报表标准化python

㈠ python 标准化输出

Python2.6 开始，新增了一种格式化字符串的函数 str.format()，它增强了字符串格式化的功能。相对于老版的%格式方法，它有很多优点。
1.在%方法中%s只能替代字符串类型，而在format中不需要理会数据类型；
2.单个参数可以多次输出，参数顺序可以不相同；
3.填充方式漏模裂十分灵活，对齐方式十分强大；
4.官方推荐用的方式，%方式将会在后面的版本被淘汰。

1、按照默认顺序， 不指定位置

2、设置 指定位置 ，可以多次使用

3、使用 字典 格式化

4、通过 列表 格式化

填充与对齐 ^ < > 分别代表居中，左对齐，右对齐，后面数字表示宽度，':' 后面带填充的字符，只能是一个字符，不指定的话默认空格.

有时间写一下这个码型例子

暂时先放两个回头再补

用“，”还能做金额返闭的千位分隔符。

㈡ 为什么进行python标准化

解决因变量之间量纲不同，无法比较的问题。通过标准化使数据之蚂滚间具有庆氏可比性。同时因为是线性变换，所以不改变原有的数据分誉物散布。

㈢ 教你如何用python6个步骤搞定金融数据挖掘预处理

数据预处理没有标准的流程，通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。下面就一起看下常用六大步完成数据预处理。

Step 1：导入相关模块

Step 2：获取数据

特征构造

Step 3：处理缺失值

Step 4：分类数据编码

创建虚拟变量

Step 5：划分训练集和测试集

Step 6：特征标准化

数据变换十大秘诀

数据变换[1]是将数据集的每个元素乘以常数；也就是说，将每个数变换为，其中,和都是实数。数据变换将可能改变数据的分布以及数据点的位置。

数据标准化[2]（有时称为 z-score 或 standar score）是已重新缩放为平均值为零且标准偏差为1的变量。对于标准化变量，每种情况下的值在标准化变量上的值都表明它与原始变量的均值（或原始变量的标准偏差）的差值。

归一化数据 是将数据缩放到0到1范围内。

Binarizing Data

二值化[3]是将任何实体的数据特征转换为二值化的向量以使分类器算法更高效的过程。在一个简单的示例中，将图像的灰度从0-255光谱转换为0-

1 光谱就是二值化。

Mean Removal

去均值法 是将均值从每一列或特征中移除，使其以零为中心的过程。

One Hot Encoding

独热编码[4]是将分类变量转换为可以提供给ML算法以更好地进行预测的形式的过程。

Label Encoding

标签编码 适用于具有分类变量并将数据转换为数字的数据。

fit

transform

词向量 用于带有标签和数字的数据。此外，词向量可用于提取数据。

获取特征名称

Polynomial Features

多项式特征 用于生成多项式特征和交互特征。它还生成了一个新的特征矩阵数据，该数据是由所有次数小于或等于指定次数的特征的多项式组合组成的。

截距项

填补 (如用均值填补缺失值)，它用列或特性数据中的平均值替换缺失的值

㈣ Python操作Excel实现自动化报表

Python操作Excel实现自动化报表

安装

python -m pip install xlrd xlwt xlutils。

基本用法

1.从指定文件路径读取excel表格，进行一定操作，然后保存到另一个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('./')
# 从指定文件路径读取excel表格
df = pd.read_excel('D:/mypaper/data/data.xlsx')
# 查看df内容

# 根据age算出出生年份，增加一列
import datetime
import os
year = datetime.datetime.now().year#获取当前系统时间对应的年份
df['birth'] = year-df['age']
df.to_excel('result.xlsx')#保存到当前工作目录，可以用os.getcwd()查看
#查看下此时df的内容，可以看到已经生成了birth这一列。

2.单元格操作

# 定义方法：读取指定目录下Excel文件某个sheet单元格的值
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

# 定义方法：单元格值及样式
write_obj_list = []
def concat_obj(cols,rows,value):
    write_obj_list.append({'cols':cols,'rows':rows,'value':value,
'style':xlwt.easyxf('font: name 宋体,height 280;alignment: horiz centre')})

# 定义方法：合并单元格
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 宋体,height 280;alignment: horiz centre')})

# 定义方法：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)
    '''
    通过get_sheet()获取的sheet有write()方法
    '''
    sheet1 = new_excel.get_sheet(0)
    '''
    1代表是修改第几个工作表里，从0开始算是第一个。此处修改第一个工作表
    '''
    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'])
    '''
   如果报错 dict_items has no attributes sort
    把syle源码中--alist.sort() 修改为----> sorted(alist) 
    一共修改2次
    '''
    new_excel.save(file_path)

