幼儿园生物食堂消杀记录表.xlsx

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小学生大格作文稿纸(1515=225字带批改区Excel版).xlsx

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制作xlsx表格的方法

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使用python完成下列内容：实践深度学习，利用观测数据X预测未来数据Y，同时包含下列要求：1．构建基于合适的预测模型。2．加载和处理数据。3．写训练和测试函数。4．通过训练集(trainingdata.xlsx)完成模型的训练。5．用训练好的模型预测评价集(evaluatingdata.xlsx)中的Y。说明：1.本项目重点在于综合应该深度学习相关技术,要有选用相关技术的理由说明2.预测性能的评价指标包括一级评价指标为MAE(MeanAbsoluteError)和二级级评价指标为RMSE(R

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1.根据附件中的”客户价值数据表.xlsx”，划分训练集和测试集，构建线性回归模型以及回归决策树模型。并计算这两个模型的R-squared，根据R-squared的值说明这两个模型的优劣。思路和重点步骤

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importpandasaspd importjieba importre #读取数据 df_keywords=pd.read_excel('词频统计结果32.xlsx') df_texts=pd.read_excel('新基金数据资产20220429(1).xlsx',sheet_name='2基础数据资产项描述与定级') #提取关键词列表并预处理 keywords_list=df_keywords['词语'].tolist() k

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defset_plt(): #设置matplotlib的字体 plt.rcParams['font.sans-serif']=['MicrosoftYaHei']#用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用来正常显示负号 defload_data(): #读取Excel数据 df=pd.read_excel('car_data.xlsx') #将评分和价格

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根据旅游网站精华游记数据，xlsx补全#导入库 #导入数据 #定义函数 defdealPlace(place): #筛选途经地点中的中文地名 #删除途径地点里的英文 #统一浏览数的单位 defdealView(view): #统一阅览数中的数值格式 #将万-->10000 #提取出发日期 df['出发日期']= df['天数']= df['人均消费（元）']= #使用lambda调用dea

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某公司供应商订单数量数据存放在下列表格中，现需要对比不同供应商的及时交货率情况，请使用PowerBI获取下列数据，使用“丝带图”展示不同供应商的交货率对比情况。并完成后并上传源文件。注意：文件上传成功保存后，教师端手动判分才可看到分值。 复制URL https://keyun-oss.acctedu.com/app/books/power-bi/course/visualization-data/4-1-10.xlsx 任务要求 图表选择：请使用“丝带图”展示不同的供应商在各月份（单据日期）的及时交

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日历工作计划表xlsx

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importpandasaspd importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromscipyimportstats #加载数据 data_path='附件一.xlsx' data=pd.read_excel(data_path) #函数用于检查数据是否服从正态分布 defcheck_normality(data_series): k2,p=stats.nor

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用python写滑动窗口，窗口大小为50，（可以从附件2.xlsx的第二行开始读取）附件EMR数据取电磁辐射(EMR)，附件AE数据取声波强度(AE)，窗口50数据取均值，与目标值（电磁辐射的目标值为77.958504，声波强度的目标值为33.10547）做误差率，并找出误差率绝对值在0.1以内的组，输出误差率及其对应的开始时间和结束时间

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根据中国软件盈利能力分析数据（中国软件盈利能力分析.xlsx）,计算并分析该公司的销售毛利率和净资产收益率。具体编程任务： 使用read_excel()函数读取Excel数据‘中国软件盈利能力分析.xlsx’，命名为ProfitData。 对数据进行行列转置（使用value.T命令） 根据下面的公式计算净资产收益率，并增加为数据的一列。 净资产收益率=净利润/((期初净资产+期末净资产)/2) 4.绘制净资产收益率折线图。 2020/6/30 2020/3/31 2019/12/31 20

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日历工作计划表xlsx

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opts=detectImportOptions('问题二EMR检测.xlsx'); opts.DataRange='A2'; test_data=readtable('问题二EMR检测.xlsx',opts); test_data.Time=datetime(test_data.time,'InputFormat','yyyy-MM-ddHH:mm:ss');matlab代码优化

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xcel4——某公司手机销售情况表（图表制作） 单击素材“手机销售情况表（图表制作素材）.xlsx”文件,在打开的浏览页面右上角单击“下载”命令,单击弹出的“打开”命令。在office程序中将打开的文件以“手机销售情况表（图表制作效果）.xlsx”命名另存在桌面上。认真阅读“操作要求”,参照“效果图”,完成试题操作。

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在表金莲存储用户数据.xlsx中，删除名为“用户名”的列，使用jupyter代码

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写出下文具体的操作步骤：打开Excel实验素材库文件夹下的工作簿“Tuition.xlsx”,按如下要求进行操作，最后以“Excel作业1_1.xlsx”为文件名，将该文件保存到自己创建的文件夹中。 (1)打开Sheet1工作表，在第1行前插入两行，将H4:L5单元格区域中的内容移至A1单元格开始处。 (2)将A1:F1单元格区域合并后居中，并将单元格中文字格式设置为隶书、字号20磅，并为单元格加浅绿色底纹。 (3)合并A2:C2单元格区域，并将单元格中文字格式设置为水平靠右对齐。 (

