一、前言 前几天在Python最强王者交流群【群除我佬】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 原始的数据如下： df = pd.DataFrame({"a":[1,1,2,2],"b":[[20,40...代码如下： import pandas as pd df = pd.DataFrame({"a":[1,1,2,2],"b":[[20,40],[30,20,90],[40],[50,70]]}) new_df
本文介绍在Excel中，从某一列数据中找到与已知数据对应的字段，并提取这个字段对应数值的方法。 首先，来明确一下我们的需求。...现在已知一个Excel数据，假设其中W列包含了上海市全部社区的名称，而其后的Y列则是这些社区对应的面积；随后，Z列是另一批社区的名称，其中既有上海市的社区（也就是在W列中的数据），也可能会有其他城市的社区...此外，在列号字母和行号数字前，一定要加 随后，3表示在用来【寻找社区面积】的那一堆数据里，社区面积排在第几列。...前面提到，我们需要从W列和Y列中分别找到对应的社区名称和社区面积，也就是从W2:Y53这个里面找；而其中，表示社区面积的那一列排在第3列，如下图所示；所以这里就是3。 ...接下来，在第一个单元格中输入上述公式，并按下回车，即可得到第一个社区的面积，如下图所示。
Q：我在列D的单元格中存放着一些数据，每个单元格中的多个数据使用换行分开，列E是对列D中数据的相应描述，我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据，并将找到的数据标上颜色，如下图1所示。 ?...Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中，然后遍历该数组，在列
背景 我们平常使用excel的时候，都是选中一列，然后直接更改它的格式，但是这种方式并不能彻底改变已有数据的原格式，如下图中的5592689这一个CELL中的数据，尽管我们将整个列都更改为文本类型，但实际上它这个数据仍然是数值类型...，在很多场景下不能满足我们的需求，如数据库在导入Excel表格时，表格中的列数据需要文本形式,如果不是文本形式，导入的数据在数据库中会出现错误（不是想要的数据，如789 数据库中为789.0）。...第一步：选中要修改的列，点击上方数据，找分列后点击分列 第二步：点击分列 第三步：点击下一步 第四步：点击下一步，选择文本 第五步：确认之后，检查数据，会发现数字那一个CELL的左上角有一个小箭头
excelperfect Q：数据放置在列A中，我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示，列A中存放了5个数据，要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合，如列B中所示。...AsLong Dim vElements As Variant Dim lRow As Long Dim vResult As Variant '要组合的数据在当前工作表的列A...Then lRow = lRow + 1 Range("B" & lRow) = Join(vResult, ", ") '每组组合放置在多列中...如果将代码中注释掉的代码恢复，也就是将组合结果放置在多列中，运行后的结果如下图2所示。 ? 图2
索引器中将被解读为行/列下标，而在loc索引器中将被解读为行/列标签。...（2）当只涉及到按列标签查看数据时，可以使用下列简化方法（不使用索引器）： print(team['team'].unique()) #按列标签选择一列 team[['name','Q1']].head...df.loc[len(df),:]=['Mike','Guarding','M',2000] print("在尾部增加一行之后：") df 3、修改一列数据 修改一列数据仍采用对列进行赋值操作的形式。...，本例中lambda函数的形参x代表每个分组 ④ 当组对象存在多列时，filter的过滤条件要求显式的指定某一列 六、处理缺失值 1、Pandas中缺失值的表示 Pandas表示缺失值的一种方法是使用...NaN(Not a Number)，它是一个特殊的浮点数；另一种是使用Python中的None；Pandas会自动把None转变成NaN。
以下面这个excel数据表为例，全部选中，按ctrl+c复制： 然后在python中执行pd.read_clipboard()，就能得到一模一样的dataframe数据表： pd.read_clipboard...df.dtypes 下面我们用astype()方法将price列的数据类型改为int: df['price'] = df['price'].astype(int) # 或者用另一种方式 df = df.astype...可以看到新增了一列ageGroup，用以展示年龄分组： df['ageGroup'].head() 6....「行合并」 假设数据集按行分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv 用以下方法可以逐行合并： files = sorted(glob('data/data_row...」 假设数据集按列分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv 用以下方法可以逐列合并： files = sorted(glob('data/data_col_*
下面我们用astype()方法将price列的数据类型改为int: df['price'] = df['price'].astype(int) # 或者用另一种方式 df = df.astype({'price...可以看到新增了一列ageGroup，用以展示年龄分组： df['ageGroup'].head() ? 6....「行合并」 假设数据集按行分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv ?...「列合并」 假设数据集按列分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv ?...本文就到这里，pandas还有很多让人惊喜的小技巧，大家有兴趣也可以在评论区说说你的使用心得。 ----
将strings改为numbers 在pandas中，有两种方法可以将字符串改为数值： astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe，看看这两种方法有什么不同。...下面我们用astype()方法将price列的数据类型改为int: df['price'] = df['price'].astype(int) # 或者用另一种方式 df = df.astype({'price...可以看到新增了一列ageGroup，用以展示年龄分组： df['ageGroup'].head() ? 6....「行合并」 假设数据集按行分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv ?...「列合并」 假设数据集按列分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv ?
