本篇博客将从零开始，带你学习如何使用 pandas 和 xlrd 来读取、处理、修改和保存 Excel 文件的数据。我们将详细讲解每一步，并附带代码示例和输出结果。...DataFrame：一个二维表格，类似于电子表格或数据库中的表，具有行和列。 Series：一个一维数组，类似于表格中的一列数据。 2.2 什么是 xlrd？...DataFrame print(combined_df.head()) 详细解释 glob.glob(‘data/*.xls’)：使用 glob 模块查找 data 目录下的所有 .xls 文件，返回一个文件路径的列表...你需要掌握如何清洗这些数据，以确保数据质量。 8.2 处理缺失数据 缺失值 是指在数据集中某些字段没有数据，这是常见的问题。我们可以选择删除包含缺失值的行，或者用其他值来填补缺失值。...Table） 数据透视表是一种将数据重新排列为易于分析的格式的工具，在数据汇总和分析中非常有用。
例如，当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时，若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片，则引发报错 ? 切片形式返回行查询，且为范围查询 ?...两种分组聚合形式 pivot，pivot英文有"支点"或者"旋转"的意思，排序算法中经典的快速排序就是不断根据pivot不断将数据二分，从而加速排序过程。用在这里，实际上就是执行行列重整。...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。...以SQL中经典的学生成绩表为例，给定原始学生—课程—成绩表，需重整为学生vs课程的成绩表，则可应用pivot实现： ?...仍然考虑前述学生成绩表的例子，但是再增加一列班级信息，需求是统计各班级每门课程的平均分。
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西，但是要知道如何快速查找重·要的知识点。” ? 为了能够快速查找和使用功能，使我们在进行机器学习模型时能够达到一定流程化。...通常回根据一个或多个列的值对panda DataFrame进行排序，或者根据panda DataFrame的行索引值或行名称进行排序。 例如，我们希望按学生的名字按升序排序。...我们将调用pivot_table()函数并设置以下参数: index设置为 'Sex'，因为这是来自df的列，我们希望在每一行中出现一个唯一的值 values值为'Physics','Chemistry...使用max()查找每一行和每列的最大值 # Get a series containing maximum value of each row max_row = df.max(axis=1) ?...类似地，我们可以使用df.min()来查找每一行或每列的最小值。 其他有用的统计功能: sum():返回所请求的轴的值的总和。默认情况下，axis是索引(axis=0)。
条件格式：学习如何使用条件格式来突出显示满足特定条件的单元格。 图表：学习如何根据数据创建图表，如柱状图、折线图、饼图等。 数据排序和筛选：掌握如何对数据进行排序和筛选，以查找和组织信息。...使用查找和替换：按Ctrl+F或Ctrl+H，进行查找和替换操作。 4. 查询数据 使用公式：在单元格中输入公式进行计算。 查找特定数据：按Ctrl+F打开查找窗口，输入要查找的内容。 5....以下是一些其他的操作： 数据分析工具 数据透视表：对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图：将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条：根据单元格的值显示条形图。...R语言进行数据的读取、转换、汇总和排序。...以下是一些使用Python基础数据结构进行数据处理的例子： 读取数据 假设数据已经以列表形式加载到Python中： data = [ ['Date', 'Store', 'Product', '
数据选取 df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0]：按位置选取数据 s.loc['index_one...df.groupby([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table...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,axis=...()：返回所有列的均值 df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max()：返回每一列的最大值 df.min()：返回每一列的最小值 df.median...()：返回每一列的中位数 df.std()：返回每一列的标准差
如果希望去除重复项后再进行分组，可以在groupby之前使用drop_duplicates()。 缺失值处理：默认情况下，groupby会忽略含有NaN值的行。...可以通过设置dropna=False参数来保留这些行。 性能优化：对于大规模数据集，直接使用groupby可能会导致性能瓶颈。...此时可以考虑使用更高效的替代方案，如pivot_table或crosstab。 常见报错及解决方案 KeyError: 如果指定的分组键不存在于DataFrame中，会抛出此异常。...grouped_salary_sum = df.groupby('department')['salary'].sum() print("按部门分组并计算薪水总和：") print(grouped_salary_sum...常见报错及解决方案 KeyError: 类似于单列聚合时的问题，但更复杂的是可能存在依赖关系。仔细核对每一步骤所用到的列名及其相互间的关联性。
