层次分析法

电商销售数据与预测

如下图所示，工作簿“各月销售数量表.xlsx”中有12个工作表，本案例要通过Python编程批量打印这些工作表。import xlwings as xwapp = xw.App(visible=False,add_book=False) #启动Excel程序workbook = app.books.open('各月销售数量表.xlsx') #打开要打印的工作簿workbook.api.PrintO

详见：excel删除空白列的三种方法，以及如何批量删除空行空列本人更倾向于第三种方法：excel删除空白列方法三：按ALT+F11，打开VBE编辑器，插入——模块，复制下面代码，然后按F5键，运行。Sub 删除空列()Dim i%, sh As WorksheetFor Each sh In WorksheetsFor i = sh.UsedRange.Cells(sh.UsedRange.Cel

文章选题大致背景：评估2006-2008年分三批实施的NREGS政策效应。在看这篇文章之前，最好先下载：王锋,葛星.低碳转型冲击就业吗——来自低碳城市试点的经验证据[J].中国工业经济,2022,(05):81-99.这篇工业经济的文章运用的也是多时点DID模型，但是在模型的处理上与这篇英文文章存在较大差异。数据结构：这里的政策变量是nregs，如果某个街区受到受到了政策影响，则取值为1，否则取值

解决办法：Stata的安装文件夹都需要是英文的，不能有中文字符，换成英文路径就好了。参考文章Stata如何快速安装外部命令

本章要讨论贯穿本书所要使用的Python语言内建功能。由于像pandas和NumPy这类附加库提供了在大数据集上的高级计算功能，所有它们被设计为与Python内建数据操作工具协同使用。我们将开始介绍Python的常用数据结构：元组、列表、字典混合集合。然后我们会讨论如何创建可复用的Python函数。我们将介绍Python文件对象的机制以及如何与你的本地文件硬盘交互。3.1 数据结构和序列Pytho

Pandas统计分析

【代码】对同一文件夹下所有excel表进行相同操作（数据填充、删除、合并）

score = [[87,79,90],[99,83,93],[90,75,89],[89,87,94],[95,85,84]]for i in range(len(score)):final = score[i][0]*0.6 + score[i][1]*0.3 + score[i][2]*0.1print('the {} final score is {}'.format(i+1, int(f