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如下表1所示，为部分中风患者的基础信息和体检数据，表2为部分中风患者的年龄和平均血糖数据，完整数据参见云班课资源《healthcare-dataset-stroke.xlsx》和《healthcare-dataset-age_abs.xlsx》 表1部分中风患者的基础信息和体检数据 表2部分中风患者的年龄和平均血糖数据 1）以编号作为主键对表1和表2完成主键连接 2）先统计表《healthcare-dataset-stroke.xlsx》中体重指数数据中缺失值的个数，然后将缺失值填补为体重

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打开订单数据文件“订单_new.xlsx”文件包括“商品名称”“数量”“单价”“金额”等条目，并按分类汇总各种商品(运动服、围巾、卫衣、休闲鞋、T恤)的订购总数量，并以条形图展示

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将所有表格合并成：五险一金汇总表.xlsx，放在与你的py文件同级的目录下

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importpandasaspd importmatplotlib.pyplotasplt importseabornassns fromwordcloudimportWordCloud importjieba #读取Excel文件 df=pd.read_excel('携程旅游评论.xlsx',sheet_name=0) #提取评分中的数字部分 df['数字评分']=df['评分'].str.extract(r'(\d+)')#假设评分格式是“数字分..

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想用python写一段自动加微信好友的代码请帮我脚本，1、微信日常是打开的所以直接点鼠标左件通讯录的位置一次。2、鼠标定位添加好友按钮点击左键进入添加页面3、在添加栏里输入需要添加的电话号码数字，电话号码来源于我桌面的文档开发客户.xlsx4、根据开发客户.xlsx中电话列中的数据逐一添加客户5、添加栏输入需要添加的电话号码后定位到下面的搜索提示点击鼠标左键搜索到客户信息6、定位到添加通讯录后点击左键申请添加好友7、在申请添加好友页面中将鼠标定位到备注名下栏中将备注名修改成开发客户.xls

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运用Rstudio进行以下操作（1）案例数据保存在“投影仪数据.xlsx”文件中，使用R软件读入样本数据，数据框命名为df。并使用head函数查看data数据的前6行； （2）将品牌名称、显示技术、上市年份、是否可吊装、分辨率、适用场景、操作系统、智能类型、优惠平台、是否支持3D、店铺类型、操作简单、方便携带、服务态度好、观感好、适合家用和性价比高17个变量设为定性变量。特殊要求：计算各品牌“累计评价”变量的中位数，品牌名称的因子水平值顺序（levels）与各品牌“累计

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用python来分析XLSX数据表，给出高级的结果和图表

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EXCEL快捷键大全.xlsx

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创建脚本文件test0607.R,并保存到e:/test06之下.在脚本文件中使完成下面的任务。注意本实验需要安装并加载xlsx才可以运行，但是实验室的计算机都已经安装该软件包，因此只需加载即可 使用read.xlsx函数读取data7.xlsx中“学生”表（第二个表）的数据，注意在读数据时，请使用encoding参数，把该参数设置为UTF-8 使用read.xlsx函数读取data7.xlsx中“分数”表（第一个表）的数据，并把结果赋值给x，然后把数据框x按courseID分成4个数据框，数据框的名

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fromopenpyxlimportload_workbook wb=load_workbook('信息.xlsx') gongzuobiaomingcheng=wb.sheetnames[0] ws=wb[gongzuobiaomingcheng] zidian={} foriinrange(1,ws.max_row+1): linshilist=[] key=ws['A'+str(i)].value w1=ws['B'+str(i)].v

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importpandasaspd importmatplotlib.pyplotasplt df=pd.read_excel('02拼多多子类目销售额.xlsx') sales_column='销售额' category_column='子类目' total_sales=df[sales_column].sum() df['销售额占比']=df[sales_column]/total_sales plt.rcParams['font.sans-serif']=

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帮我对以下Matlab代码进行降重：clc clear closeall; data1=xlsread('附件2.xlsx'); data2=xlsread('Q1结果2.xlsx'); data_route1=xlsread('附件3.xlsx'); data_route2=xlsread('附件4.xlsx'); data_cluster=xlsread('货量聚类.xlsx'); %%BPSet1 BPSet1=[]; %%构造训练集 BPSet1(:,10)=d

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pycharm导入xlsx文件将文件中的数据绘制散点图

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公司职位等级薪酬表xlsx

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importpandasaspd #读取Excel文件 data=pd.read_excel("附件.xlsx") #构造透视表 pivot_table=data.pivot_table(index='岗位',columns='职位主题',aggfunc='sum') #找出每个职业主题最多招聘量的岗位 max_recruitment=pivot_table.idxmax(axis=1)

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1.应用python语言编写程序，挖掘数据集”腹泻数据.xlsx”中所有频繁项集，支持度阈值为0.1

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1.应用python语言编写程序，挖掘数据集”腹泻数据.xlsx”中所有频繁项集，支持度阈值为0.1。

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