A menudo es difícil encontrar una plataforma que se ocupe de todas las demandas de su empresa o que le proporcione los instrumentos apropiados para manejar la creación y aprobación de documentos. Elegir una aplicación o plataforma que combine instrumentos esenciales de creación de documentos que simplifiquen cualquier proceso que tenga en mente es crucial. Aunque el formato más utilizado para trabajar es PDF, necesita un software integral para manejar cualquier formato disponible, incluyendo csv.
DocHub asegura que todas sus necesidades de creación de documentos estén cubiertas. Revise, eSign, rote y combine sus páginas de acuerdo a sus preferencias con un clic del mouse. Maneje todos los formatos, incluyendo csv, de manera eficiente y . Independientemente del formato con el que comience a trabajar, es posible convertirlo en el formato necesario. Ahorre mucho tiempo solicitando o buscando el tipo de documento correcto.
Con DocHub, no necesita más tiempo para acostumbrarse a nuestra interfaz de usuario y proceso de edición. DocHub es, sin duda, un software fácil de usar y amigable para cualquier persona, incluso para aquellos sin antecedentes técnicos. Integre a su equipo y departamentos y cambie la gestión de documentos para la empresa para siempre. función de deslizamiento en csv, genere formularios rellenables, eSign sus documentos y complete procesos con DocHub.
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hola y bienvenido a cadrific en este video vamos a ver cómo podemos preparar características y guardarlas en un archivo csv en python así que he vuelto a mi editor de spider y como puedes ver ya he importado las bibliotecas que voy a usar en este programa una de las cuales es numpy y la otra es pandas que usaremos para leer y escribir los archivos csv por ejemplo digamos que voy a guardar algunos datos importantes para mi video y estoy creando algunas variables aleatorias por ejemplo nombre del video número de fotograma y número de fotograma como entero quiero asegurarme de que la cadena se convierta primero en entero este formato es muy útil en el preprocesamiento cuando uses los datos más tarde ahorra una gran cantidad de preprocesamiento y digamos que por ejemplo tengo un vector que tiene dos valores y hay otro vector que tiene dos valores la última variable es categoría ahora he preparado mis variables a continuación voy a crear una variable de diccionario que contendrá mis datos así que en este programa mi variable de salida
