基于Pandas定位信息系统中的异常数据

在高度自动化的工业企业中,开发了许多信息系统以收集生产相关数据,信息系统中的部分数据依赖于人工选择或录入,无法避免异常数据的出现.从大量数据中定位错误数据的过程往往占用统计人员大量的时间,严重影响数据分析的及时性、准确性.基于Pandas定位信息系统中的异常数据进行了分析研究.

Pandas在考勤分析中的应用

在大型工业企业中,考勤分析是绩效考核必不可少的环节,通常情况下考勤分析的过程即分别以岗位、员工为索引,对考勤数据进行逐个查询、核对、汇总。考勤分析工作存在人工操作多、重复性高、效率低等问题。以驻马店卷烟厂卷包部考勤分析为例,基于Python语言下的Pandas工具,实现了考勤分析中的数据导入与清洗、索引变换与重复值检查、考勤分析、数据导出等环节。结果证明,利用Pandas既能便捷地导入数据,又能高效、个性化地分析数据,可极大地提升数据分析的自动化水平,提高统计人员进行考勤分析的工作效率。

基于Pandas实现Excel文件的批量导入与分析

文章以驻马店卷烟厂综合合格率分析为例,详细阐述了基于Pandas对Excel文件进行批量导入与分析的实现过程。该方法实现了Excel数据导入与分析的自动化,有效避免了由于数据量大、表格结构复杂造成的人工操作多、数据汇总难、易出错、效率低等难点,该程序也适用于CSV、SQL、TXT、HTML等文件的批量导入与分析,具有良好的实用性与推广价值。

基于Python实现数采系统实时数据的定时采集与处理

在数采系统中,历史数据以班为最小时间单位进行记录、汇总、查询与导出,实时数据则以极短的延迟持续刷新,直到本班生产结束后实时数据转化为历史数据,如此往复。统计人员可以便捷地查询、导出任意日期的历史数据,但若要获取固定时间点的实时数据只有按时查询,否则数据将因刷新而改变,因此对实时数据的统计分析看似简单,却要耗费统计人员的大量时间与精力。就基于Python实现数采系统实时数据的定时采集与处理进行分析研究。

基于Python实现反向邮件合并功能

邮件合并是Office的一项功能,可便捷地批量生成文档,却无法从大量Word文档中汇总信息。结合实际应用,阐述基于Python语言对Word文档进行批量导入、读取其中的表格与段落、汇总信息至Excel工作簿的实现过程。实现反向邮件合并功能,解决Word文档批量汇总中的多个难点,实现Word文档批量汇总的自动化,有效提高了用户的工作效率,适用于人事数据、财务数据、员工信息的汇总,具有良好的实用性与推广价值。