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VBA技巧：当单元格区域中包含由公式返回的空单元格时，如何判断？

标签：VBA 在VBA中，我们经常会遇到需要检查某个单元格区域是否为空的情形。我们可以使用下面程序中的代码来检查单元格区域是否为空。...Sub CheckIfBlank() If WorksheetFunction.CountA(Range("A1:A100")) Then MsgBox "单元格区域不全为空单元格..." Else MsgBox "单元格区域为空" End If End Sub 然而，如果单元格区域偶然包含一个返回为空的公式，则上述代码不会将该单元格区域返回为空，因为它包含公式返回为空的单元格...要处理这个问题，可以使用下面的命令来检查单元格区域是否为空，即使该单元格区域包含返回空的公式。..." Else MsgBox "单元格不全为空单元格" End If End Sub 这将同时适用于任意连续的单元格区域。

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Python替代Excel Vba系列（三）：pandas处理不规范数据

因此，本文将使用稍微复杂的数据做演示，充分说明 pandas 是如何灵活处理各种数据。 本文要点： 使用 pandas 处理不规范数据。 pandas 中的索引。....replace(['/','nan'],np.nan)，把读取进来的有些无效值替换为 nan，这是为了后续操作方便。...---- ---- 我们来看看数据： 注意看左上角有3个 nan ，是因为表格的标题行前3列是空的。 由于前2列有合并单元格，出现了很多 nan。 此外注意看第3列，把课时序号显示成小数。...合并单元格很多时候就是第一个有值，其他为空，ffill 填充方式刚好适合这样的情况。 ---- 现在数据美如画了。...如果你熟悉 excel 中的透视表，那么完全可以把行列索引当作是透视表中的行列区域。 ---- 理解了索引，那么就要说一下如何变换行列索引。

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    针对SAS用户：Python数据分析库pandas

    可以认为Series是一个索引、一维数组、类似一列值。可以认为DataFrames是包含行和列的二维数组索引。好比Excel单元格按行和列位置寻址。...为了减轻上述错误的发生，在下面的数组例子中使用np.nan(缺失数据指示符)。也要注意Python如何为数组选择浮点数（或向上转型）。 ? 并不是所有使用NaN的算数运算的结果是NaN。 ?...fillna()方法返回替换空值的Series或DataFrame。下面的示例将所有NaN替换为零。 ? ?...NaN被上面的“下”列替换为相邻单元格。下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“前向”填充方法创建的数据框架df9进行对比。 ? ?...NaN被上面的“上”列替换为相邻单元格。下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“后向”填充方法创建的数据框架df10进行对比。 ? ?

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    在C#中，如何以编程的方式设置 Excel 单元格样式

    在处理Excel文件时，经常需要对单元格进行样式设置，在此博客中，小编将重点介绍如何使用葡萄城公司的服务端表格组件——GrapeCity Documents for Excel（以下简称GcExcel）...中，可以使用“工具栏”或“设置单元格格式”对话框中的调色板添加文本颜色，如下所示： 若要使用 GcExcel 添加文本颜色，请使用 IRange 接口的 Font 设置的 Color 或 ThemeColor...与文本颜色一样，可以从 Excel 中的工具栏和设置单元格格式对话框应用边框。要使用 GcExcel 设置边框，可以使用IRange 接口的 Borders 来设置。...RichText 控件 GcExcel 支持在单元格中应用富文本格式。富文本格式允许使用不同的颜色、字体、效果（粗体、下划线、双下划线、删除线、下标、上标）等在单元格中设置文本样式。...单元格样式 Excel 提供了多种内置单元格样式（如“Good”、“Bad”、“Heading”、“Title”等），以便根据特定数据需求快速设置单元格样式。

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    飞速搞定数据分析与处理-day6-pandas入门教程（数据清洗）

