本资源实现了用VBA（宏）代价遍历文件夹中的csv文件，修改代码也可遍历其他格式的excel文件，并实现了将遍历的结果整合到一个新的excel文件中。

python获取2019-nCoV疫情实时追踪数据分析与操作完整代码代码解读数据截图后续 2019-nCoV新型冠状病毒引发的肺炎牵动全国人民的心，无数无畏的英雄儿女逆行而上奔赴前线，三叔也于2020年2月2号回上海了开启居家办公模式。2月3日上午部门开了电话会议后，晚上刷手机刷这刷着觉得也要像那些医务人员一样勇敢，为疫情做点什么，于是有了这次2019-nCoV项目，本项目包括如下三部分 第一部分 获取疫情数据 第二部分 地理可视化 第三部分 病例数据规律探索 本篇主要讲如何获取实时疫情数据。 分析与操作 很多大型门户网站和手机应用都开设了专门的疫情实时追踪数据网站和功能，比较友好的有腾讯新闻

苹果公司的股票数据。

支持命令行互转csv与xlsx文件；

products_export_1(1).csv

第一：pandas.read_csv读取本地csv文件为数据框形式 data=pd.read_csv('G:\data_operation\python_book\chapter5\\sales.csv') 第二：如果存在日期格式数据，利用pandas.to_datatime()改变类型 data.iloc[:,1]=pd.to_datetime(data.iloc[:,1]) 注意：=号，这样在原始的数据框中，改变了列的类型 第三：查看列类型 print(data.dtypes) 第四：方法一：保存至MYSQL【缺点耗时长】 利用MYSQLdb库，封装成一个类，实现创建表，添加数据的操作

csv文件中，轻松解决数字列转换成文本列，使显示更清晰

利用Python进行数据分析，小费数据集。

贷款逾期数据可以用于数据挖掘，机器学习，Python数据分析

波士顿房价数据集，适合tensorflow初学者