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python excel怎么批量删除内容？
excel怎么批量删除内容？
excel批量删除单元格内多余的内容的具体步骤如下：需要准备的材料分别是：电脑、Excel表格。
1、首先打开需要编辑的Excel表格，进入到编辑页面中。
2、然后在弹出来的窗口中点击打开查找和选择中的“替换”。
3、然后在弹出来的窗口中点击“查找内容”输入想要删除的内容。
4、然后点击“全部替换”就可以了。
python如何全部注释？
两种方法可以实现。
第一，多行注释以及批量注释以三个引号开始，三个引号结尾的注释方法就是多行注释，这三个引号可以使单引号也可以是双引号。未注释的代码块，双引号的多行注释，单引号的多行注释。
第二，全选然后点击ctrk /就可以全部注释。
python怎么自动批量读取文件夹下的excel？
Python批量读取特定文件夹下Excel的话，主要分为2步，首先根据后缀名（xls或xlsx）匹配出所有Excel文件，然后直接利用相关模块（pandas，openpyxl等）读取即可，下面我简单介绍一下实现过程，感兴趣的朋友可以尝试一下：
01
查找所有Excel文件
这一步非常简单，主要是根据后缀名匹配所有Excel文件，基本思路先使用os.walk函数遍历指定的文件夹，找到所有文件，然后一一匹配文件后缀名，如果是xls或xlsx，则为Excel文件，添加到list列表，之后返回，后面读取函数就是根据这个列表（存储所有搜索到的Excel文件路径）读取Excel文件：
如何将枯燥的大数据呈现为可视化的图和动画？
这个问题，其实涉及到一门庞大而又有趣的学科——数据可视化
关于数据可视化，做数据分析或者大数据的人估计都知道，最先想到的就是图表，把数据变成图表不就是可视化吗？
当然这样理解是绝对没有问题的，但是太狭隘、太局限
可视化的概念非常广泛，除了图表之外，凡是可以帮助用户理解数据的手段都可称为数据可视化
而怎么把枯燥的大数据进行可视化，远远不是做几张图那么简单
一个优秀的可视化一般需要满足三个条件：信、达、雅
所谓的信就是要保证数据的正确性；达即是要让用户轻松接收到数据信息，能够对数据进行有效的表达；而雅即是要保证可视化的美观；从重要程度上看，信gt达gt雅
想要做出完美的可视化，最最重要的就是要保证数据的准确性，在表达上要准确无误，不能带来一些歧义的地方。
比如说关键数据的缺失、指标与维度的谬误等等，这些因素都会导致我们的可视化失去了最本质的意义：反应数据的真实情况。
比如2014年巴西世界杯半决赛，东道主巴西对阵德国战车的全场数据统计，就是典型的关键信息缺失造成了“信”的误判
所谓的达，就是要让用户准确获取可视化所传递出的信息，而不能造成认识困难和信息接收障碍
这个问题经常是一些不注重可视化表达的人，做完数据分析就简单拉个图，也不管对方是否能看懂，这就是缺失了可视化的达
通常来说犯的毛病就是图表过于沉重、繁琐，图标选择不正确，不注重用户体验等等
比如地铁图，如果我们按照普通的可视化地图绘制方法，根据不同的距离方向进行绘制，地铁图就会出现这样的情况：
一些地铁站密集的地方都拥挤在了一起，不利于用户去获取地铁站的信息；
所以我们做地铁图一般都是将地铁站进行等距离、单方向处理，也就是这个样子：
最后一个要素是雅，通俗点说就是要做的好看，这个要素也有很多人会犯很多的误区，一方面是很多人觉得好看没什么用，另一方面则相反过度注重可视化的美观度。
首先我的观点，可视化的主要目的是为了让用户准确高效的获取信息，这才是可视化最关键的要素，美观程度只能是锦上添花，如果没有了前两个要素，过度注重美观也是没有任何意义的，皮之不存毛将焉附？
用什么能做到信达雅的可视化？制作可视化报告的方法有很多，最常见的Excel就能做，不过Excel的缺陷在于不能支持大数据量，数据量一大就卡
如果是代码大佬的话可以用python或者Echarts做，可视化效果很惊艳
如果代码能力不是很强，又要处理大数据量数据的话，建议使用BI工具，比如tableau、FineBI，拖拽式操作，上手很容易，可视化效果也比较惊艳