用pandas的pd.read_excel()方法在读取一个存储图片URL路径的EXCEL表格数据时，由于路径较长，出现了单元格内容显示不全的问题。尤其是在使用pd.to_excel()将处理好的数据导出时，EXCEL单元格中存储的仅为未显示完全的URL路径。使用参数display.max_colwidth 每一列最大的宽度（避免显示不全的问题）pd.set_option("display.max

from sqlalchemy import create_engineimport pymysqlengine=create_engine(r"mysql+pymysql://root:123456@110.110.110.36:3301/database_name")#root:123456@110.110.110.36:3301/database_name用户名:密码@ip地址:端口号/表名

1、需求：如下表格中，需要通过序列号来匹配值1-值82、我们通常使用Vlookup函数来匹配单列数据，上边的需求需要我们用vlookup函数去匹配多列数据。即vlookup公式在实现下拽填充的基础上，也需要实现右拽填充。vlookup语法如下：1）下拽填充公式时时，lookup_value变动，右拽填充公式时，lookup_value不变，这样是不是矛盾了？解决方式：不使用两侧都加$号的绝对引用，

一、背景传统健康险产品需要依靠“生命表”和“重大疾病发生率表”来进行产品设计。不同保险公司在设计产品时都需要基于以上两表，这就导致保险产品的同质化日益加重。同时由于传统的健康险产品基于总体发生概率来确定风险杠杆，吸烟体人群和非吸烟体人群的个体化差异被忽视。 使用机器学习技术，可以训练出针对个体的风险判断模型，通过该模型来估算不同个体的风险杠杆，以实现吸烟体和非吸烟体人群保险费率差异化定价。二、样本

在Excel中，通过分列功能，可以实现单元格数据按照指定分隔符分列。pandas 中可以通过str.split()函数实现类似的分列效果。import pandas as pdimport numpy as npdf=pd.DataFrame(["健康|王三","亚健康|潘光|45岁","疾病|张思","重疾|刘武"],index=["one","two","three","four"],colu

在Pandas中使用pivot_table做聚合运算后，计算出来的结果具有多层次索引。import pandas as pdsku_store=data10.pivot_table(index=["item_num","vender_name"],columns="period",values=["store_name"],aggfunc=["count"])sku_store=sku_store

法一：如果是已经执行过的代码，直接执行history命令history法二：功能栏 edit -> undo delete cell法三：按esc进入命令模式，即左侧线为蓝色（为绿色时是编辑模式），按z键即可恢复命令模式：编辑模式：...

需要将下表中的销量数据折线图按照不同季度分不同颜色显示。最终实现的效果如下所示：处理方式如下：Step1:添加辅助列，将四个季度的数据分别存放在对应月份下。这里需要注意的是，从第二个季度开始的辅助列，需要以上一季度的最后一个月的数据作为开头，否则折线图会存在明显的间隔，如下：Step2:设置空单元格的显示方式由于辅助列中存在空单元格，如果默认不处理的话，会出现如下所示的现象：这里需要设置空单元格的

子母饼图最终实现的效果如上所示,第四季度数据映射至子饼图。实现步骤如下：Step1:将第四季度放置于表格末端，10月、11月、12月分别置于第四季度之前。Step2:选中数据后插入初始字母饼图。Step3:右击图表，选择“设置数据系列格式",在系列选项中设置系列分割依据为”位置“，第二绘图区域中的值为”3“，对应10月、11月、12月。Step4(非常关键的一步）:点击图表，修改公式。将第三个参数

2020年、2021年逐月销售数据如上所示，在图表中，需要横坐标轴既体现出年，又体现出月，我们一般选用多层分类轴标签来实现，效果图如下：作图步骤如下：S1.选中数据后插入“折线图"S2.右击图表->选择数据S3.编辑"水平(分类)轴标签"编辑后水平轴标签如下：S4.“图例项(系列)”仅保留”销售额"绘制完成后，我们可以看到横坐标轴的“多层分类标签"已被默认勾选上。...