    坏的数据可能是: • 空单元格 • 格式错误的数据 • 错误的数据 • 重复的数据 在本教程中，你将学习如何处理所有这些问题。...清理空的值 空值 当你分析数据时，空的单元格有可能给你一个错误的结果。 ---- 删除行 处理空单元格的一种方法是删除包含空单元格的行。...替换空值 另一种处理空单元格的方法是插入一个新的值。这样，你就不必因为一些空单元格而删除整个行。...fillna()方法允许我们用一个值替换空单元格： #Replace NULL values with the number 130 import pandas as pd df = pd.read_csv...对于较大的数据集，要替换错误的数据，你可以创建一些规则，例如，为合法的值设置一些界限，并替换任何超出界限的值。

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    Python数据分析之pandas数据选取

    这种情况一次只能选取行或者列，即一次选取中，只能为行或者列设置筛选条件（只能为一个维度设置筛选条件）。 2）区域选取（多维选取）：df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]。...这种方式可以同时为多个维度设置筛选条件。 3）单元格选取（点选取）：df.at[]，df.iat[]。准确定位一个单元格。 接下来，我们以下面的数据为例，分别通过实例介绍这三种情况。...单元格选取包括df.at[]和df.iat[]两种方法。...df.at[]和df.iat[]选取的都是单个单元格（单行单列），所以返回值都为基本数据类型。...5）df[]的方式只能选取行和列数据，不能精确到单元格，所以df[]的返回值一定DataFrame或Series对象。 6）当使用DataFrame的默认索引（整数索引）时，整数索引即为标签索引。

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    Python进阶之Pandas入门(四) 数据清理

    通过这一课，您将会： 1、学会清理列索引； 2、学会处理缺失数据。 清理列索引 很多时候，数据集将具有包含符号、大小写单词、空格和拼写的冗长列名。...如何处理缺失的值 在研究数据时，您很可能会遇到缺失值或null值，它们实际上是不存在值的占位符。最常见的是Python的None或NumPy的np.nan，在某些情况下它们的处理方式是不同的。...第一步是检查我们的DataFrame中的哪些单元格是空的: print (movies_df.isnull()) 运行结果： ?...注意isnull()返回一个DataFrame，其中每个单元格是真还是假取决于该单元格的null状态。...除了删除行之外，您还可以通过设置axis=1来删除空值的列: movies_df.dropna(axis=1) 在我们的数据集中，这个操作将删除revenue_millions和metascore列。

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    Python数据分析之pandas数据选取

    这种情况一次只能选取行或者列，即一次选取中，只能为行或者列设置筛选条件（只能为一个维度设置筛选条件）。 2）区域选取（多维选取）：df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]。...这种方式可以同时为多个维度设置筛选条件。 3）单元格选取（点选取）：df.at[]，df.iat[]。准确定位一个单元格。 接下来，我们以下面的数据为例，分别通过实例介绍这三种情况。...单元格选取包括df.at[]和df.iat[]两种方法。...df.at[]和df.iat[]选取的都是单个单元格（单行单列），所以返回值都为基本数据类型。...5）df[]的方式只能选取行和列数据，不能精确到单元格，所以df[]的返回值一定DataFrame或Series对象。 6）当使用DataFrame的默认索引（整数索引）时，整数索引即为标签索引。

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    肝了3天，整理了90个Pandas案例，强烈建议收藏！

    如何获取 Series 的索引和值 如何在创建 Series 时指定索引 如何获取 Series 的大小和形状 如何获取 Series 开始或末尾几行数据 Head() Tail() Take() 使用切片获取...Series 子集 如何创建 DataFrame 如何设置 DataFrame 的索引和列信息 如何重命名 DataFrame 的列名称 如何根据 Pandas 列中的值从 DataFrame 中选择或过滤行...中获取列标题列表 如何随机生成 DataFrame 如何选择 DataFrame 的多个列 如何将字典转换为 DataFrame 使用 ioc 进行切片 检查 DataFrame 中是否是空的 在创建...DataFrame 时指定索引和列名称 使用 iloc 进行切片 iloc 和 loc 的区别 使用时间索引创建空 DataFrame 如何改变 DataFrame 列的排序 检查 DataFrame...单元格中获取值 使用 DataFrame 中的条件索引获取单元格上的标量值 设置 DataFrame 的特定单元格值 从 DataFrame 行获取单元格值 用字典替换 DataFrame 列中的值

