本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件内、某一列数据的特征，对其加以筛选，并将符合要求与不符合要求的文件分别复制到另外两个新的文件夹中的方法。 ...其中，每一个Excel表格文件都有着如下图所示的数据格式。 如上图所示，各个文件都有着这样的问题——有些行的数据是无误的，而有些行，除了第一列，其他列都是0值。...8 -*- """ Created on Tue May 16 20:19:50 2023 @author: fkxxgis """ import os import shutil import pandas...在代码中，filter_copy_files函数接受四个参数： original_path：原始文件夹的路径，其中包含要筛选的.csv文件。...最后，我们调用了filter_copy_files函数，并传递了相应的参数来执行文件筛选和复制操作。 运行上述代码，我们即可在对应的文件夹中看到文件。
首先来定义一个DataFrame import pandas as pd datas = [ {'name': '王小一', 'hight': 171, 'weight': 100}, {'name...现在想要筛选hight字段大于160的所有数据 ? 代码可以这样写： df[160 < df['hight']] ? ? 运行效果图 ? 现在想筛选所有 160 的数据 ?...如果使用Python的链式比对，就会导致报错： ? ? 报错图 此时，代码需要改写为很难看的一种样式： df[(160 < df['hight']) & (df['hight'] < 170)] ?...为了提高可读性，可以使用pandas自带的.query方法。 当我们要查询hight > 160的数据时，可以这样写： df.query('hight>160') ? ?...运行效果图 甚至还支持多个参数链式查询，例如筛选所有160的数据： df.query('160<hight<170').query('weight<80') ?
背景介绍 今天我们学习使用Pandas的DataFrame进行加载数据、查看数据的开头、结尾、设置DataFrame的索引列、列的数据转换等操作，接下来开始： ? 入门示例 ? ? ? ? ? ?...代码块： # ## Pandas DataFrame 的基本操作 import pandas as pd import numpy as np # In[45]: data = { 'Day'...# In[46]: df = pd.DataFrame(data) # In[47]: df # ## 查看前五条数据 # In[48]: df.head() # ## 查看最后五条数据 # In[49...]: df.tail() # ## 查看最后2条数据 # In[50]: df.tail(2) # ## 使用set_index()设置dataframe的索引列 # In[51]: df.set_index...('Day') # ## 我们继续打印前5条数据 # ## 发现索引并没有改为上边设置的Day # ## 因为使用df.set_index('Day')默认情况下创建了新的对象 # In[52]: df.head
Pandas用于两个表的连接技能merge，也就是根据一个表的条件去匹配另一个表的内容。...话不多说，直接上代码吧准备数据，导入模块import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({ '姓名': ['张三', '李四', '王五', '刘六', '齐四'],...NaN8522022-01-04G100623齐七NaN8522022-02-04G101124冯亮NaN8522022-04-19G102625王云NaN8522022-03-06G1021df1表里需要匹配的姓名里...，在df2里面能匹配上姓名的都会列出来，而匹配不上的，都不会列出来，包括df1里面的内容【小结】可以对比下我们SQL里面的表连接的各种操作，很容易就理解了。
$i" done mysql -uroot -p8rKSwodBFkcteU8h bolo_bak 2>/dev/null -e "unlock tables;" ---- 标题：备份数据到同一实例下的其他数据库操作
日常用Python做数据分析最常用到的就是查询筛选了，按各种条件、各种维度以及组合挑出我们想要的数据，以方便我们分析挖掘。 小刀总结了日常查询和筛选常用的种骚操作，供各位学习参考。...pandas里实现字符串的模糊筛选，可以用.str.contains()来实现，有点像在SQL语句里用的是like。...pandas中where也是筛选，但用法稍有不同。 where接受的条件需要是布尔类型的，如果不满足匹配条件，就被赋值为默认的NaN或其他指定值。...所有的筛选操作都在''之内完成。 # 常用方式 train[train.Age > 25] # query方式 train.query('Age > 25') 上面的两种方式效果上是一样的。...filter不筛选具体数据，而是筛选特定的行或列。