如果没有写 index=None，你会多出一个第一列，内容是 1，2，3，...，一直到最后一行。...data[data[ column_1 ].isin([ french , english ])] 除了可以在同一列使用多个 OR，你还可以使用.isin() 函数。...column_3 ]) 关联三列只需要一行代码 分组 一开始并不是那么简单，你首先需要掌握语法，然后你会发现你一直在使用这个功能。...data.groupby( column_1 )[ column_2 ].apply(sum).reset_index() 按一个列分组，选择另一个列来执行一个函数。....正如前面解释过的，为了优化代码，在一行中将你的函数连接起来。
包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ? 结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。...Merge 合并两个DataFrame是在共享的“键”之间按列（水平）组合它们。此键允许将表合并，即使它们的排序方式不一样。...另一方面，如果一个键在同一DataFrame中列出两次，则在合并表中将列出同一键的每个值组合。...记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。如果不是，则“ join”和“ merge”在定义方面具有非常相似的含义。...请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。因此，它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。
如果没有写 index=None，你会多出一个第一列，内容是 1，2，3，...，一直到最后一行。...data[data['column_1'].isin(['french', 'english'])] 除了可以在同一列使用多个 OR，你还可以使用.isin() 函数。...column_3']) 关联三列只需要一行代码 分组 一开始并不是那么简单，你首先需要掌握语法，然后你会发现你一直在使用这个功能。...data.groupby('column_1')['column_2'].apply(sum).reset_index() 按一个列分组，选择另一个列来执行一个函数。....正如前面解释过的，为了优化代码，在一行中将你的函数连接起来。
如果没有写 index=None，你会多出一个第一列，内容是 1，2，3，...，一直到最后一行。...data[data[ column_1 ].isin([ french , english ])] 复制代码 除了可以在同一列使用多个 OR，你还可以使用.isin() 函数。..._3 ]) 复制代码 关联三列只需要一行代码 分组 一开始并不是那么简单，你首先需要掌握语法，然后你会发现你一直在使用这个功能。...data.groupby( column_1 )[ column_2 ].apply(sum).reset_index() 复制代码 按一个列分组，选择另一个列来执行一个函数。....正如前面解释过的，为了优化代码，在一行中将你的函数连接起来。
时间类型向量化操作，如字符串一样，在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型，正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样，时间类型列可用dt属性调用相应接口，这在处理时间类型时会十分有效。...pandas中的另一大类功能是数据分析，通过丰富的接口，可实现大量的统计需求，包括Excel和SQL中的大部分分析过程，在pandas中均可以实现。...2 分组聚合 pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表，前者堪比SQL中的groupby，后者媲美Excel中的数据透视表。...groupby，类比SQL中的group by功能，即按某一列或多列执行分组。...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。
,"高","低"))，将薪资大于10000的设为高，低于10000的设为低，添加一列在最后 ?...数据删除 说明：删除指定行/列/单元格 Excel 在Excel删除数据十分简单，找到需要删除的数据右键删除即可，比如删除刚刚生成的最后一列 ?...Pandas 在pandas中删除数据也很简单，比如删除最后一列使用del df['new_col']即可 ?...Pandas 在Pandas中没有一个固定修改格式的方法，不同的数据格式有着不同的修改方法，比如类似Excel中将创建时间修改为年-月-日可以使用df['创建时间'] = df['创建时间'].dt.strftime...数据抽样 说明：对数据按要求采样 Excel 在Excel中抽样可以使用公式也可以使用分析工具库中的抽样，但是仅支持对数值型的列抽样，比如随机抽20个示例数据中薪资的样本 ?