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    Python数据分析实战之技巧总结

    —— Pandas的DataFrame如何固定字段排序 —— 保证字段唯一性应如何处理 —— 透视表pivot_table函数转化长表注意问题 ——Pandas的DataFrame数据框存在缺失值NaN...运算如何应对 ——如何对数据框进行任意行列增、删、改、查操作 —— 如何实现字段自定义打标签 Q1：Pandas的DataFrame如何固定字段排序 df_1 = pd.DataFrame({"itemtype...Q4、数据运算存在NaN如何应对 需求：pandas处理多列相减，实际某些元素本身为空值，如何碰到一个单元格元素为空就忽略了不计算，一般怎么解决！...#如果这样操作，发现所求列为空值，不是我想要的结果 df["照明用电"]=df["电耗量"]-df["空调用电"]-df["动力用电"]-df["特殊用电"] ? 应该如何处理？...Q5、如何对数据框进行任意行列增、删、改、查操作 df1=df.copy() #复制一下 # 增操作 #普通索引，直接传入行或列 # 在第0行添加新行 df1.loc[0] = ["F","1月",

    2.4K10

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十九·一）

    此方法逐个传递您的索引的每个级别。要为索引设置样式，请使用axis=0，要为列标题设置样式，请使用axis=1。...设置类而不是使用 Styler 函数 对于大型数据框，其中许多单元格应用相同的样式，将样式声明为类并将这些类应用于数据单元格可能更有效，而不是直接应用样式于单元格。...高亮空值 [49]: df2.iloc[0,2] = np.nan df2.iloc[4,3] = np.nan df2.loc[:4].style.highlight_null(color='yellow...为了展示一个示例，这里展示了如何使用新的 align 选项来更改上述内容，结���设置 vmin 和 vmax 限制，图形的 width，以及单元格的底层 css props，留出空间来显示文本和条形图...空单元格包括blank 裁剪的单元格包括col_trim或row_trim id的结构是T_uuid_level_row_col，其中level仅用于标题，标题只会有row

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    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(30)：

    今天来看看怎么填补有意义的空白单元格，并且对应的 pandas 方法。...好吧，幸好你已经长时间接受这种非人的锻炼，打开 Excel，定位 + 等号 + 批量写入，轻松解决： 内功心法：选区 -> 定位 -> 空值 -> 输入公式 -> 引用上方一个单元格 -> Ctrl +...幸好，你想起来昨晚看到这一篇文章刚好说到是如何用 pandas 解决 ---- pandas 中的填"坑" 对于 pandas 来说，Excel 中的这些空单元格，加载后全是 nan： 这么看来一点都不时尚了...要填补这些眼花缭乱的 nan，只需要一个方法： 行2：表格.fillna() 填"坑"操作，但是怎么填是有讲究的，参数 method 就是告诉他怎么填 method 参数有很多可选值：{'backfill...其实很多时候这些坑来源于合并单元格，比如原来的表格是这样子： 你要统计每个人的总销量 看完这文章，你不就非常容易搞定事情了吗： ----

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    《Python for Excel》读书笔记连载12：使用pandas进行数据分析之理解数据

    引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计，并讲解了将数据聚合到子集的两种方法...默认情况下，它们返回沿轴axis=0的系列，这意味着可以获得列的统计信息： 如果需要每行的统计信息，使用axis参数： 默认情况下，缺失值不包括在描述性统计信息（如sum或mean）中，这与Excel处理空单元格的方式一致...，因此在包含空单元格的区域内使用Excel的AVERAGE公式将获得与应用于具有相同数字和NaN值（而不是空单元格）的系列的mean方法相同的结果。...为此，首先按洲对行进行分组，然后应用mean方法，该方法将计算每组的均值，自动排除所有非数字列： 如果包含多个列，则生成的数据框架将具有层次索引，即我们前面遇到的多重索引： 可以使用pandas提供的大多数描述性统计信息...同时重置了索引，以便所有信息都可以作为常规列使用。然后，提供id_vars来指示标识符，并提供value_vars来定义“非透视表(unpivot)”的列。

