文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

手把手教你使用Pandas从Excel文件中提取满足条件的数据并生成新的文件（附源码）

excel文件 df.to_excel('数据筛选结果2.xlsx') 方法二：把日期中的分秒替换为0 import pandas as pd excel_filename = '数据.xlsx'...2.xlsx') 方法五：对日期时间进行重新格式，并按照新的日期时间删除 import pandas as pd excel_filename = '数据.xlsx' df = pd.read_excel...方法六：使用openpyxl处理 这里我本来还想用openpyxl进行实现，但是却卡壳了，只能提取出24条数据出来，先放这里做个记录吧，哪天突然间灵光了，再补充好了。...= [] for cell in header: header_lst.append(cell.value) new_sheet.append(header_lst) # 从旧表中根据行号提取符合条件的行...这篇文章主要分享了使用Pandas从Excel文件中提取满足条件的数据并生成新的文件的干货内容，文中提供了5个方法，行之有效。

3.7K50
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    数据导入与预处理-课程总结-04~06章

    第4章 pandas数据获取 1.1 数据获取 1.1.1 概述 1.1.2 从CSV和TXT文件获取数据 1.1.3 读取Excel文件 1.1.4 读取json文件 1.1.5 读取sql数据 2....1.1.4 读取json文件 掌握read_json()函数的用法，可以熟练地使用该方法从JSON文件中获取数据 JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式...Pandas中使用read_json()函数读取JSON文件的数据，并将数据转换成一个DataFrame类对象。...2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...2.1.3填充缺失值 pandas中提供了填充缺失值的方法fillna()，fillna()方法既可以使用指定的数据填充，也可以使用缺失值前面或后面的数据填充。

    13.1K10

    使用Pandas完成data列数据处理，按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列

    一、前言 前几天在Python钻石交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目，使用Pandas完成下面的数据操作：把data列中的元素，按照它们出现的先后顺序进行分组排列，结果如new列中展示...new列为data列分组排序后的结果 print(df) 结果如下图所示： 二、实现过程 方法一 这里【猫药师Kelly】给出了一个解答，代码和结果如下图所示。...： df['newnew'] = sum([[k]*v for k, v in Counter(df['data']).items()], []) 运行之后，结果如下图所示： 方法三 【瑜亮老师】从其他群分享了一份代码...(*([k]*v for k, v in Counter(df['data']).items()))] print(df) 运行之后，结果如下图所示： 方法四 这里【月神】给出了三个方法，下面展示的这个方法和上面两个方法的思路是一样的...这篇文章主要盘点了使用Pandas完成data列数据处理，按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共6个方法，欢迎一起学习交流，我相信还有其他方法，

    2.3K10

    python数据科学系列：pandas入门详细教程

    ，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看： numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...，相应接口为read_sql()和to_sql() 此外，pandas还支持html、json等文件格式的读写操作。...query，按列对dataframe执行条件查询，一般可用常规的条件查询替代 ?...apply，既适用于series对象也适用于dataframe对象，但对二者处理的粒度是不一样的：apply应用于series时是逐元素执行函数操作；apply应用于dataframe时是逐行或者逐列执行函数操作...例如，以某列取值为重整后行标签，以另一列取值作为重整后的列标签，以其他列取值作为填充value，即实现了数据表的行列重整。

    15K20

    灰太狼的数据世界（三）

    比如说我们现在有这样一张表，那么把这张表做成dataframe，先把每一列都提取出来，然后将这些在列的数据都放到一个大的集合里，在这里我们使用字典。...如果我们想为这些数据添修改索引列（就是数据中的0，1，2），可以使用index参数指定索引。...文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据 pd.read_html...)：从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据 pandas支持从多个数据源导入数据，包含文件，字典，json，sql，html等等。...首先我们可能需要从给定的数据中提取出一些我们想要的数据，而Pandas 提供了一些选择的方法，这些选择的方法可以把数据切片，也可以把数据切块。

    2.8K30

    PySpark UD(A)F 的高效使用

    利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。...但首先，使用 complex_dtypes_to_json 来获取转换后的 Spark 数据帧 df_json 和转换后的列 ct_cols。...然后定义 UDF 规范化并使用的 pandas_udf_ct 装饰它，使用 dfj_json.schema（因为只需要简单的数据类型）和函数类型 GROUPED_MAP 指定返回类型。

