利用Python处理和分析Excel表中数据实战.doc

利用Python处理和分析Excel表中数据实战
利用Python处理和分析Excel表中数据实战
【利用python进行数据分析——基础篇】利用Python处理和分析Excel表中数据实战 原创 2017年06月'][i][:2] sfweibo[u'省份前两字'] = iin range(len(sfweibo[u'省份名'])): sfweibo[u'省份前两字'][i] = sfweibo[u'省份名'][i][:2] # () # () # ('',index=False)('',index=False) # 连接两表sf_sfweibo = (sfweibo,on=u'省份前两字')() # 获取连接后表格中需要的字段名，并重新排列sf_sfweibo1 = [:,[4,1,2]]() # ('sf_sfweib
',index=False) 2）并与All表做数据连接sf_sfweibo_All#连接sf_sfweibo和All_pivot两表sf_sfweibo = sf_sfweibo1sf_sfweibo_All_pivot =(sf_sfweibo,All_pivot,left_on=u'微博用户名',right_on=u'用户名',right_index=True)#显示连接后的表格的前五行
() # ('',index=False) step3:1）与sf_sfweibo_All做数据连接 # 处理爬取的用户的基本信息表base_infobase = ('base_info')() #将base表与sf_sfweibo_All_pivot进行连接sf_sfweibo_All_pivot_base = (sf_sfweibo_All_pivot,left_on=u'昵称',right_on=u'微博用户名')ssapb = sf_sfweibo_All_pivot_base # 名称太长，换个名称 () # (columns={u'当月总微博数_x':u'当月总微博数'},inplace=True) # 删除其中的多余列ssapb = ([u'昵称',u'当月总微博数_y'],axis=1) # [0] # 添加一列（当月原创数= 当月总微博数-当月转发数）ssapb[u'当月原创数'] = ssapb[u'当月总微博数']-ssapb[u'当月转发数'] #将某列同时与某段字符串连接，通过观察网页可以发现这是网址的特点linkfix = "?is_ori=1&is_forward=1&is_text=1&is_pic=1&is_video=1&is_music=1&is_\article=1&key_word=&start_time=2017-05-01&e
nd_time=2017-05-31&is_search=1&is_searchadv=1#_0"ssapb[u'当月博文网址'] = ssapb[u'主页链接']+linkfix allfix = "?profile_ftype=1&is_all=1#_0"ssapb[u'全部博文网址'] = ssapb[u'主页链接']+allfix #计算出篇均转发/点赞/评论，并添加列ssapb[u'篇均点赞'] = ssapb[u'点赞数']/ssapb[u'当月总微博数']ssapb[u'篇均转发'] = ssapb[u'转发数']/ssapb[u'当月总微博数']ssapb[u'篇均评论'] = ssapb[u'评论数']/ssapb[u'当月总微博数'] # [0]
# ('',in