Использование Питона и превзойти ожидания в области информатики

Вы наверняка поймете, что Exceed expectations (Превышение ожиданий) – это приложение для работы с электронными таблицами, созданное компанией Microsoft. Вы можете эффективно использовать это открытое приложение для сортировки, исследования и хранения информации в таблицах. Более того, этот продукт обычно используется в широком спектре применений по всему миру.

Более того, в любом случае, это относится к информатике.

Рано или поздно вам придется управлять этими электронными таблицами, но, как правило, вам также не придется продолжать работать с ними. Именно по этой причине инженеры Python применили подходы к просмотру, составлению и управлению этими записями, но в дополнение к этому – множество различных видов документов.

Настоящее учебное упражнение даст вам несколько битов знаний о том, как вы можете функционировать с Превышением ожиданий и Python. Оно снабдит вас диаграммой пучков, которые вы можете использовать для складирования и составления этих электронных таблиц для документов с помощью Python. Вы придумаете, как работать с пачками, например, с пандами, openpyxl, xlrd, xlutils и pyexcel.

“Информация на начальном этапе

В тот момент, когда вы начинаете заниматься информатикой, вы будете регулярно работать с информацией, которую вы накопили, возможно, с нуля в Интернете, но, скорее всего, в целом с наборами данных, которые вы загружаете из разных мест, например, из Kaggle, Quandl, и так далее.

Как бы то ни было, как правило, вы будете дополнительно обнаруживать информацию в Google или на складах, которыми пользуются разные клиенты. Эта информация может быть в документе Превышение ожиданий или пощадить запись с расширением .csv, … Потенциальные результаты могут показаться непостижимыми здесь и там. Как бы то ни было, в какой бы момент вы ни располагали информацией, вашим первым шагом должно быть обеспечение работы с субъективной информацией.

На основании электронной таблицы вы должны подтвердить, что она является субъективной на том основании, что вам может понадобиться не только проверить, может ли эта информация дать ответ на вопрос экзамена, который является для вас основным приоритетом, но и в дополнение к этому, на случай, если вы сможете доверять информации, содержащейся в электронной таблице.

Проверьте характер Вашей электронной таблицы.

Чтобы проверить общий характер Вашей электронной таблицы, Вы можете просмотреть сопроводительную повестку дня:

Говорит ли электронная таблица со статической информацией?

Объединяет ли ваша электронная таблица информацию, подсчет и детали?

Является ли информация в вашей электронной таблице полной и достоверной?

Имеет ли ваша электронная таблица точную структуру?

Проверили ли вы правильность приведенных в электронной таблице “живых” уравнений?

Это краткое изложение запросов является гарантией того, что ваша электронная таблица не “грешит” против предписанных процедур, которые общепризнаны в бизнесе. Очевидно, что приведенная выше сводка не является исчерпывающей: существует множество прогрессивно расширяющихся стандартов, которые вы можете использовать для того, чтобы убедиться, что ваша электронная таблица не является странной. В любом случае, запросы, которые были запланированы выше, являются наиболее значимыми для тех случаев, когда вам необходимо убедиться, что электронная таблица является субъективной.

Настройка вашего рабочего пространства

Настройка рабочего пространства – это одно из главных, что вы можете сделать, чтобы хорошо стартовать. Первым шагом является проверка вашего рабочего каталога.

В момент, когда вы работаете в терминале, вы можете сначала просмотреть в реестре, в котором находится ваш документ, а затем запустить Python. Это также подразумевает, что вы должны убедиться, что ваша запись находится в индексе, из которого вам нужно работать!

Однако, что более важно, в случае, если вы только что начали сессию на Python и у вас нет никакой информации из каталога, в котором вы работаете, вам следует подумать о выполнении сопровождающих инструкций:

Представить пакеты для повторного использования и составить документы с превышением ожиданий Документы

Удивительно, но, несмотря на все, что тебе придется сделать последнее.

Несмотря на то, что у вас нет мысли на данный момент в связках, что вам придется импортировать вашу информацию, вы должны убедиться, что у вас есть все, чтобы представить эти связки, когда возможность прибывает.

Нагрузка Превысить ожидания Записи как Пандас DataFrames

Это все, что вы ожидали сделать, чтобы установить ваше состояние!

В настоящее время вы начинаете приносить свои записи.

Один из манер, которым вы будете регулярно пользоваться при импорте своих документов, когда работаете с ними в области информатики, – с помощью пакета “Панды”. Библиотека Pandas основана на NumPy и предоставляет простые в использовании информационные структуры и инструменты исследования информации для языка программирования Python.

Эта удивительная и легко приспосабливаемая библиотека как можно чаще используется (надеемся) исследователями информации для введения их информации в информационные структуры, которые глубоко выразительны для их экзаменов.

В случае, если у вас теперь есть доступ к Pandas через Boa constrictor, вы можете просто сложить ваши документы в Pandas DataFrames с помощью функции PD.Excel file():

На случай, если Вы не внедрили Boa constrictor, просто выполните pip introduce pandas, чтобы ввести панды в Ваше состояние, а затем выполните указания, которые включены в вышеприведенный фрагмент кода.

Немного пирога, верно?

Для просмотра записей в .csv, у вас есть сравнительные возможности для стека информации в DataFrame: read_csv(). Вот пример того, как вы можете использовать эту емкость:

Разделитель, который эта способность будет рассматриваться, является запятой, однако, вы можете определить разделитель опций в случае, если вам это необходимо. Зайдите в документацию, чтобы узнать, какие различные утверждения вы можете указать, чтобы сделать ваш импорт плодотворным!

Обратите внимание, что существуют также возможности read_table() и read_fwf() для просмотра, как правило, разделенных документов и таблиц из строк фиксированной ширины в DataFrames. Для основной работы по умолчанию используется разделитель по умолчанию – табуляция, однако, вы можете еще раз отменить это и, более того, определить селективный символ разделителя. Кроме того, существуют также различные возможности, которые можно использовать для получения информации в DataFrames