make_blobs方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state=None)make_blobs函数是为聚类产生数据集，产生一个数据集和相应的标签n_samples:表示数据样

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场景：需要按照固定格式提取数据库中数据到excel中，因统计的内容过多，为减少数据库统计动作，对于需要二次加工的数据在Excel单元格中使用公式完成计算；原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_40049608/article/details/121769154。分析：从数据库提取数据，使用常规方法写入公式后能执行成功，但是并不会进行计算，只是以字符形式展示，确定存在单

前言pandas作为数据处理与分析的利器，它的江湖地位非同小可。在我们数据处理与分析过程中，有时候需要对某一列的每一个值都进行处理，这时候推荐大家使用apply或者map。但是，二者又有啥区别呢？一起来通过几个小例子学习一下吧。APPLY一、直接使用内置函数或者numpy函数二、使用lambda匿名函数三、使用def自定义函数需要注意的是，apply不仅可以用于Series，还可用于DataFra

使用python从sql server中读取数据时，报以下错误：(105, b"Unclosed quotation mark after the character string '2020-07-01'.DB-Lib error message 20018, severity 15:\nGeneral SQL Server error: Check messages from the SQL

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运行Python时报TypeError: Student() takes no arguments这个错误检查在构造函数时，是不是__init__写成了__int__def __init__(self,name,age):self.name=name #self.name称为实体属性，进行了一个赋值的操作，将局部变量的name的值赋给实体属性self.age =age...

一、strip()、lstrip()、rstrip()strip： 用来去除头尾字符、空白符(包括\n、\r、\t、' '，即：换行、回车、制表符、空格)lstrip：用来去除开头字符、空白符(包括\n、\r、\t、' '，即：换行、回车、制表符、空格)rstrip：用来去除结尾字符、空白符(包括\n、\r、\t、' '，即：换行、回车、制表符、空格)注意：这些函数都只会删除头和尾的字符，中间的不

处理数据得时候遇到一个小问题，如何用pandas将小数转换成百分数？数据源是这样的，一个名为 “data.xlsx” 的 excel 文件，我需要将 “人员利用率” 字段由小数转换成百分比格式：import pandas as pd# 导入pandas库data = pd.read_excel(r"C:\Users\chih-cheng\Desktop\data.xlsx")# 读取数据data[

运行Python程序，结果出现如下错误：解决方法打开cmd,运行：python -m pip install openpyxl再次运行程序，就木有问题了。