print(table.get_string(fields=['No', 'JOBID'])指定输出这两列。 import prettytable as pt table = pt.PrettyTable(['No', 'JOBID', 'NAME', 'STATUS']) table.add_row(['1', '101', 'job1', 'R']) table.add_row(['2', '102', 'job2', 'R']) table.add_row(['3', '103',...
首先你需要安装xlrd和xlwt这两个库,一个是读库,一个是写库。 先来说一下这两个库的局限性: 局限性一: 不能用于xlsx文件 局限性二: 写的时候不能写入已有的文件,只能重新建 解决方法:Python 技术篇-写入已存在的excel 局限性一的解决方法后续更新! 接下来给大家演示一下读写excel。 读取Excel row是行,col...
90,88],"Bob":[90,92,87],"Charlie":[82,88,85]}# 将字典转换为列表形式table=[]forstudent,scoresinstudent_scores.items():table.append([student,*scores])# 输出表格print(tabulate(table,headers=["Student","Math","English","History"]))...
def as_table(self): "Return this form rendered as HTML<tr>s -- excluding the<table></table>." return self._html_output( normal_row='<tr%(html_class_attr)s><th>%(label)s</th><td>%(errors)s%(field)s%(help_text)s</td></tr>', error_row='<tr><tdcolspan="2">%s</td><...
print(intf_df) ''' Dataframe从打印的结果可以看到 是一种二维矩阵的数据,非常符合我们的使用习惯 name desc 0 Eth1/1 netdevops1 1 Eth1/2 netdevops2 ''' intf_df.to_csv('as01_info.csv', index=False, columns=['name', 'desc'])
import xlrd xlsx = xlrd.open_workbook('./3_1 xlrd 读取 操作练习.xlsx')# 通过sheet名查找:xlsx.sheet_by_name("sheet1")# 通过索引查找:xlsx.sheet_by_index(3)table = xlsx.sheet_by_index(0)# 获取单个表格值 (2,1)表示获取第3行第2列单元格的值value = table.cell_value(2, 1) print("...
table = [[''] + header] + \ [[name] + rowforname, rowinzip(header, matrix)]print(table) table_format = [['{:^{}}'] +len(header) * [top_format]] +\len(matrix) * [[left_format] +len(header) * [cell_format]]print(table_format) ...
df = pd.DataFrame(data)print(df) 生成的数据大概长这样: 一眼望去,问题一堆: 缺失名字、年龄 工资字段混入了文本 入职日期有个unknown Alice结尾带空格,可能导致重复 不清洗,分析个锤子。 三、实战拆招:逐一搞定这些脏东西 1. 缺失值处理(nan)
with open ( "myfile.csv" ) as f : mytable = from_csv(f)（2）数据库文件 import sqlite3 fromprettytableimportfrom_db_cursor connection=sqlite3.connect("mydb.db")cursor=connection.cursor()cursor.execute("SELECT field1, field2, field3 FROM my_table")# 直接可以将数据库游标对象作为参数传入...
print(grouped) 这将输出以下内容: Salary Age 25 52500.0 30 65000.0 35 71666.67 40 78333.33 3. 数据透视表数据透视表是一种强大的数据分析工具,它可以帮助我们理解数据的结构并发现模式。以下是一个简单的例子: # 创建一个数据透视表,按年龄和薪水计算人数和平均薪水 pivot_table = pd.pivot_table(df, value...