返回 表——包含已经删除过滤器后的一列或多列的表。 C. 注意事项 第1参数是表，第2参数是列，而All函数的第1参数是表或者列。...Power Pivot中筛选条件的使用 Power Pivot函数——Related Power Pivot函数——智能时间函数DateAdd的用法及差异 Power Pivot中DAX的时间函数 Power...Power Pivot智能日期运用——非空函数（1） Power Pivot实现Excel中Vlookup函数模糊查找功能 应用案例： 如何自动获取商业快递的燃油附加费并计算 如何自动获取UPS的燃油附加费率...如何按要求转换客户地址信息格式？ 如何通过网站获取航班信息及价格？ 分列数据的方法比较 如何用Power Query处理Excel中解决不了的分列 Power Query中如何把多列数据合并？...（Text.Format，Text.PadStart，Text.PadEnd，Text.Insert） 如何批量对每一行或者每一列进行排序？
二维数组中的查找 在一个 n * m 的二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。...因此，我们可以根据这一条性质，通过二分查找的方法找出最小值。 在二分查找的每一步中，左边界为 low，右边界为 high，区间的中点为 pivot，最小值就在该区间内。...如下图所示，这说明 numbers[pivot] 是最小值右侧的元素，因此我们可以忽略二分查找区间的右半部分。 img 第二种情况是 numbers[pivot]>numbers[high]。...如下图所示，这说明 numbers[pivot] 是最小值左侧的元素，因此我们可以忽略二分查找区间的左半部分。 img 第三种情况是 numbers[pivot]==numbers[high]。...因此，可先初始化矩阵第一行和第一列，再开始遍历递推。
("max_rows") pd.reset_option("max_columns") 4 修改每列最大字符宽度 即每列最多显示的字符长度，例如【每列最多显示10个字符，多余的会变成...】 pd.set_option...('国家/地区').语言.bfill() 重复值处理 18-查找重复值 df[df.duplicated()] 19-查找重复值|指定 查找 片名 列全部重复值 df[df['片名'].duplicated...第一列第五行）修改为 俄奥委会 df.iloc[4,1] = '俄奥委会' df.loc[5,['国家奥委会']] = '俄奥委会' 5-数据修改|替换值（单值） 将金牌数字的数字0替换为无 df['金牌数...均值与总和」的数据透视表，并在最后追加一行『合计』 pd.pivot_table(df,values = ['销售额','数量'],index = ['省/自治区','类别'],aggfunc = ['...11:32:16.625393') 2-时间生成|指定范围 使用pandas按天生成2021年1月1日至2021年9月1日的全部日期 pd.date_range('1/1/2021','9/11/2021
数据选取： df[col] # 根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]] # 以DataFrame形式返回多列 df.iloc[0] # 按位置选取数据 df.loc[...df.mean() # 返回所有列的均值 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min...() # 返回每一列的最小值 df.median() # 返回每一列的中位数 df.std() # 返回每一列的标准差 数据合并： df1.append(df2) # 将df2中的行添加到df1的尾部...(col1)[col2] # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max) # 创建一个按列...# 对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对DataFrame中的每一行应用函数np.max 其它操作： 改列名： 方法1 a.columns
作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布，一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获！...R解法 rownames(df) <- NULL # 如果是tibble则索引始终是按顺序 备注 有时我们修改数据会导致索引混乱 65 异常值处理 题目：删除所有换手率为非数字的行 难度：⭐⭐⭐...1,10,15的数字 难度：⭐⭐ R语言解法 df[c(1,10,15) + 1,1] 95 数据查找 题目：查找第一列的局部最大值位置 难度：⭐⭐⭐⭐ 备注 即比它前一个与后一个数字的都大的数字 R...df的每一行均值 难度：⭐⭐ R语言解法 rowMeans(df) 97 数据计算 题目：对第二列计算移动平均值 难度：⭐⭐⭐ 备注 每次移动三个位置，不可以使用自定义函数 R语言解法 library...数据计算 题目：计算第一列与第二列之间的欧式距离 难度：⭐⭐⭐ 备注 不可以使用自定义函数 R语言解法 # 可以利用概念计算 res <- (df$col1 - df$col2) ^ 2 sqrt(
'].isin(range(5, 10))] 1.3 query()方法 query()方法可以更加方便地进行数据筛选，例如： df.query('A>0 & B<0') query()方法还可以使用变量形式传递条件...例如，根据某一列的值来计算另一列的均值或总和。Pandas提供了多种聚合和分组的函数，如下所示。...('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。...3.1 stack()和unstack() stack()函数将列转换为行，unstack()函数将行转换为列。...3.3 pivot_table() pivot_table()函数可以根据透视表的方式对数据进行汇总统计，例如： df.pivot_table(index='A', columns='B', values
