
列可以用columns关键字重新索引
obj3 = pd.Series(['blue', 'purple', 'yellow'], index=[0, 2, 4])
obj3.reindex(range(6), method='ffill') ffill实现前向值填充
reindex可以修改（行）索引和列。只传递一个序列时，会重新索引结果的行，列可以用columns关键字重新索引

Series索引
series(索引列表/数值范围切片) 选取对应元素

Ⅶ 请问python tk如何生成图片这种表格，并且可以在空白处添加内容后保存到新的word

如何利用python爬取数据并保存为word文档?请看下面的经验吧! 方法/步骤 在做爬取数据之前,你需要下载安装两个东西,一个是urllib,另外一个是python-docx. 然后在python的编辑器中输入import选项,提供这两个库的服务 urllib主要负责抓取网页的数据,单纯的抓取网页数据其实很简单,输入如图所示的命令,后面带链接即可. 抓取下来了,还不算,必须要进行读取,否则无效. 接下来就是抓码了,不转码是完成不了保存的,将读取的函数read转码.再随便标记一个比如XA. 最后
如何利用python爬取数据并保存为word文档？请看下面的经验吧！

方法/步骤

在做爬取数据之前，你需要下载安装两个东西，一个是urllib,另外一个是python-docx。

然后在python的编辑器中输入import选项，提供这两个库的服务

urllib主要负责抓取网页的数据，单纯的抓取网页数据其实很简单，输入如图所示的命令，后面带链接即可。

抓取下来了，还不算，必须要进行读取，否则无效。

接下来就是抓码了，不转码是完成不了保存的，将读取的函数read转码。再随便标记一个比如XA。

最后再输入三句，第一句的意思是新建一个空白的word文档。

第二句的意思是在文档中添加正文段落，将变量XA抓取下来的东西导进去。

第三句的意思是保存文档docx，名字在括号里面。

这个爬下来的是源代码，如果还需要筛选的话需要自己去添加各种正则表达式。

Ⅷ python pandas 长表格转换为宽表格/宽表格转换为长表格

目的如题目，长宽表格转换，即长表格转换为宽表格/宽表格转换为长表格，采用pivot和melt函数操作。关于该方厅空乱法和stack和unstack的区别可以查看 Python Pandas DataFrame stack(), unstack(), pivot(), melt()操作

原始数据如下，想要得到city作为行，ins作为列，rca作为值的矩阵，操作如下，

通用范式为 df.pivot(index='index_label', columns='column_label', values='value_label')

针对上述的df，操作如下

可以看出，最后的dataframe的列亏森的值是原来的column的具体数值。

今日份水扮档文完毕，主要目的是为了第一个长转宽。

Ⅸ Python变形

1.长宽表的变形

什么是长表?什么是宽表?这个概念是对于某一个特征而言的。例如:一个表中把性别存储在某一个列中， 那么它就是关于性别的长表;如果把性别作为列名，列中的元素是某一其他的相关特征数值，那么这个表是 关于性别的宽表。

1.1 pivot

pivot 是一种典型的长表变宽表的函数。对于一个基本的长变宽的操作而言，最重要的有三个要素，分别是变形后的行索引、需要转到列索引的列， 以及这些列和行索引对应的数值，它们分别对应了 pivot 方法中的 index, columns, values 参数。新生成表的 列索引是 columns 对应列的 unique 值，而新表的行索引是 index 对应列的 unique 值，而 values 对应了想 要展示的数值列。

利用 pivot 进行变形操作需要满足唯一性的要求，即由于在新表中的行列索引对应了唯一的 value ，因此原 表中的 index 和 columns 对应两个列的行组合必须唯一。例如，现在把原表中第二行张三的数学改为语文就 会报错，这是由于 Name 与 Subject 的组合中两次出现 (”San Zhang”, ”Chinese”) ，从而最后不能够确定到 底变形后应该是填写 80 分还是 75 分。

pandas 从 1.1.0 开始，pivot 相关的三个参数允许被设置为列表，这也意味着会返回多级索引。这里构造一 个相应的例子来说明如何使用:下表中六列分别为班级、姓名、测试类型(期中考试和期末考试)、科目、成 绩、排名。

根据唯一性原则，新表的行索引等价于对 index 中的多列使用 drop_plicates ，而列索引的长度为 values 中的元素个数乘以 columns 的唯一组合数量(与 index 类似)。

1.2 pivot_table

pivot 的使用依赖于唯一性条件，那如果不满足唯一性条件，那么必须通过聚合操作使得相同行列组合对应 的多个值变为一个值。例如，张三和李四都参加了两次语文考试和数学考试，按照学院规定，最后的成绩是 两次考试分数的平均值，此时就无法通过 pivot 函数来完成。

1.3 melt

长宽表只是数据呈现方式的差异，但其包含的信息量是等价的，前面提到了利用 pivot 把长表转为宽表，那 么就可以通过相应的逆操作把宽表转为长表，melt 函数就起到了这样的作用。

1.4 wide_to_long

melt 方法中，在列索引中被压缩的一组值对应的列元素只能代表同一层次的含义，即 values_name 。现在 如果列中包含了交叉类别，比如期中期末的类别和语文数学的类别，那么想要把 values_name 对应的 Grade 扩充为两列分别对应语文分数和数学分数，只把期中期末的信息压缩，这种需求下就要使用 wide_to_long 函数来完成。

2 索引的变形

2.1 stack 与 unstack

unstack 函数的作用是把行索引转为列索引

unstack 的主要参数是移动的层号，默认转化最内层，移动到列索引的最内层，同时支持同时转化多个层

类似于 pivot 中的唯一性要求，在 unstack 中必须保证 被转为列索引的行索引层和 被保留的行索引层构成 的组合是唯一的，例如把前两个列索引改成相同的破坏唯一性，那么就会报错

与 unstack 相反，stack 的作用就是把列索引的层压入行索引，其用法完全类似。

2.2 聚合与变形的关系

在上面介绍的所有函数中，除了带有聚合效果的 pivot_table 以外，所有的函数在变形前后并不会带来 values 个数的改变，只是这些值在呈现的形式上发生了变化。在上一章讨论的分组聚合操作，由于生成了新的行列 索引，因此必然也属于某种特殊的变形操作，但由于聚合之后把原来的多个值变为了一个值，因此 values 的 个数产生了变化，这也是分组聚合与变形函数的最大区别。

3 其他变形函数

3.1 crosstab

crosstab 并不是一个值得推荐使用的函数，因为它能实现的所有功能 pivot_table 都能完成，并且速度更快。 在默认状态下，crosstab 可以统计元素组合出现的频数，即 count 操作。例如统计 learn_pandas 数据集中 学校和转系情况对应的频数

3.2 explode

explode 参数能够对某一列的元素进行纵向的展开，被展开的单元格必须存储 list, tuple, Series, np.ndarray 中的一种类型。

3.3 get_mmies

get_mmies 是用于特征构建的重要函数之一，其作用是把类别特征转为指示变量。例如，对年级一列转为 指示变量，属于某一个年级的对应列标记为 1，否则为 0

Ⅹ 怎样从Python中利用range生成包含1—10的列表,并命名为data

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