四、文件中的内容定位f.read() 读取之后,文件指针到达文件的末尾,如果再来一次f.read()将会发现读取的是空内容,如果想再次读取全部内容,必须将定位指针移动到文件开始: f.seek(0) 这个函数的格式如下(单位是bytes): f.seek(offset, from_what) from_what表示开始读取的位置,offset表示从from_what再移动一定量...
pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False, dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None, na_values=None,keep_default_na=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=None,thousands=N...
date = datetime.strptime(reminder_date, '%Y-%m-%d') if now.date() == reminder_date.date(): message = MIMEText(body, 'plain') message['From'] = sender_email message['To'] = recipient_email message['Subject'] = subject server.sendmail(sender_email, recipient_email, message.as_string...
1.4.2 从python的环境变量中找 importosfrommoduleimport*#导入该模块中的所有方法,慎用frommoduleimportfun1,fun2,fun3#导入模块下的多个方法fromday6.login_file.my_dbimportmy_db#导入day6文件夹下login_file文件夹下my_db文件中的my_db函数 二、random模块 importrandom,stringprint(random.randint(1,10))#...
range("A1:AZ48").column_width=1.1sht_3.range('A1:AZ48').row_height=7.8list_1=pd.read...
日期偏移(Dateoffset):与日历运算对应的时间段,类似于 dateutil 的 dateutil.relativedelta.relativedelta。 一般情况下,时间序列主要是 Series 或 DataFrame的时间型索引,可以用时间元素进行操控。 时间戳 时间戳是最基本的时间序列数据,用于把数值与时点关联在一起。Pandas 对象通过时间戳调用时点数据。
defencode_callback(callback_params): cb_str = json.dumps(callback_params).strip()returnoss2.compat.to_string(base64.b64encode(oss2.compat.to_bytes(cb_str)))# 设置上传回调参数。callback_params = {}# 设置回调请求的服务器地址,例如http://oss-demo.aliyuncs.com:23450。callback_params['call...
from io import StringIO data = ('col1,col2,col3\n' 'a,b,1\n' 'a,b,2\n' 'c,d,3') pd.read_csv(StringIO(data)) pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 也可以传入字节数据: AI检测代码解析 ...
as_wide', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # pd.set_option('display.width', 180) # 设置打印宽度(设置后可以避免 内容少但是仍换行显示的情况) df = pd.read_json('hero.json') print(df,'\n',type(df)) print(df.to_string(),'\n',type(df.to_string()...
pd.read_json(‘file.json’) 读取json文件 pd.read_excel(‘file.xls’,sheetname=[0,1…]) 读取excel文件多个sheet页,返回多个df的字典 pandas数据预处理函数 函数功能 df.duplicated()或df.drop_duplicated() 返回各行是否是上一行的重复行;删除重复行 df.fillna(0) 用0填充nan df.dropna(axis,how) ax...