文件名称：Pandas-vs-Power-Query:比较Power Query和Python中的类似任务
文件大小：2.88MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-17 08:19:28
pandas powerquery JupyterNotebook
熊猫VS力量查询 根据我的经验，人们经常在Excel中低效率地处理数据。 此仓库的目的是向用户介绍使用Excel加载项一些基本工具，以及使用Python数据科学库向他们介绍类似的方法。 如果您是Power Query的新手，我强烈建议您查看第1部分，因为后续的部分将假定第1部分中介绍的基本知识。 第1部分-阅读和分组 读取多个csv文件和一个Excel文件。 分组，过滤和聚合数据。 执行列级数学和基本分组/聚合数学。 链接 完整数据集 有关此数据的更多信息 第2部分-寻找n年来排名最高的x 。 从网络上读取一个csv文件。 取消透视/数据标准化，表缓冲和重复项删除。 第3部分-考勤卡梦m！ -即将推出
【文件预览】：
Pandas-vs-Power-Query-master
----Part2()
--------main.py(413B)
--------img()
--------API_EG.USE.ELEC.KH.PC_DS2_en_csv_v2_10034224.csv(187KB)
--------Excel.md(6KB)
--------README.md(3KB)
--------Query.m(4KB)
----.gitignore(1KB)
----README.md(1KB)
----untitled(0B)
----Part1()
--------MERGED2012_13_PP_small.csv(589KB)
--------ed.py(1KB)
--------img()
--------MERGED2008_09_PP_small.csv(530KB)
--------MERGED2003_04_PP_small.csv(505KB)
--------CollegeScorecardDataDictionary.xlsx(316KB)
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--------README.md(6KB)
--------MERGED2005_06_PP_small.csv(522KB)
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--------Pandas vs PowerQuery.ipynb(10KB)
--------MERGED2009_10_PP_small.csv(543KB)