包含省、市、区、乡镇、村屯五级数据，字段为id、pid、name、simplename、areacode、zipcode等，请按需下载，注意：1.sql导入请先按要求建表后导入；2.不包含经纬度

2020年初上海市中国餐厅名录，共421条，字段包括省份，城市，区域，咖啡厅的名称，咖啡厅的地址，咖啡厅的经纬度，以及唯一识别号uid，是否具有详细信息等，是做相关研究必备材料。

D3.js支持从外部读取数据进行图形交互(Loading External Resources)，支持的格式有CSV、txt、Html、tsv、xml文本文件和JSON XML数据结构，下面这篇文章主要给大家介绍了D3.js中CSV表格文件读取的相关资料，需要的朋友可以参考下。

python数据科学手册Pandas-3.9.1，sns.load_dataset('planets')数据

csvreader-以正确的方式读取逗号分隔值（csv）格式的表格数据（使用零配置立即使用最佳实践） 主页:: 错误:: 宝石:: rdoc :: 论坛:: 最新消息 对于额外的尾随值设置为默认解析器（双引号值V1.2.2新增的自动修复/校正/恢复ParserStd ），例如"Freddy" Mercury将得到读“原样”，变成了与“不带引号的”值“文本”引用例如"Freddy" Mercury 。 v1.2.1在默认解析器（ ParserStd ）中添加了对（可选）＃标签的支持，以支持 。 默认设置为关闭（ false ）。 使用Csv.human或Csv.hum或Csv.hx

最近找CSV批量转xlsx的软件发现真心难找，参照网上的宏代码，新建了一个小文件，可以将csv批量转化成xlsx到当前文件夹（csv文件在哪个文件夹，该文件就要放在哪个文件夹，生成的xlsx格式文件也在同一个文件夹下面）。有需要的人可以直接使用。

线性回归是最简单的机器学习算法，说白了就是构造一元或者多元的线性方程，然后根据现有样本数据进行函数拟合，求解出线性方程的各个参数，之后就可以通过该线性方程进行相关预测。

在实际数据分析过程中，我们分析用Python来处理数据（海量的数据），我们都是把这个数据转换为Python的对象的，比如最为常见的字典。 比如现在有几十万份数据（当然一般这么大的数据，会用到数据库的概念，不会去在CPU内存里面运行），我们不可能在Excel里面用函数进行计算一些值吧，这样是不现实的。 Excel只适合处理比较少的数据，具有方便快速的优势 那么我们假设是这么多数据，现在我要对这个数据进行解析，转换，最后数据分析，处理，然后写入数据到CSV文件，这样才达到要求，那么如何把数据字典写入到CSV文件了，我们就来看看。 就把这个项目和我们之前写过的一个成绩计算系统相关联，记得当时我们是把

淘宝所有的类目信息更新时间20190314，csv和sql格式 ，供大家分享学习用。 字段说明： id 主键(来自TaoBao) superior_category_id 父级主键(来自TaoBao) category_name 类目名称(来自TaoBao) level 层级(自定义) code 编码(自定义 3-3-3)

用于将大的csv分割为多个小的csv文件,以解决大csv无法打开或使用不便的问题