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如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值，...则： =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中，ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字，可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

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EF Core使用CodeFirst在MySql中创建新数据库以及已有的Mysql数据库如何使用DB First生成域模型

view=aspnetcore-2.1 使用EF CodeFirst在MySql中创建新的数据库，我们首先在appsettings.json文件夹中，使用json对来给出mysql数据库连接语句，其次在...新建一个类，用来做数据表的基类，同是派生一个继承自DbContext的数据库上下文类，注意！这个新的数据库上下文一定要有构造函数。...做好之后，使用如下命令创建新的数据库： 首先打开Nuget管理控制台： Add-Migration xxxx Update-Database 如果我们就生成了数据库了，还会给我们生成一个Migration...那么如果有了数据库怎么使用DbContext呢？ 从现有的MySql数据库中使用DB First来创建数据表模型 在这种方案下，我们只需要引入第三方的mysql数据库驱动就可以。...，建议用此种方式添加已有的数据库

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    一行代码将Pandas加速4倍

    panda的DataFrame(左)存储为一个块，只发送到一个CPU核。Modin的DataFrame(右)跨行和列进行分区，每个分区可以发送到不同的CPU核上，直到用光系统中的所有CPU核。...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂的处理。连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件，然后必须一次读取一个并连接它们。...此函数查找 DataFrame 中的所有 NaN 值，并将它们替换为你选择的值。panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。...正如你所看到的，在某些操作中，Modin 要快得多，通常是读取数据并查找值。其他操作，如执行统计计算，在 pandas 中要快得多。...如果你在 Modin 中尝试使用一个还没有被加速的函数，它将默认为 panda，因此不会有任何代码错误或错误。 默认情况下，Modin 将使用计算机上所有可用的 CPU 内核。

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    【数据处理包Pandas】DataFrame的创建

    一、DataFrame简介   DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...index：行索引，用于指定行的标签，默认为整数索引。 columns：列索引，用于指定列的标签，默认为整数索引。 dtype：数据类型，用于指定DataFrame中的数据类型，默认为None。...NumPy 库和 Pandas 库： import numpy as np import pandas as pd 二、基于一维数据创建 DataFrame对象看成一维对象的有序序列，序列中的对象元素又分成按列排列和按行排列两种情况...':[93,97],'语文':[86,88]},index=['s01','s02']) 四、基于已有的文件创建 #case4--基于已有的文件创建 pd.read_excel('team.xlsx')...注意：使用index和columns属性查看DataFrame的行、列名。

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    一行代码将Pandas加速4倍

    panda的DataFrame(左)存储为一个块，只发送到一个CPU核。Modin的DataFrame(右)跨行和列进行分区，每个分区可以发送到不同的CPU核上，直到用光系统中的所有CPU核。...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂的处理。连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件，然后必须一次读取一个并连接它们。...此函数查找 DataFrame 中的所有 NaN 值，并将它们替换为你选择的值。panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。...正如你所看到的，在某些操作中，Modin 要快得多，通常是读取数据并查找值。其他操作，如执行统计计算，在 pandas 中要快得多。...如果你在 Modin 中尝试使用一个还没有被加速的函数，它将默认为 panda，因此不会有任何代码错误或错误。 默认情况下，Modin 将使用计算机上所有可用的 CPU 内核。

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    使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

    Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API，由Spark使用Arrow传输数据，使用Pandas处理数据。...具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。...下面的示例展示如何创建一个scalar panda UDF，计算两列的乘积： import pandas as pd from pyspark.sql.functions import col, pandas_udf...输入数据包含每个组的所有行和列。 将结果合并到一个新的DataFrame中。...此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。

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    一文盘点三大顶级Python库（附代码）

    这个流行的开源库可以在BSD许可下使用。它是在科学计算中执行任务的基础Python库。NumPy是一个更大的基于python的开源工具生态系统SciPy的一部分。...接着，我们设法在不使用vanilla Python的情况下将两个矩阵相乘。...Pandas panda是另一个可以提高您的Python数据科学技能的大型库。就像NumPy一样，它属于SciPy开源软件家族，并且可以在BSD自由软件许可下使用。...此库中有三种类型的数据结构： Series：单维阵列 DataFrame：具有异构类型列的二维 Panel：三维，大小可变数组 例如，让我们看看Panda Python库（缩写为pd）如何用于执行一些描述性统计计算...下面，让我们体会一下Matplotlib库是如何创建简单的条形图，从导入库开始： from matplotlib import pyplot as plt 接着，生成x轴和y轴的值： x = [2, 4

