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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

pandas.core.frame.DataFrame； 生成一个随机数数组； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

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    VBA程序：对加粗的单元格中的值求和

    标签：VBA 下面的VBA自定义函数演示了如何对应用了粗体格式的单元格求和。...在VBE中，插入一个标准模块，在其中输入下面的代码： Public Function SumBold( _ ParamArray vInput() As Variant) As Variant...ErrHandler: '检查是否溢出 If Err.Number = 6 Then SumBold = CVErr(xlErrNum) Resume Continue End Function 注意，当求和的单元格区域中单元格格式发生更改时...这意味着，仅对求和单元格区域中的单元格设置加粗格式，使用该自定义函数求和的值不会改变，除非按F9键强制计算，或者在工作表中输入内容导致工作表重新计算。...这个程序也提供了一个模板，可以稍作修改对其它格式设置的单元格来求和

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    Excel公式练习：查找每行中的最小值并求和（续）

    在《Excel公式练习：查找每行中的最小值并求和》中，我们提供的示例数据每行只有2列，如果数据有3列，又如何求每行最小值之和呢？ 本次的练习是：如下图1所示，求每行最小值之和。...解决方案 公式1：《Excel公式练习：查找每行中的最小值并求和》中的公式5可以应用到3列： =SUM(LARGE(A1:C10,MOD(LARGE(ROW(A1:C10)*10^6+RANK(A1:C10...为了直观地解释这一点，我在第G列和第H列中插入了RANK函数。RANK函数也LARGE函数一样，处理一维和二维区域。 在列G和列H中，可以看到上面数组中给定的值已按条件格式化，如下图2所示。...稍等，总结一下我们到目前为止所讲解的： 1.使用RANK函数返回值矩阵，按以下顺序对原始数据进行排序：原始数据集中的最大值分配秩1，原始数据集中的最小值分配秩30。...3.从第一个值开始，通过查看数组中的每n个值来提取行最大值，其中n是原始数据集中的列数。

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    Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和

    一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个Python列表求和的问题，如下图所示。...3] print(list([s1, s2, s3, s4])) 上面的这个代码可以实现，但是觉得太不智能了，如果每个子列表里边有50个元素的话，再定义50个s变量，似乎不太好，希望可以有个更加简便的方法...1, 2, 3, 4], [1, 5, 1, 2], [2, 3, 4, 5], [5, 3, 1, 3]] [print(sum(i)) for i in zip(*lst)] 使用了列表解包的方法...这篇文章主要分享了使用Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共3个方法，顺利帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【dcpeng】提问，感谢【瑜亮老师】、【月神】、【Daler】给出的代码和具体解析，感谢粉丝【猫药师Kelly】等人参与学习交流。 小伙伴们，快快用实践一下吧！

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    手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

    默认值为5，也可以自定义参数。 ? 2、查看特定列的数据 ? 3、查看所有列的名字 ? 4、查看信息 查看DataFrame的数据属性总结： ? 5、返回到DataFrame ?...Python提供了许多不同的方法来对DataFrame进行分割，我们将使用它们中的几个来了解它是如何工作的。...如果想要用特定值查看整个DataFrame，可以使用drop_duplicates函数： ? 15、排序 对特定列排序，默认升序： ?...五、数据计算 1、计算某一特定列的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和 按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...有四种合并选项： left——使用左侧DataFrame中的共享列并匹配右侧DataFrame，N/A为NaN； right——使用右侧DataFrame中的共享列并匹配左侧DataFrame，N/A为

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    numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

    /前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作，以最大值和最小值的求取为例，这里以第一列为目标数据，来进行求值。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨

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    python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件

    header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉（例如本例中的2；本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...usecols : array-like, default None 返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。...返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用，索引列也将被忽略。...na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None 一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。默认为‘1....verbose : boolean, default False 是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。

    3.8K20

    pandas 缺失数据处理大全

    本次来介绍关于缺失值数据处理的几个常用方法。 一、缺失值类型 在pandas中，缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。...对于一个dataframe而言，判断缺失的主要方法就是isnull()或者isna()，这两个方法会直接返回True和False的布尔值。可以是对整个dataframe或者某个列。...五、缺失值填充 一般我们对缺失值有两种处理方法，一种是直接删除，另外一种是保留并填充。下面先介绍填充的方法fillna。...1、加法 df >>A B C D 0 a1 b1 1 5.0 1 a1 None 2 NaN 2 a2 b2 3 9.0 3 a3 b3 4 10.0 --------------- # 对所有列求和...NA，但值会保留在列中，可以使用skipna=False跳过有缺失值的计算并返回缺失值。

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    Read_CSV参数详解

    header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉（例如本例中的2；本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...usecols : array-like, default None 返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。...返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用，索引列也将被忽略。...na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None 一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。默认为‘1....verbose : boolean, default False 是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。

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    python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件

    header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉（例如本例中的2；本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...usecols : array-like, default None 返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。...返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用，索引列也将被忽略。...na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None 一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。默认为‘1....verbose : boolean, default False 是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。

    6.4K60

    pandas.read_csv参数详解

    header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉（例如本例中的2；本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...usecols : array-like, default None 返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。...返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用，索引列也将被忽略。...na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None 一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。默认为‘1....verbose : boolean, default False 是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。

    3.1K30

    Python库的实用技巧专栏

    0, 否则设置为None, 如果明确设定header=0就会替换掉原来存在列名, 如果是list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着每一列有多个标题), 介于中间的行将被忽略掉, 注意：如果skip_blank_lines...=True, 那么header参数忽略注释行和空行, 所以header=0表示第一行数据而不是文件的第一行 names: array like 用于结果的列名列表, 若数据文件中没有列标题行则需要执行header..., 如果文件不规则, 行尾有分隔符, 则可以设定index_col=False来使pandas不适用第一列作为行索引 usecols: array-like 返回一个数据子集, 该列表中的值必须可以对应到文件中的位置...(数字可以对应到指定的列)或者是字符传为文件中的列名, 例如：usecols有效参数可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’], 使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗...从文件头开始算起) na_values: scalar, str, list-like, or dict 一组用于替换NA/NaN的值, 如果传递, 需要制定特定列的空值。

    2.3K30

    三个你应该注意的错误

    假设促销数据存储在一个DataFrame中，看起来像下面这样（实际上不会这么小）： 如果你想跟随并自己做示例，以下是用于创建这个DataFrame的Pandas代码： import pandas as...由于某种原因，一些促销代码值未被记录。 groupby函数默认忽略缺失值。要包含它们在计算中，你需要将dropna参数设置为False。...然而，你可能会处理更大的DataFrame（数千或数百万行），这样就不可能进行视觉检查了。 始终牢记缺失值并检查它们。 我们要谈论的第二个悄悄错误是链式索引。...在Pandas的DataFrame上进行索引非常有用，主要用于获取和设置数据的子集。 我们可以使用行和列标签以及它们的索引值来访问特定的行和标签集。 考虑我们之前示例中的促销DataFrame。...这可能是一个小差异，但肯定会导致意外结果，并具有误导你的分析的潜力。 loc和iloc方法对许多任务非常有用，但你应该了解它们之间的差异。

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