    4.3K30

    从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

    本文为粉丝投稿的《从Excel到Python》读书笔记 本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作...4.更改数据格式 Excel中通过“设置单元格格式”功能可以修改数据格式。 ? Python中通过astype函数用来修改数据格式。...索引列可以进行数据提取，汇总，数据筛选 #设置索引列 df_inner.set_index('id') ?...#按索引提取区域行数值 df_inner.loc[0:5] ? Reset_index函数用于恢复索引，这里我们重新将date字段的日期 设置为数据表的索引，并按日期进行数据提取。...#重设索引 df_inner.reset_index() ? #设置日期为索引 df_inner=df_inner.set_index('date') ?

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    Excel中如何实现粘贴或下拉填充时不改变单元格已设置线条及相关格式？

    Excel单元格中已设置有固定线条或相关背景、格式，怎么样能在粘贴或下拉填充时原来的线条或格式不变——针对这个问题，其实比较简单，以下分开两种情况逐一说明： 一、粘贴 其实，...要做到粘贴时不改变单元格的格式，非常简单，只要使用选择性粘贴即可，比如只要粘贴为数值，如下图所示： 1、粘贴前数据及格式如下： 2、选择要复制粘贴的数据，进行复制 3、在要粘贴的位置右键，直接单击粘贴为数值按钮即可...（如果版本低没有该智能选项的话可单击“选择性粘贴-数值”操作） 以上是粘贴值的情况，通过这种方式，目标单元格内的格式不会有任何改变。...方法如下： 2.1 以公式所在单元格为第一个单元格，选择需要填充的全部单元格，如下图所示： 2.2 按F2键进入编辑状态，如下图所示： 2.3 按...Ctrl+Enter完成填充，如下图所示： 以上是针对粘贴和填充两种情况下的不改变单元格格式的操作方法，可以看出，随着Excel版本的更新，有很多更加智能方便的功能可以使用，因此，有条件的情况下

    7K10

    Pandas 表格样式设置指南，看这一篇就够了！

    02 隐藏索引 用 hide_index() 方法可以选择隐藏索引，代码如下： df_consume.style.hide_index() 效果如下： 隐藏索引 03 隐藏列 用 hide_columns...空值设置 使用 na_rep 设置空值的显示，一般可以用 -、/、MISSING 等来表示: df_consume.style.hide_index()\ .hide_columns...可以通过设置 aligh 参数的值来控制显示方式： left: 最小值从单元格的左侧开始。 zero: 零值位于单元格的中心。...mid: 单元格的中心在（max-min）/ 2，或者如果值全为负（正），则零对齐于单元格的右（左）。...复杂样式 当样式设置较多时，比如同时隐藏索引、隐藏列、设置数据格式、高亮特定值等，这个时候有些操作在导出后使用时并没有效果。

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    Pandas 表格样式设置指南，看这一篇就够了！

    数据格式设置 空值设置 使用 na_rep 设置空值的显示，一般可以用 -、/、MISSING 等来表示: df_consume.style.hide_index()\...空值设置 05 颜色高亮设置 对于最大值、最小值、NaN等各类值的颜色高亮设置，pandas 已经有专门的函数来处理，配合 axis 参数可以对行或者列进行应用： highlight_max() highlight_min...高亮最小值 highlight_null 通过 highlight_null()来高亮空值（NaN值） df_consume.style.hide_index()\ .hide_columns...zero: 零值位于单元格的中心。 mid: 单元格的中心在（max-min）/ 2，或者如果值全为负（正），则零对齐于单元格的右（左）。...复杂样式 当样式设置较多时，比如同时隐藏索引、隐藏列、设置数据格式、高亮特定值等，这个时候有些操作在导出后使用时并没有效果。

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