在python中操作excel文件主要依赖于openpyxl和pandas两个库。1. 使用pandas读取excel文件：pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='sheet1')。2. 使用pandas写入excel文件：df.to_excel('ou...

pd是pandas库的常用缩写。pandas是一个强大的数据分析工具，广泛应用于数据处理和分析任务中。pd使得数据操作变得简单高效，常用于读取、处理和分析数据。 在Python编程中，pd通常是指pandas库...

gil是cpython解释器中的全局解释器锁，限制同一时间仅一个线程执行python字节码，导致cpu密集型任务无法通过多线程实现并行加速。1. gil并非语言特性，而是为内存安全引入的机制，确保解释器内...

一、什么是thinkphp thinkphp是一种基于PHP语言的开源框架，其主要作用是为开发者提供一种高效，安全，简便的开发模式，以便开发者能够更快地构建高质量的Web应用程序。 ThinkPHP是一种广泛应用...

使用pyinstaller可以将python脚本打包成exe文件。具体步骤如下：1. 安装pyinstaller：pip install pyinstaller。2. 打包脚本：pyinstaller --onefile your_script.py。3. 包含外部文件：pyinsta...

在python中，pandas库的pivot_table函数用于创建数据透视表。使用步骤包括：1) 指定values参数为要汇总的数据列，2) 设置index参数为行标签，3) 定义columns参数为列标签，4) 选择aggfunc参数（...

python在数据科学、网页开发、自动化、金融、科学计算等领域都有广泛应用。1）数据科学：使用numpy、pandas、tensorflow等库处理数据和构建模型。2）网页开发：django和flask框架快速搭建网站。...

python非常适合数学建模和科学计算，掌握numpy、scipy、matplotlib/s seaborn 和 sympy 等核心库即可高效开展工作。1.numpy 是数值计算的基础，支持矩阵运算、线性代数操作和随机抽样；2.scipy ...

使用 pandas 处理百万级爬取数据的步骤包括：1) 分块读取数据，2) 处理缺失值和重复值，3) 使用向量化操作和高级函数进行复杂处理，4) 优化数据类型和使用并行处理。pandas 通过其高效的底层优...

在python中，pandas库是处理时间序列数据的强大工具。1) 创建和操作时间序列数据使用timestamp和datetimeindex。2) 进行重采样和滚动窗口计算，如月度重采样和7天移动平均。3) 处理缺失值和异常...

运行平台： windows python版本： python3.6 ide： sublime text 其他工具： chrome浏览器0、写在前面的话本文是基于基础版上做的修改，如果没有阅读基础版，请移步 Python爬虫之五：抓取智联招...