大家好，又见面了，我是全栈君 本博主要总结DaraFrame数据筛选方法（loc,iloc,ix,at,iat），并以操作csv文件为例进行说明 1....数据筛选 a b c 0 0 2 4 1 6 8 10 2 12 14 16 3 18 20 22 4 24 26 28 5 30 32 34...筛选a值等于30或者54的记录 df[df.a.isin([30, 54])] （2）多条件筛选 可以使用&（并）与| （或）操作符或者特定的函数实现多条件筛选 # 使用&筛选a列的取值大于30，b...切片操作 df[行索引，列索引]或df[[列名1，列名2]] #使用切片操作选择特定的行 df[1:4] #传入列名选择特定的列 df[['a','c']] b. loc函数 当每列已有column...,iloc 使得我们可以对column使用slice（切片）的方法对数据进行选取。
日常用Python做数据分析最常用到的就是查询筛选了，按各种条件、各种维度以及组合挑出我们想要的数据，以方便我们分析挖掘。 东哥总结了日常查询和筛选常用的种骚操作，供各位学习参考。...除了可以像[]按条件筛选数据以外，loc还可以指定返回的列变量，从行和列两个维度筛选。 比如下面这个例子，按条件筛选出数据，并筛选出指定变量，然后赋值。...下面利用titanic的数据举例，筛选出人名中包含Mrs或者Lily的数据，|或逻辑符号在引号内。...所有的筛选操作都在''之内完成。 # 常用方式 train[train.Age > 25] # query方式 train.query('Age > 25') 上面的两种方式效果上是一样的。...filter不筛选具体数据，而是筛选特定的行或列。
上一篇文章从 Excel 筛选为核心，介绍 pandas 中的实现，但是，Excel 中还有一个高级筛选的功能，普通的筛选与其对比，就只能算是"低级筛选"功能了。...list(range(0,10))，其实相当于[0,1,2…………,9]的一个列表 条件过滤 先来一个超级简单例子，来看看怎么操作 Excel 的高级筛选。..."姓名是 A1 的记录"，Excel 高级筛选操作步骤如下： - 功能区 "数据" 页，在"筛选大图标" 右下有一个 "高级" ，点击出来高级筛选功能窗口 - 主要看上图2的红框，选择我们的数据源区域..." 即可 范围过滤 "总分450至500之间的记录"，Excel 高级筛选的条件区域设置如下： - 数据源没有总分列，添加一个 sum 公式的总分列 - 条件区域在同一行，表示"并且"关系 -...因为 pandas 可以灵活对行或列做运算，通过 axis 即可表达运算是对行还是列操作。
现在要求把每个员工的交易数据写入文件“各员工数据.xlsx”，每个员工的数据占一个worksheet，结构和“超市营业额2.xlsx”一样，并以员工姓名作为worksheet的标题，预期的结果文件如图所示...很显然，要解决这个问题需要这样几步：1）读取原始数据文件创建DataFrame，2）分离DataFrame，把不同员工的数据分离开，3）把不同员工的数据写入同一个Excel文件的不同Worksheet。...第1步比较简单，使用pandas的read_excel()函数读取Excel文件即可。 对于第2步，需要首先获取所有员工的唯一姓名，然后使用DataFrame结构的布尔运算也很容易分离。...对于第3步，需要使用DataFrame结构的to_excel()方法来实现，把第2步中分离得到的每位员工的数据写入同一个Excel文件的不同Worksheet中，该方法语法为： to_excel(excel_writer...代码可以运行，但是结果Excel文件中只有最后一次写入的数据，如图： ? 对于本文描述的需要，需要为to_excel()方法第一个参数指定为ExcelWriter对象，正确代码如下： ?
一、DataFrame数据的查询 首先，导入 NumPy 和 Pandas 库。...import numpy as np import pandas as pd 设置数据显示的编码格式为东亚宽度，以使列对齐。...查询指定的行、列数据时，loc和iloc索引器都可以使用，行列下标的位置上都允许切片和花式索引。...修改数据使用loc或iloc索引器配合赋值操作。...，来对df1中的数据进行筛选''' df1 = df1[df2['性别'].isin(['女'])] print(df1) 输出结果： 化学 姓名 数学 物理 英语 语文 0 45
Pandas系列接下来的文章会为大家整理一下实际使用中比较高频的一些用法，当然还会有一篇关于时间序列处理的文章。...在这里需要强调一点就是，不建议初学者上来就把Pandas中所有的方法都啃一遍，这样效率太低而且很多方法平时基本用不到，啃下来也容易忘。...通过”人工智能“的方式，我从官方文档中筛选出一些比较常用的方法，有二十多个，初学者可以先试着把这些吃透了。为了避免过多看不下去，这篇文章就先介绍10个。...，包括索引和列的数据类型和占用的内存大小。...，有助于了解大致的数据分布 用法： # 默认生成数值列的描述性统计 # 使用 include = 'all'生成所有列 In [18]: data.describe() Out[18]:
Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上） 2020-04-22阅读 760 Pandas系列接下来的文章会为大家整理一下实际使用中比较高频的一些用法，当然还会有一篇关于时间序列处理的文章。...在这里需要强调一点就是，不建议初学者上来就把Pandas中所有的方法都啃一遍，这样效率太低而且很多方法平时基本用不到，啃下来也容易忘。...通过”人工智能“的方式，我从官方文档中筛选出一些比较常用的方法，有二十多个，初学者可以先试着把这些吃透了。为了避免过多看不下去，这篇文章就先介绍10个。...，包括索引和列的数据类型和占用的内存大小。...，有助于了解大致的数据分布 用法： # 默认生成数值列的描述性统计 # 使用 include = 'all'生成所有列 In [18]: data.describe() Out[18]:
