数据表格分析

这是一个包含历史销售数据的Excel表格，可用于“深入浅出数据分析”一书中Solver练习。

酒店数据表格tb-hotel提供了详尽的信息和数据，帮助管理者深入了解各个酒店的特征和运营情况。

这四款PowerPoint数据表格模板适用于项目统计分析和对比展示，格式为.PPTX，非常适合数据分析和展示需求。

数据包含: 航空公司中文名, 英文名, 所属地区, 三字码, IATA二字码等字段，logo字段目前无值，未整理，另有状态和默认机场等字段，适合直接使用。此外，还有其他机场、港口等SQL数据可获取。

RDFframes 是一个 Python 库，主要面向数据科学家，他们以熟悉的表格格式（比如 Pandas 数据框）来自 SPARQL 端点的 RDF 数据。你可以通过它轻松将编码的知识图从复杂的 RDF 格式转换为 Python 中常用的表格格式，操作起来简便又高效。它内置了优化的 SPARQL 查询，支持本地和远程查询执行。只需通过pip install RDFframes安装，便可以开始使用。RDFframes 支持常见的 Python 数据流程，适合那些熟悉 PyData 生态但不一定是 RDF 专家的用户。你可以像操作数据框一样操作 RDF 数据，节省不少时间。具体使用时，只要创建一

Delete语句可以用于删除数据表中的记录。Delete语句的格式是Delete表名where条件表达式。通过条件表达式可以指定删除满足条件的记录。如果没有where条件，则会删除整个表的所有记录。

在数据分析中，表格分类是一项基础且关键的工作。

投票系统的数据模型设计（PDM）对于理解投票系统的业务结构和模型设计至关重要。通过PDM，可以深入分析投票系统中数据的流动和结构，为系统优化和改进提供有力支持。

深入浅出Oracle_EBS中的Excel数据表格开发.pdf

python 的数据表读写功能，搭配上 pandas，真的是日常数据的标配。无论是csv、excel，还是json、sql，都能比较轻松地读进来，写出去也挺方便。对新手来说，用起来不费劲，熟悉了还能拓展到后面的机器学习场景。数据源的读取和格式转换，是用 pandas 的第一步。像read_csv、read_excel这些方法，语法不复杂，调试起来也清爽。你要是手上有些财经数据、气象数据之类的，试试这些函数就知道有多顺了。最常用的格式，基本就是csv和excel。而to_csv、to_excel这种导出函数，也不麻烦。你可以先把数据读进来清洗，一行代码就能导出结果表，适合做周期性报表。嗯，还有不