Tag: ipython

SQL循环与python和pyodbc: 我想创build一个查询循环，从一个实例到下一个实例进行交互。获取正确的数据后，我会做一些计算，并将具有特定关系的新信息写回数据库。 Example Set up Firt loop = [Aggregation Level](1, 2, 3) Second loop = Product(A, B, C) Time = (2001,2002,2003) 1. First loop Aggregation level "1", Product "A", Fetch all years (2001, 2002, 2003) Output = [ (2001,'10 pc','20 €') (2002,'8 pc','18 €') (2003,'82 pc','5000 €')] 2. Second loop Aggregation level "1", Product "B", […]

大pandas将列（A）与其他列（B）进行比较，并返回列（A）中存在的唯一值: 我正在面临一个问题，同时比较两列非常数据包含约5至6缺乏细胞。我使用countif公式来检查A列中是否存在值B列。但是，这需要花费大量的时间来计算，我停止了使用Excel的任务。而且我正在pandas中find另一种方法来做这件事。是否可以通过比较列Bfind列A中唯一值的列表。请build议。 A栏：585256 B栏：556245

得到一个AttributeError：'dict'对象没有属性'parse'。尝试读取多个xlsx文件: 你好，我想读取和打开两个Excel文件到一个数据框但是我得到这个错误。 AttributeError: 'dict' object has no attribute 'parse' 我的目标是使用pandas，并将这两个xlsx文件合并到一个数据框中。我怎么这样帮助赞赏这里是我的代码如下： # import modules from IPython.display import display import pandas as pd import numpy as np pd.set_option("display.max_rows", 999) pd.set_option('max_colwidth',100) %matplotlib inline # filenames file_names = ["data/OrderReport.xlsx", "data/OrderReport2.xlsx"] reading_files = [(pd.read_excel(f, sheetname=None, parse_cols=None))for f in file_names] frames = [x.parse(x.sheet_names[0], header=None,index_col=None) for x in reading_files]

如何将iPython中的数据框复制/粘贴到Google表格或Excel中？: 我一直使用iPython（又名Jupyter）来进行数据分析和一些机器学习。但是一个令人头痛的问题是将笔记本应用程序（浏览器）的结果复制到Excel或Google表格中，以便操作结果或与不使用iPython的用户共享。我知道如何将结果转换为CSV并保存。但是之后我必须挖掘我的计算机，打开结果并将其粘贴到Excel或Google表格中。这需要太多的时间。只是突出显示一个结果数据框和复制/粘贴通常完全混淆了格式化，列溢出。（更不用说在iPython中打印的时间长的数据框被截断的问题。）如何轻松地将iPython结果复制/粘贴到电子表格中？