#参数详解
# srows:合并的起始行数
# erows:合并的结束行数
# scols:合并的起始列数
# ecols:合并的结束列数 
# value:合并单元格后的填充值
# style:合并后填充风格：
#     font: name 宋体
#     height 280;
#     alignment: horiz centre
#     ... 与excel操作基本保持一致

(注意:该方法仅仅是将需要直行的动作保存到一个list中，真正的动作还未执行,执行动作是发生在excel_update方法中)

最终调用excel_update方法，传入每个单元格需要进行的操作和填充值的write_obj_list以及文件保存路径file_path,就可以在当前工作目录下生成想要的Excel结果文件。

注意：
1.write_obj_list支持用户自定义
2.write_obj_list也可以是根据excel_read方法读取现有待修改的excel文件（可以维持原有表格的格式）而生成

End

㈤ Python 数据归一化/标准化

数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特纤颤定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。最典型的毁返败就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到(0,1]区间上

（1）0-1标准化
将数据的最大最小值记录下来，并通过max-min作为基数（即min=0,max=1)进行数据的归一化处理

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

（2）Z-score标准化
Z分数（z-score），是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程 → z=(x-μ)/σ，其中x为世败某一具体分数，μ为平均数，σ为标准差
Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。在原始分数低于平均值时Z则为负数，反之则为正数
数学意义：一个给定分数距离平均数多少个标准差?

㈥ 使用Python进行数据标准化

首先，加载pandas和numpy库，读取数据。

结果为：

结果为笑肢：

结果为：

结果碰游世为磨指：

㈦ 使用Python做数据分析的优点是什么

最近几年，大数据的发展程度越来越明显，很多企业由于使用了大数据分析使得企业朝着更好的方向发展，这就导致的数据分析行业的人才开始稀缺起来，对于数据分析这个工作中，是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大数据分析有很明显的帮助。那么使用Python做数据分析的优点是什么呢？一般来说就是简单易学、语言通用、存在科学计算活跃区域等等。

首先说说Python的第一个优点，那就是简单易学。很多学过Java的朋友都知道，Python语法简单的多，代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。

Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。

Python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。

python是人工智能时代的通用语言

Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助，这是因为人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。
通过上面的描述，想必大家已经知道了使用Python做数据分析的优点是什么了吧，Python语言得益于它的简单方便使得在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析从业者的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，所以，要做好数据分析，一定要学会Python语言。

㈧ python中使用lambda实现标准化

lambda函数一般是在函数式编程中使用的。通举个栗子，对于这样一个list L，求L中大于3的元素集合L = [1, 2, 3, 4, 5]对于过程式编程，通常会这么写L3 = []for i in L:if i 3:L3.append(i)而对于函数式变成，只需要给filter函数一个判断函数就行了def greater_than_3(x):return x 3L3 = filter(greater_than_3, L)由于这个判断函数非常简单，用lambda来实现就非常简洁、易懂L3 = filter(lambda x: x 3, L)这是个很简单的例子，可以看出lambda的好处。lambda函数更常用在map和rece两个函数中。当然，lambda函数也不见得都好，它也可以被用得很复杂，比如这个问题的答案，可以用python这样一句解决，这个lambda函数看起来那的确是挺辛苦的。

㈨ 求python数据标准化代码

数据标准化是将数据转换为具有相同比例和范围的标准形式的过程。以下是一个使用Python进行数袭尘芹据标准化的示例程序：
import numpy as np
# 定义原始数据
data = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
# 计算每列的平均值和标准差
means = np.mean(data, axis=0)
stds = np.std(data, axis=0)
# 标准化数据
normalized_data = (data - means) / stds
# 打印结果
print("兄毕原始数据：")
print(data)
print("标准化后的数据：")
print(normalized_data)
在这个拍毕程序中，我们首先定义了原始数据。然后，我们使用numpy库计算每列的平均值和标准差。最后，我们使用这些值来标准化数据，并打印出原始数据和标准化后的数据。你可以根据需要修改程序以满足你的需求。

㈩ Python课程内容都学习什么啊

贺圣军Python轻松入门到项目实战（经典完整版）（超清视频）网络网盘

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