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    Pandas笔记-进阶篇

    汇总和计算描述统计 panda对象拥有一组常用的数学和统计方法，他们大部分都属于简约统计，NA值会自动被排除，除非通过skipna=False禁用 In [78]: df Out[78]: one...留个笔记P146 唯一值、值计数以及成员资格 unique方法可以得到Series中唯一值的数据，返回的唯一值是未排序的。value_counts用于计算一个Series中各值出现的概率。...notnull isnull的否定式 滤除缺失数据 对于Series很简单，只需要dropna可以轻松的滤除缺失数据，但在DataFrame中可以选择丢弃全NA或者含有NA的行或列。...可以使用fillna方法，fillna方法默认返回新对象，但可以通过inplace=True参数原地修改。...DataFrame的列 DataFrame的set_index函数会将其一个或多个列转换成行索引，并创建一个新的DataFrame In [17]: frame Out[17]: a b

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    使用pandas分析1976年至2010年的美国大选的投票数据

    在分析中有一些多余的列。例如state_fips、state_cen和state_ic代表什么可能不是很确定，但它们可以作为一个指示器或状态的唯一值。 我们可以通过检查和比较这些列中的值来确认。...office列仅表示这是总统选举，因此它包含一个惟一的值(US President)。version和notes列也没有任何用处。 我们可以使用Pandas的drop函数来删除这些列。...“totalvotes”列显示特定状态下的投票总数。因此，下面的代码将创建一个dataframe，其中包含每个州对于每次选举的总票数。...groupby函数，并对“totalvotes”列中的值求和，从而得到每次选举的总票数。...我们将首先在dataframe中添加一个“winner”列。 维基百科页面包含了美国总统的名单。使用read_html函数可以很容易地将这些表读入到一个panda数据框架中。

    2.1K30

    解决问题‘Series‘ object has no attribute ‘sort‘

    =False)# 输出排序后的结果print(sorted_df)在上述代码中，我们首先导入了Pandas库，并使用字典创建了一个DataFrame对象，其中包含了学生的姓名和数学成绩。...它可以按照指定的列或索引的值对数据进行升序或降序排序。 sort_values方法的参数如下：by：指定按照哪一列或索引进行排序。...inplace：指定是否在原地进行排序，取值为True或False，默认值为False。当inplace=True时，表示直接在原来的DataFrame或Series对象上进行排序，而不创建新的对象。...当inplace=False时，表示创建并返回排序后的新的DataFrame或Series对象。...(by=['姓名', '数学成绩'], ascending=False)print(sorted_df)在上述代码中，我们首先创建了一个包含姓名、数学成绩和英语成绩的DataFrame对象。

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    PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

    ，以及对单列进行简单的运算和变换，具体应用场景可参考pd.DataFrame中赋值新列的用法，例如下述例子中首先通过"*"关键字提取现有的所有列，而后通过df.age+1构造了名字为(age+1)的新列...：删除指定列 最后，再介绍DataFrame的几个通用的常规方法： withColumn：在创建新列或修改已有列时较为常用，接收两个参数，其中第一个参数为函数执行后的列名（若当前已有则执行修改，否则创建新列...），第二个参数则为该列取值，可以是常数也可以是根据已有列进行某种运算得到，返回值是一个调整了相应列后的新DataFrame # 根据age列创建一个名为ageNew的新列 df.withColumn('...select等价实现，二者的区别和联系是：withColumn是在现有DataFrame基础上增加或修改一列，并返回新的DataFrame（包括原有其他列），适用于仅创建或修改单列；而select准确的讲是筛选新列...，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的DataFrame，而且是筛选多少列就返回多少列，适用于同时创建多列的情况（官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出，在创建多列时首选

    10K20

    Python进阶之Pandas入门(一) 介绍和核心

    pandas将从CSV中提取数据到DataFrame中，这时候数据可以被看成是一个Excel表格，然后让你做这样的事情: 计算统计数据并回答有关数据的问题，比如每一列的平均值、中值、最大值或最小值是多少...列A和列B相关吗?C列中的数据分布情况如何? 通过删除缺失的值和根据某些条件过滤行或列来清理数据 在Matplotlib的帮助下可视化数据。绘制条形图、线条、直方图、气泡等。...2 创建DataFrame 在Python中正确地创建DataFrame非常有用，而且在测试在pandas文档中找到的新方法和函数时也非常有用。...从头创建DataFrame有许多方法，但是一个很好的选择是使用简单的dict字典 假设我们有一个卖苹果和橘子的水果摊。我们希望每个水果都有一列，每个客户购买都有一行。...数据中的每个(键、值)项对应于结果DataFrame中的一个列。这个DataFrame的索引在创建时被指定为数字0-3，但是我们也可以在初始化DataFrame时创建自己的索引。