    19.7K31

    数据导入与预处理-第6章-02数据变换

    数据变换主要是从数据中找到特征表示，通过一些转换方法减少有效变量的数目或找到数据的不变式，常见的操作可以分为数据标准化处理、数据离散化处理和数据泛化处理三类。...数据离散化处理一般是在数据的取值范围内设定若干个离散的划分点，将取值范围划分为若干离散化的区间，分别用不同的符号或整数值代表落在每个子区间的数值。...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...与前几种聚合方式相比，使用apply()方法聚合数据的操作更灵活，它可以代替前两种聚合完成基础操作，另外也可以解决一些特殊聚合操作。...实现哑变量的方法： pandas中使用get_dummies()函数对类别数据进行哑变量处理，并在处理后返回一个哑变量矩阵。

    19.3K20

    Python Pandas PK esProc SPL，谁才是数据预处理王者？

    代码量 Pandas库函数丰富，实现简单的数据准备任务时只需单独使用自己库函数，代码量较低。...多层数据 简单查询：Json文件的上层为销售员，下层为订单，查询出符合条件的所有订单。...相反，DataFrame适合表达二维数据，但同一列的数据类型不可变，不是真正的泛型，无法表达一般的多层Json。.../步进（偶数位置） T.step(2,2) //倒数第二条（从1开始） T.m(-2) //用记录序号和字段序号取值 T.m(2).#1 //用记录序号和字段名取值 T.m(2).two 行号（下标）的本质是高性能地址索引...比如，select函数的基本功能是过滤，如果只过滤出符合条件的第1条记录，可使用选项@1： T.select@1(Amount>1000) 对有序数据用二分法进行快速过滤，使用@b： T.select@

    3.5K20

    盘点使用Pandas解决问题：对比两列数据取最大值的5个方法

    一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两列数据对比的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...大概意思是说在DF中有2列数据，想每行取两列数据中的最大值，形成一个新列，该怎么写？最开始【iLost】自己使用了循环的方法写出了代码，当然是可行的，但是写的就比较难受了。...】，这里使用apply方法来解决，代码如下 df['max3'] = df[['cell1', 'cell2']].apply(max, axis=1) df 方法四：【常州-销售-MT】解答 这个方法也是才哥群里的一个大佬给的思路...使用numpy结合pandas，代码如下： df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...这篇文章基于粉丝提问，针对df中，想在每行取两列数据中的最大值，作为新的一列问题，给出了具体说明和演示，一共5个方法，顺利地帮助粉丝解决了问题，也帮助大家玩转Pandas，学习Python相关知识。

    4.3K30

    妈妈再也不用担心我忘记pandas操作了

    导入数据： pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename...) # 从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object) # 从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string) # 从JSON...# 查看索引、数据类型和内存信息 df.describe()# 查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False) # 查看Series对象的唯一值和计数 df.apply...).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean) # 对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max...的操作上千种，但对于数据分析的使用掌握常用的操作就可以应付了，更多的操作可以参考pandas官网。

    2.2K31

    Python数据分析库Pandas

    Pandas是一个Python数据分析库，它为数据操作提供了高效且易于使用的工具，可以用于处理来自不同来源的结构化数据。...本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。...条件选择 在对数据进行操作时，经常需要对数据进行筛选和过滤，Pandas提供了多种条件选择的方式。 1.1 普通方式 使用比较运算符（, ==, !...('A').apply(custom_agg) 重塑和透视 重塑和透视是将数据从一种形式转换为另一种形式的重要操作，Pandas提供了多种函数来实现这些操作。...中提供了各种常用的时间偏移量，例如： pd.to_timedelta(10, unit='D') pd.Timedelta(days=10) 4.3 时间聚合方法 Pandas提供了丰富的时间聚合方法，

    2.9K20

    【数据处理包Pandas】DataFrame数据选择的基本方法

    或sequence，表示将某行数据作为列名，默认为infer，表示自动识别 names 接收int、sequence或者False，表示索引列的位置，取值为sequence则代表多重索引，默认为None...index_col 接收int、sequence或者False，表示索引列的位置，取值为sequence则代表多重索引，默认为None dtype 接收dict，代表写入的数据类型（列名为key，数据格式为...values），默认为None df = pd.read_excel('team.xlsx') df （二）选择行 选取通过 DataFrame 提供的head和tail方法可以得到多行数据，但是用这两种方法得到的数据都是从开始或者末尾获取连续的数据...选择多行多列，使用位置索引器iloc，行列下标的位置上都允许切片和花式索引。 df.iloc[3:5,[0,2]] 为了使用标签索引，需要先判断name列的取值是否唯一。判断姓名是否有重名。...对 DataFrame df2中的每一行，从 ‘Q1’ 到 ‘Q4’ 列的值进行求和： df2.apply(lambda x:sum(x['Q1':'Q4']),axis=1) # 一次处理一行 使用了