Pandas 给 NumPy 数组带来的两个关键特性是： 异质类型 —— 每一列都允许有自己的类型 索引 —— 提高指定列的查询速度 事实证明，这些功能足以使Pandas成为Excel和数据库的强大竞争者...2.按columns排序 如果我们需要使用权重列按价格列打破平局进行排序，那么对于NumPy来说却有些糟糕： 如果选择使用NumPy，我们首先按重量排序，然后再按价格应用第二次排序。...3.增加一列 从语法和架构上来说，用Pandas添加列要好得多： Pandas不需要像NumPy那样为整个数组重新分配内存；它只是为新的列添加一个引用，并更新一个列名的 registry。...5.按列连接 如果想用另一个表的信息来补充一个基于共同列的表，NumPy几乎没有用。而Pandas更好，特别是对于1:n的关系。...Pandas连接有所有熟悉的 inner, left, right, 和 full outer 连接模式。 6.按列分组 数据分析中另一个常见的操作是按列分组。
问题描述：一个pandas dataframe数据结构存在一列是集合类型（即包含多个子元素），需要将每个子元素展开为一行。这一场景运用pandas中的explodeAPI将会非常好用，简单高效。...值得一提，这里的空值在后续处理中将非常有用。...在完成展开多列的基础上，下面要做的就是列转行，即将多列信息转换逐行显示，这在SQL中是非常经典的问题，在pandas中自然也有所考虑，所以就需要引出第二个API：stack！...至此，已经基本实现了预定的功能，剩下的就只需将双层索引复位到数据列即可。当然，这里复位之后会增加两列数据，除了原本需要的一列外另一列是多余的，仅需将其drop掉即可，当然还需完成列名的变更。...虽然以上实现不如直接一句explode来得优雅，但也着实实现了相同的效果，而且实际上更有成就感，不是吗！
由于其直观的语法和广泛的功能，Pandas已成为数据科学家、分析师和研究人员在 Python中处理表格或结构化数据的首选工具。...) # 从url读取HTML表 url='https://www.example.com/table.html' tables = pd.read_html(url) / 02 / 查看和检查对象 在Pandas...False]) # 按单列对DataFrame进行分组并计算另一列的平均值 grouped_data = df.groupby('column_name')['other_column'].mean...() # 按多列对DataFrame进行分组并计算另一列的总和 grouped_data = df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])['other_column...')['other_column'].sum().reset_index() / 06 / 加入/合并 在pandas中，你可以使用各种函数基于公共列或索引来连接或组合多个DataFrame。
这些基本操作都建立在Pandas的基础数据结构之上。Pandas有两大基础数据结构：Series（一维数据结构）和DataFrame（二维数据结构）。...分类汇总 GroupBy可以将数据按条件进行分类，进行分组索引。...以另一个测试文件test2.csv为例。...() 除了对单一列进行分组，也可以对多个列进行分组。...2）Numpy只能存储相同类型的ndarray，Pandas能处理不同类型的数据，例如二维表格中不同列可以是不同类型的数据，一列为整数一列为字符串。
（1）官网： Python Data Analysis Library （2）十分钟入门Pandas： 10 Minutes to pandas 在第一次学习Pandas的过程中，你会发现你需要记忆很多的函数和方法...], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象 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(index...=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).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=1)：对DataFrame
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