主要介绍使用pivot_longer进行长宽数据转换，这两个函数都是来自于tidyr包 问题背景 现在有一个表达矩阵，要画箱线图 但是，上面表格不满足向ggplot2画箱线图的函数传递参数的需求，要变换成数据框把所有数字变成一列传递给...首先行列转置 把原来的行名变成第一列 把原来的列名变成第二列 就变成数据框形式了。也就是把宽数据变成长数据。 代码如何实现？...mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) # 按test的分组新加一列分组，用于画图上不同颜色 pdat = dat%>% pivot_longer...library(ggplot2) p = ggplot(pdat,aes(gene,count))+ geom_boxplot(aes(fill = group))+ theme_bw() p 按位置找要变形的行写成下面这样也是可以的...()函数直接解析 列名中含有多个变量可以用正则表达式拆分成多列 一行有多个观测 列名有重复 详见使用pivot_longer和pivot_wider进行长宽数据转换-CSDN博客
grouped.sum() # 计算每个组的总和 grouped.mean() # 计算每个组的平均值 grouped.max() # 计算每个组的最大值 过滤操作：根据条件过滤掉某些组或行。...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引...它可以根据某些列的值将数据重塑为新的形式，使之更易于分析和理解。下面详细解释pivot()函数的用法和参数。...pivot（） pivot()函数的形式如下： DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None) 参数说明： index：指定数据透视后的行索引...通过合理使用pivot()函数，可以快速实现数据透视的功能。
最近做可视化视频，在处理数据的时候遇到了一些问题。 所以就来总结一下，也给大家一个参考。 1. pandas.pivot_table 数据透视表，数据动态排布并且分类汇总的表格格式。...我的理解就是可以进行「行列转换」。 比如下面这样的一个转换。 ? 对名字列进行分类汇总，然后将日期那一列转换到行上，具体代码如下。...下面来看一个全明星球员出场次数的统计。 ? 首先添加num列，然后对name进行分类汇总，然后进行「行累加」。 最后便可得到球员历年的数据情况，避免出现数据缺失的情况，具体代码如下。...DataFrame.apply 上面的cumsum函数是逐列进行累加的，如果需要总累加，那么便可以使用apply函数。 代码如下，axis可转换轴。...计算分类汇总后的数据总和 # 按name分类汇总并计算总和 df.groupby(['name'])[['name', 'view', 'danmaku']].sum().reset_index())
SELECT 语句从 SQL Server 中检索出数据，然后以一个或多个结果集的形式将其返回给用户。结果集是对来自 SELECT 语句的数据的表格排列。与 SQL 表相同，结果集由行和列组成。...此列表指定结果集有三列，并且每一列都具有Product表中相关列的名称、数据类型和大小。因为FROM子句仅指定了一个基表，所以SELECT语句中的所有列名都引用该表中的列。...结果集列的数据值通过对结果集的每一行相应的表达式求值而得出。...like通配符 使用通配符时应着重考虑对性能的影响。如果表达式以通配符开头，则无法使用索引。...通配符转义 4.7 ORDER BY 排序 ORDER BY 子句按一列或多列（最多 8,060 个字节）对查询结果进行排序。
()].count() # 查看column_name字段数据重复的个数 数据选取 df[col] # 根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]] # 以DataFrame...形式返回多列 s.iloc[0] # 按位置选取数据 s.loc['index_one'] # 按索引选取数据 df.iloc[0,:] # 返回第一行 df.iloc[0,0] # 返回第一列的第一个元素...(np.mean) # 对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对DataFrame中的每一行应用函数np.max df.groupby...df.mean() # 返回所有列的均值 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min...() # 返回每一列的最小值 df.median() # 返回每一列的中位数 pd.date_range('1/1/2000', periods=7) df.std() # 返回每一列的标准差
《R 数据科学》电子书：https://r4ds.had.co.nz/ tidyverse 包重构了 R 语言处理数据的语法，比默认的 R 函数更加方便，相当于一套新的语法，使用起来更加方便...tidyr 之前的版本主要包含以下几个重要函数： gather：宽数据变成长数据； spread：长数据变成宽数据； unite：将多列按指定分隔符合并为一列...所谓“整洁数据”，根据 Hadley Wickham 对整洁数据的专门研究，其定义如下： 1. 每个变量构成一列； 2. 每项观察构成一行； 3....总而言之，让数据变地更好用（符合下层函数参数的格式要求），方便用户查找和阅读。...数据的整理是一个从数据框的统计结构（变量与观察值）到形式结构（列与行）的映射。
答案：使用 awk 命令awk '{ sum += $1 } END { print sum }' numbers这是一个 awk 脚本，用于计算名为 numbers 文件中每一行第一个字段（即第一列）...的数值之和，并在处理完所有行后输出总和。'...它打印出 sum 变量的值，也就是之前累加的所有数字的总和。因此，此命令的整体作用是从 numbers 文件中累加所有第一列的数值，并最后显示出这个总和。...numbers：这里 numbers 是一个文本文件，其中每一行包含一个单独的数值。...使用笨办法逐行读取文件内容并当作数值累加求和：s=0; while read l; do s=$((s+$l)); done 按题主所述形式生成十万个随机整数存放到文件
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