标签：Excel函数，FILTER函数 FILTER函数是一个动态数组函数，可以基于定义的条件筛选一系列数据，其语法为： FILTER(数组,包括, [是否为空]) 其中，参数数组，是想要筛选的数据，...参数包括，指定筛选的条件，应返回TRUE，以便将其包含在查询中。参数是否为空，如果没有满足筛选条件的结果，则可以给该参数指定要返回的内容，可选。 我们可以使用FILTER函数返回满足多个条件的数据。...假设我们要获取两个条件都满足时的数据，如下图1所示示例数据，要返回白鹤公司销售香蕉的数据。...当然，也可以组合复杂条件筛选。...例如，想要获取白鹤公司芒果和葡萄的所有数据，则使用公式： =FILTER(A2:D11,((C2:C11="芒果")+(C2:C11="葡萄"))*(A2:A11="白鹤"))
前言 Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发，它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。...另一个因素是向量化操作的能力，它可以对整个数据集进行操作，而不只是对一个子数据集进行操作。...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?...在读取数据源时定义块大小和get_chunk方法的组合允许panda以迭代器的方式处理数据，如上面的示例所示，其中数据帧一次读取两行。
就我个人而言，我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据，然后在Pandas中复制它。所以如果你想更加精通Pandas，我强烈建议你也采用这种方法。...final_table = pd.concat([table_1, table_2]) 条件过滤 SELECT WHERE 当你用SQL中WHERE子句的方式过滤数据流时，你只需要在方括号中定义标准...WHERE column_b = 1 # Pandas table_df[table_df['column_b']==1]['column_a'] SELECT WHERE AND 如果您希望通过多个条件进行筛选...=False) ORDER BY 多列 如果您希望按多个列排序，请列出方括号中的列，并在方括号中的' ascending '参数中指定排序的方向。...table_df.groupby('column_a')['revenue'].mean() 总结 希望在使用Pandas处理数据时，本文可以作为有用的指南。
如何在同一台机器上安装多个版本的Java 不久前，我写了一篇文章，Java Lambda表达式说明。对于我来说，使用Java 8探索这个概念很容易，因为它已经安装在我的项目中。...或者，假设您正在处理多个项目，其中一些项目使用Java 8，另一些新项目使用Java 11。因此，为了并行处理这些项目，您需要在您的机器上安装多个jdk，并能够在它们之间进行切换。...如果有一种方法，如果您能够安装多个版本的Java并根据需要关闭和打开它们，又会怎样呢? 有一个工具叫SDKMan，它允许我们这样做。...官方网站这样描述: "SDKMan 是一个工具，用于在大多数基于Unix的系统上管理多个软件开发工具包的并行版本。...将SDKMan指向已安装的现有Java版本 首先，我们需要找出您的机器上安装了Java的位置。
前言 想要在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序，实现更高效的资源利用吗？...通过本文，您可以轻松掌握在群晖NAS上安装虚拟机的方法，以及使用Virtual Machine Manager进行虚拟机管理和网络设置的技巧。...首先，单击左侧导航栏中的“虚拟机”选项卡，然后单击“创建”。在弹出窗口中，您需要选择虚拟机的类型、名称、描述和操作系统。此外，您还需要指定虚拟机的CPU和内存配置，以及存储位置和大小。...这可能需要一段时间，具体取决于您选择的操作系统的大小和类型。 步骤5：配置虚拟机网络 在安装完成后，您需要配置虚拟机的网络设置，以便它可以与外部网络通信。...但是，本文提供的教程和流程应该可以帮助您入门，快速掌握群晖NAS上安装虚拟机的方法。
数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。...在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式 1. stack stack函数的基本用法如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy as...，从而实现了数据框由宽到长的转换。...不同之处，在于转换后的列标签不是以index的形式出现，而是作为数据框中的variable列。...unstack类似，实现数据框由长到宽的转换。
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