    2.7K20

    PandaSQL：一个让你能够通过SQL语句进行pandas的操作的python包

    这篇文章将介绍一种在pandas的dataframe中使用SQL的python包，并且使用一个不等链接的查询操作来介绍PandasSQL的使用方法。...因为现在我们的连接条件也有大于号和小于号，这样的连接称为不等连接。在继续之前，一定要考虑如何在pandas中做这样的事情。 ? pandas的解决方案 那么在pandas身上该怎么做呢?...PandaSQL为我们提供了在panda数据数据库上编写SQL的方法。因此，如果您已经编写了一些SQL查询，那么使用pandaSQL可能比将它们转换为panda语法更有意义。...警告 虽然PandaSQL函数允许我们在我们的panda数据框架上运行SQL查询，并且在某些情况下是一个非常好的工具，但是它的性能不如纯panda语法。 ? ?...https://github.com/MLWhiz/data_science_blogs/tree/master/pandasql 译者注：我一直在寻找能够使用sql处理pandas的dataframe

    6.1K20

    【技术分享】Spark DataFrame入门手册

    但是比hive表更加灵活的是，你可以使用各种数据源来构建一个DataFrame，如：结构化数据文件（例如json数据）、hive表格、外部数据库，还可以直接从已有的RDD变换得来。...2.jpg 下面就是从tdw表中读取对应的表格数据，然后就可以使用DataFrame的API来操作数据表格，其中TDWSQLProvider是数平提供的spark tookit，可以在KM上找到这些API...3.jpg 这段代码的意思是从tdw 表中读取对应分区的数据，select出表格中对应的字段（这里面的字段名字就是表格字段名字，需要用双引号）toDF将筛选出来的字段转换成DataFrame，在进行groupBy...从上面的例子中可以看出，DataFrame基本把SQL函数给实现了，在hive中用到的很多操作（如：select、groupBy、count、join等等）可以使用同样的编程习惯写出spark程序，这对于没有函数式编程经验的同学来说绝对福利...：String*)将参数中的几个字段返回一个新的dataframe类型的， 13、 unpersist() 返回dataframe.this.type 类型，去除模式中的数据 14、 unpersist

    5.1K60

    利用NumPy和Pandas进行机器学习数据处理与分析

    DataFrame是pandas中的二维表格数据结构，类似于Excel中的工作表或数据库中的表。它由行和列组成，每列可以有不同的数据类型。...)print(df)运行结果如下在这个例子中，我们使用一个字典来创建DataFrame。...字典的键表示列名，对应的值是列表类型，表示该列的数据。我们可以看到DataFrame具有清晰的表格结构，并且每个列都有相应的标签，方便阅读访问和筛选数据我们可以使用索引、标签或条件来访问和筛选数据。...例如，要访问DataFrame中的一列数据，可以使用列名：# 访问列print(df['Name'])运行结果如下要访问DataFrame中的一行数据，可以使用iloc和loc方法：# 访问行print...例如，要添加一列数据，可以将一个新的Series赋值给DataFrame的一个新列名# 添加列df['Gender'] = ['Male', 'Female', 'Male', 'Female']print

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    【数据处理包Pandas】DataFrame数据的基本操作

    （1）在尾部增加一列，使用df['列名']=值的形式，类似于字典增加键值对的dt['键']=值。...，表示插入的列在 DataFrame 中的列索引位置。...column：新列的列名，即要插入的列的名称。 value：要插入的列的值，可以是一个标量值、数组、Series或可转换为Series的其他数据结构。如果是标量值，它将被广播到整个列中。...inplace：是否在原始 DataFrame 上直接修改，而不返回新的 DataFrame 。默认为False。 errors：如果指定的标签不存在于索引或列中，控制报错行为。...如果某行或某列中的非缺失值数量低于 thresh，则删除该行或该列。 subset：只在特定的列或行中查找缺失值并删除。可以传入一个列名或列名的列表。

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