目錄一、解析PDF（簡歷內推）二、發送郵件三、操作execl1. 關聯公式:Vlookup2. 數據透視表3. 對比兩列差異4. 去除重復值5. 缺失值處理6. 多條件篩選7. 模糊篩選數據8. 分類匯總9. 條件計算10. 刪除數據間的空格四、畫圖分析五、解析word（docx、doc）六、計算器總結一、解析PDF（簡歷內推）

應用場景：簡歷內推（解析內容：包括不限于姓名、郵箱、電話號碼、學歷等信息）

輸入：要解析的文件路徑

輸出：需要解析的內容（點我主頁，詳見歷史文章）

環境準備：python 3.6 、mac（下文中doc轉docx是mac寫法，windows更簡單，導入win32的包即可）

依賴包：

# encoding: utf-8import os, sysfrom pdfminer.pdfparser import PDFParserfrom pdfminer.pdfdocument import PDFDocumentfrom pdfminer.pdfpage import PDFPagefrom pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManagerfrom pdfminer.pdfinterp import PDFPageInterpreterfrom pdfminer.layout import LAParamsfrom pdfminer.converter import PDFPageAggregator二、發送郵件

有幾個模塊用于訪問互聯網以及處理網絡通信協議。其中最簡單的兩個是用于處理從 urls 接收的數據的 urllib.request 以及用于發送電子郵件的 smtplib:

import smtplibsmtpObj = smtplib.SMTP( [host [, port [, local_hostname]]] )

參數說明：

host: SMTP 服務器主機。 你可以指定主機的ip地址或者域名如: runoob.com，這個是可選參數。

port: 如果你提供了 host 參數, 你需要指定 SMTP 服務使用的端口號，一般情況下 SMTP 端口號為25。

local_hostname: 如果 SMTP 在你的本機上，你只需要指定服務器地址為 localhost 即可。

Python SMTP 對象使用 sendmail 方法發送郵件，語法如下：

SMTP.sendmail(from_addr, to_addrs, msg[, mail_options, rcpt_options])

參數說明：

from_addr: 郵件發送者地址。 to_addrs: 字符串列表，郵件發送地址。 msg: 發送消息

案例：

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*- import smtplibfrom email.mime.text import MIMETextfrom email.header import Header sender = ’[email protected]’# 西紅柿微：ZPYDWXYreceivers = [’[email protected]’] # 接收郵件，可設置為你的QQ郵箱或者其他郵箱 # 三個參數：第一個為文本內容，第二個 plain 設置文本格式，第三個 utf-8 設置編碼message = MIMEText(’Python 郵件發送測試...’, ’plain’, ’utf-8’)message[’From’] = Header('不吃西紅柿', ’utf-8’) # 發送者message[’To’] = Header('測試', ’utf-8’)# 接收者 subject = ’Python SMTP 郵件測試’message[’Subject’] = Header(subject, ’utf-8’) try: smtpObj = smtplib.SMTP(’localhost’) smtpObj.sendmail(sender, receivers, message.as_string()) print '郵件發送成功'except smtplib.SMTPException: print 'Error: 無法發送郵件'三、操作execl1. 關聯公式:Vlookup

vlookup是excel幾乎最常用的公式，一般用于兩個表的關聯查詢等。所以我先把這張表分為兩個表。

#查看訂單明細號是否重復，結果是沒。df1['訂單明細號'].duplicated().value_counts()df2['訂單明細號'].duplicated().value_counts()df_c=pd.merge(df1,df2,on='訂單明細號',how='left')2. 數據透視表

需求：想知道每個地區的業務員分別賺取的利潤總和與利潤平均數。

pd.pivot_table(sale,index='地區名稱',columns='業務員名稱',values='利潤',aggfunc=[np.sum,np.mean])3. 對比兩列差異

需求：比較訂單明細號與訂單明細號2的差異并顯示出來。

sale['訂單明細號2']=sale['訂單明細號']#在訂單明細號2里前10個都+1.sale['訂單明細號2'][1:10]=sale['訂單明細號2'][1:10]+1#差異輸出result=sale.loc[sale['訂單明細號'].isin(sale['訂單明細號2'])==False]4. 去除重復值

需求：去除業務員編碼的重復值

sale.drop_duplicates('業務員編碼',inplace=True)5. 缺失值處理

#用0填充缺失值sale['客戶名稱']=sale['客戶名稱'].fillna(0)#刪除有客戶編碼缺失值的行sale.dropna(subset=['客戶編碼'])6. 多條件篩選

需求：想知道業務員張愛，在北京區域賣的商品訂單金額大于6000的信息。

sale.loc[(sale['地區名稱']=='北京')&(sale['業務員名稱']=='張愛')&(sale['訂單金額']>5000)]7. 模糊篩選數據

需求:篩選存貨名稱含有'三星'或則含有'索尼'的信息。

sale.loc[sale['存貨名稱'].str.contains('三星|索尼')]8. 分類匯總

需求: 北京區域各業務員的利潤總額。

sale.groupby(['地區名稱','業務員名稱'])['利潤'].sum()9. 條件計算

需求：存貨名稱含“三星字眼”并且稅費高于1000的訂單有幾個？這些訂單的利潤總和和平均利潤是多少？（或者最小值，最大值，四分位數，標注差）

sale.loc[sale['存貨名稱'].str.contains('三星')&(sale['稅費']>=1000)][['訂單明細號','利潤']].describe()10. 刪除數據間的空格

需求：刪除存貨名稱兩邊的空格。

sale['存貨名稱'].map(lambda s :s.strip(''))四、畫圖分析

英雄聯盟防御力：

防御能力最低的英雄（1級）： 暗夜獵手,魔法貓咪,萬花通靈

防御能力最高的英雄（10級）： 正義巨像,披甲龍龜

安妮、卡爾瑪能力矩陣：

代碼示例：

# encoding: utf-8import jsonfrom pyecharts.charts import Piefrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Radardef draw_Radar(): from pyecharts.charts import Radar radar = Radar() # //由于雷達圖傳入的數據得為多維數據，所以這里需要做一下處理 radar_data = [[10, 10, 10, 10, 10]] radar_data1 = [[2, 10, 3, 6, 3]] radar_data2 = [[1, 8, 7, 5, 8]] # //設置column的最大值，為了雷達圖更為直觀，這里的月份最大值設置有所不同 schema = [('物理', 100), ('魔法', 10), ('防御', 10),('難度', 10),('喜好', 10) ] # //傳入坐標 radar.add_schema(schema) radar.add('滿分', radar_data) # //一般默認為同一種顏色，這里為了便于區分，需要設置item的顏色 radar.add('安妮', radar_data1, color='#E37911') radar.add('卡爾瑪', radar_data2, color='#1C86EE') radar.render()if __name__ == ’__main__’: draw_Radar()五、解析word（docx、doc）

依賴包：

# encoding: utf-8import os, sysimport docx

def word_reader(file): try:# docx 直接讀if ’docx’ in file: res = ’’ f = docx.Document(file) for para in f.paragraphs:res = res + ’n’ +para.textelse: # 先轉格式doc>docx os.system('textutil -convert docx ’%s’'%file) word_reader(file+’x’) res = ’’ f = docx.Document(file+’x’) for para in f.paragraphs:res = res + ’n’ +para.textreturn res except:# print(file, ’read failed’)return ’’六、計算器

math模塊為浮點運算提供了對底層函數庫的訪問:

>>> import math>>> math.cos(math.pi / 4)0.70710678118654757>>> math.log(1024, 2)10.0總結

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