pd를 사용하여 Python에서 xlsx를 가져오는 방법
Python은 pandas와 xlsxwriter를 사용하여 xlsx 파일을 읽고 씁니다.
기존 xlsx 파일은 다음과 같습니다.
1. 행
# 코딩: utf-8
pandas를 pd로 가져오기
# 처음 n 행의 모든 데이터 읽기
df = pd.read_excel('school.xlsx')#xlsx의 첫 번째 시트 읽기
data1 = df .head(7) # 처음 7개 행의 모든 데이터 읽기, dataFrame 구조
data2 = df.values #list 형식, 테이블의 모든 데이터 읽기
print("모든 값 가져오기 : n{0}".format(data1)) #형식화된 출력
print("모든 값 가져오기: n{0}".format(data2)) #형식화된 출력
2. 특정 행 및 특정 열 읽기
# 코딩: utf-8
import pandas as pd
# 특정 행과 특정 열 읽기
df = pd.read_excel('school.xlsx') # xlsx의 첫 번째 시트 읽기
data1 = df . ix[0].values #첫 번째 행의 모든 데이터를 읽습니다. 0은 헤더를 제외한 첫 번째 행을 의미합니다.
data2 = df.ix[1,1] # 지정된 행 및 열 위치 데이터를 읽습니다.
data3 = df .ix[[1,2]].values #지정된 여러 행 읽기
data4 = df.ix[:,[0]].values #지정된 열의 모든 행 읽기
#data4 = df[u' class'].values #위와 동일
data5 = df.ix[:,[u'class',u'name']].values #다음의 모든 행 읽기 지정된 키 값 열
print("Data: n{ 0}".format(data1))
print("data: n{0}".format(data2))
print("data: n{ 0}".format(data3))
print(" 데이터: n{0}".format(data4))
print("데이터: n{0}".format(data5))
관련 권장사항: "Python Video Tutorial"
3. xlsx 파일 줄 번호, 모든 열 이름 가져오기
#coding: utf-8
import pandas as pd
# xlsx 파일 줄 번호, 모든 열 이름 가져오기
df = pd.read_excel('school.xlsx') #Read xlsx의 첫 번째 시트를 가져옵니다
print("Output row number list{}".format(df.index.values)) # xlsx의 모든 행 번호를 가져옵니다. file
print("출력 열 제목{}".format (df.columns.values)) #모든 열 이름
4. xlsx 데이터를 읽고 사전으로 변환
# 코딩: utf-8
import pandas as pd
# xlsx 데이터를 읽고 사전으로 변환
df = pd.read_excel('school.xlsx') # xlsx의 첫 번째 시트 읽기
test_data=[]
for i in df.index .values:#행 번호의 인덱스를 가져와서 수행합니다. 순회:
#i를 기반으로 각 행에 지정된 데이터를 가져오고 to_dict를 사용하여 사전으로 변환합니다
row_data=df.ix[i,[' id','name','class','data','stature' ]].to_dict()
test_data.append(row_data)
print("얻은 최종 데이터는 다음과 같습니다: {0}".format( test_data))
5. xlsx 파일 쓰기
#coding: utf-8
import xlsxwriter
# 통합 문서 만들기
file_name = "first_book.xlsx"
workbook = xlsxwriter.Workbook(file_name)
# 워크시트 만들기
worksheet = workbook.add_worksheet('sheet1')
# 셀 쓰기
worksheet.write(0, 0, 'id')
worksheet.write(0,1, 'name')
worksheet.write(0,2, 'class')
worksheet.write(0,3, 'data')
# 행 쓰기
worksheet.write_row(1, 0, [1, 2, 3])
# D열을 대문자로 써야 하는 열을 작성하세요
worksheet.write_column('D2', ['a', 'b', 'c'])
# 통합 문서를 닫습니다
workbook.close()
작성된 xlsx 파일은 다음과 같습니다.
위 내용은 pd를 사용하여 Python에서 xlsx를 가져오는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

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CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

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Centos에서 Pytorch 버전을 선택할 때 다음과 같은 주요 요소를 고려해야합니다. 1. Cuda 버전 호환성 GPU 지원 : NVIDIA GPU가 있고 GPU 가속도를 사용하려면 해당 CUDA 버전을 지원하는 Pytorch를 선택해야합니다. NVIDIA-SMI 명령을 실행하여 지원되는 CUDA 버전을 볼 수 있습니다. CPU 버전 : GPU가 없거나 GPU를 사용하지 않으려면 Pytorch의 CPU 버전을 선택할 수 있습니다. 2. 파이썬 버전 Pytorch

Centos Nginx를 설치하려면 다음 단계를 수행해야합니다. 개발 도구, PCRE-DEVEL 및 OPENSSL-DEVEL과 같은 종속성 설치. nginx 소스 코드 패키지를 다운로드하고 압축을 풀고 컴파일하고 설치하고 설치 경로를/usr/local/nginx로 지정하십시오. nginx 사용자 및 사용자 그룹을 만들고 권한을 설정하십시오. 구성 파일 nginx.conf를 수정하고 청취 포트 및 도메인 이름/IP 주소를 구성하십시오. Nginx 서비스를 시작하십시오. 종속성 문제, 포트 충돌 및 구성 파일 오류와 같은 일반적인 오류는주의를 기울여야합니다. 캐시를 켜고 작업자 프로세스 수 조정과 같은 특정 상황에 따라 성능 최적화를 조정해야합니다.

CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소