    8500

    Pandas_Study01

    切片 和 取值 使用 切片，取出元素 money_series.loc['c':'a':-1] # 从c取到 a，倒序 """ c 10 b 300 a 200 Name: money...，比较append 方法set_value更便捷 s.set_value("this", 8) # 删除数据 # 一般删除使用不多，更多是数据进行布尔筛选或mask ，提取出符合条件和所需数据即可 t...访问dataframe 元素的方式 # 获取dataframe 一列的数据 df['日期'] # 获取dataframe 几列的数据 df[['x', 'y']] # 同样的也可以使用loc 按标签取...['a', 'c'] # 按标签信息，传入行列标签索引信息 获取具体某个数据 df.iat[1, 2] # 按位置信息，传入行列位置信息，获取具体某个数据 # 新版本中pandas中 df 似乎不能使用...获取到dataframe 数据的方式 # 目前一般而言，获取到最多的方式就是 读取文件获取 # read_csv, read_excel等方法 可以从 csv等文本文件 或 excel 文件读取数据

    20110

    panda python_12个很棒的Pandas和NumPy函数，让分析事半功倍

    在本文结尾，读者可以找到文中提到的代码的JupyterNotebook。  从NumPy开始：  NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包。...])np.clip(x,2,5)  array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2])  4. extract()  顾名思义，extract() 函数用于根据特定条件从数组中提取特定元素...Pandas非常适合许多不同类型的数据：  具有异构类型列的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中  有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。  ...具有行和列标签的任意矩阵数据(同类型或异类)  观察/统计数据集的任何其他形式。实际上，数据根本不需要标记，即可放入Pandas数据结构。  ...以下是Pandas的优势：  轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN)  大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列  自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签

    5.1K00

    Pandas中实现聚合统计，有几种方法？

    导读 Pandas是当前Python数据分析中最为重要的工具，其提供了功能强大且灵活多样的API，可以满足使用者在数据分析和处理中的多种选择和实现方式。...这里首先给出模拟数据集，不妨给定包括如下两列的一个dataframe，需求是统计各国将领的人数。应该讲这是一个很基础的需求，旨在通过这一需求梳理pandas中分组聚合的几种通用方式。 ?...此时，依据country分组后不限定特定列，而是直接加聚合函数count，此时相当于对列都进行count，此时得到的仍然是一个dataframe，而后再从这个dataframe中提取对特定列的计数结果。...实际上，这是应用了pandas中apply的强大功能，具体可参考历史推文Pandas中的这3个函数，没想到竟成了我数据处理的主力。...而后，groupby后面接的apply函数，实质上即为对每个分组下的子dataframe进行聚合，具体使用何种聚合方式则就看apply中传入何种参数了！

    3.2K60

    Pandas

    进行切片，对行的指定要使用索引或者条件，对列的索引必须使用列名称，如果有多列，则还需要借助[]将列名称括起来。...使用 iloc 传入的行索引位置或列索引位置为区间时，则为前闭后开区间 #例3-46，iloc条件切片 #iloc内部传入表达式，进行条件切片，需使用.values属性 print('条件表达式使用字典方式...，xy123中x的第1,3列数据为：\n', xy123.iloc[(xy123['x']条件表达式使用字典方式 除了上述两种方法外，切片访问还可以使用...中的列名作为列名称为’variable’的列的取值的，'value’列为原列对应取值的一个df。...pd 的统计描述函数是从 np 继承过来的因此写成 np.min 没有差别 使用 apply 方法聚合数据 apply splits the object being manipulated into

    9.2K30

    15个基本且常用Pandas代码片段

    Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。...apply() 函数允许在 DataFrame 的行或列上应用自定义函数，以实现更复杂的数据处理和转换操作。...df['Age'] = df['Age'].apply(lambda x: x * 2) 5、连接DataFrames 这里的连接主要是行的连接，也就是说将两个相同列结构的DataFrame进行连接...下面是一个示例，演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格 df： ID Name Math English History 0 1...将数据列转换为分类类型有助于节省内存和提高性能，特别是当数据列中包含有限的不同取值时。

    28810

    一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

    导读 Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻，而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式，包括范围读取和条件查询等。 ?...切片类型与索引列类型不一致时，引发报错 2. loc/iloc，可能是除[]之外最为常用的两种数据访问方法，其中loc按标签值（列名和行索引取值）访问、iloc按数字索引访问，均支持单值访问或切片查询...4. isin，条件范围查询，一般是对某一列判断其取值是否在某个可迭代的集合中。即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果。 5. where，妥妥的Pandas仿照SQL中实现的算子命名。...语法执行数据访问的方式，这对熟悉SQL的使用者来说非常有帮助！...最后，pandas中提供了非常灵活多样的数据访问形式，可以说是兼顾了嵌套Series和嵌套dict的双重特性，但最为常用的其实还是[]、loc和iloc这几种方法，而对于where、query、isin

    3.8K30
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券