对pandas DataFrame的不同列执行不同的操作 - 腾讯云开发者社区

我们在使用表格控件时，经常需要动态生成表格的列，并且某些列要求特殊的样式（如右对齐）表格样式---------------- 可以用cell-class-name 实现右对齐表格头根据空格换行 ...--- 使用render-header addPullRightClass和renderheader都是methods中的函数 el-table模板 <el-table :data="filterData2...-05-03", name: "王小虎", address: "上海市普陀区金沙江路 1516 弄" } ], 样式右对齐函数（返回的是

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不同列不同行的数据如何进行转置？

案例模拟文件下载 http://gofile.me/4KHV7/SUo5ywXxC 我们来分享下不同思路的处理方式。先展示一下网友蜗牛给的答案。 (一) 通过分组后逆透视后再用透视还原来完成。...增加列判断归属，并向下填充。...Table.AddColumn(源, "自定义", each if Text.Contains([列1],"班") then [列1] else null) Table.FillDown(已添加自定义,...通过转换得到错误的值并用错误值替换的方式来命名日期列的标题。...最后通过透视得到最终的结果 Table.Pivot(更改的类型, List.Distinct(更改的类型[属性]), "属性", "值" ? 再来看下简化的操作。

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Pandas DataFrame显示行和列的数据不全

参考链接：在Pandas DataFrame中处理行和列在print时候，df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下： #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None...) #设置value的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 可以参看官网上的资料，自行选择需要修改的参数： https://pandas.pydata.org.../pandas-docs/stable/reference/api/pandas.set_option.html

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pandas的dataFrame的行列索引操作

pandas的dataFrame的索引值从1开始假设有一个dataFrame: ? 这里的index的索引列是从0开始的，那么现在我想要让它从1开始怎么做？...axis为1表示删除列，0表示删除行。inplace为True表示直接对原表修改。...如：先删除A列，然后在原表data中第1列插入被删掉的列。...中DataFrame修改index、columns名的方法一般常用的有两个方法： 1、使用DataFrame.index = [newName]，DataFrame.columns = [newName...import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame df1 = DataFrame(np.arange

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Pandas 中三个对列转换的小操作

前言本文主要介绍三个对列转换的小操作： split 按分隔符将列分割成多个列 astype 转换列为其它类型将对应列上的字符转换为大写或小写创建 DataFrame 首先，导入 Pandas 模块...，通过传入字典的方式创建 DataFrame。...df_dev 的索引； "dev_id" 为索引命名； inplcae = True 为原地操作，也就是说此次修改不会创建新的对象。...name"], inplace = True) df_dev df_dev["name"].str.split(" ", n = 1, expand = True) split 函数是 Series 的操作...，全名为 Series.str.split，它可以根据给定的分隔符对 Series 对象进行划分； " " 按照空格划分，我们可以传入字符串或者正则表达式，如果不指定则按照空格进行划分； n = 1 分割数量

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pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

遍历数据有以下三种方法：简单对上面三种方法进行说明： iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...(index) # 输出每行的索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一行，通过列名name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1

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将DataFrame写入同个表的不同sheetname

将DataFrame写入同个表格的不同sheetname 在实际工作中总会遇到这样的需求：将类型的数据放在一个excel表格中，但是位置在不同的sheetname。...本文介绍使用pandas来实现这样的需求。...方法通过pandas的ExcelWriter方法来实现，比如现在有3个不同的DataFrame，我们通过如下的代码来实现数据写入：实例化一个ExcelWriter对象通过对象的to_excel方法来分批写入...import pandas as px # 1、准备好3个DataFrame # 2、写入数据 writer = pd.ExcelWriter("学生成绩.xlsx") # 设置表名 df1....to_excel(writer,"语文",index=False) # 第一个sheetname，同时去掉DataFrame中的行索引 df2.to_excel(writer,"数学",index=False

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pandas中 df和df]的不同

样例数据 df = pd.DataFrame({‘X’: [1, 2, 7, 5, 10], ‘Y’: [4, 3, 8, 2, 9]}) df[‘X’] [[]] df[[‘X’]]...相信通过观察它们的输出结果，你一定可以会猜测他们的数据类型不同的。...df[‘X’]更像是pd.series类型的，而df[[“X”]]是pd.Dateframe类型，事实也的确如此。...type(df[‘X’]) type(df[[‘X’]]) 除此之外，df[[‘X’,‘Y’]]这样的写法也是被支持的，而df[‘X’,‘Y’]则不被允许。

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shell | 不同执行方式的区别

/filename、source filename 这四种执行方式 source filename 可以使用 . filename 代替，在当前的 bash 环境下读取并执行脚本文件中的命令，且脚本文件的变量...，在脚本执行完成后会保存下来 ..../filename 和 sh filename 或者 bash filename 是等效的，都是开启一个子shell来运行脚本文件，脚本中设置的变量执行完毕后不会保存除..../test.sh mysqld 27396 27397 29426 新开一个终端，查看进程第一个pid是在子shell中执行监控脚本的进程号第二个pid不太清楚哪里来的，也grep不到这个进程号，...应该是脚本执行一瞬间就释放掉了第三个pid是mysql实际运行中的进程号实际中脚本的pid和mysqld的pid顺序不太一样，取决于pid的大小在脚本再添加个 grep 过滤掉脚本本身的进程来规避这个问题

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NumPy中的广播：对不同形状的数组进行操作

NumPy是用于Python的科学计算库。它是数据科学领域中许多其他库（例如Pandas）的基础。在机器学习领域，无论原始数据采用哪种格式，都必须将其转换为数字数组以进行计算和分析。...因此，需要对阵列进行快速，鲁棒和准确的计算，以对数据执行有效的操作。 NumPy是科学计算的主要库，因为它提供了我们刚刚提到的功能。在本文中，我们重点介绍正在广播的NumPy的特定类型的操作。...广播描述了在算术运算期间如何处理具有不同形状的数组。我们将通过示例来理解和练习广播的细节。我们首先需要提到数组的一些结构特性。...a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([1,1,1,1]) a + b array([2, 3, 4, 5]) 因为操作是按元素执行的，所以数组必须具有相同的形状...由于在两个维度上都进行广播，因此所得数组的形状为（4,4）。 ? 当对两个以上的数组进行算术运算时，也会发生广播。同样的规则也适用于此。每个尺寸的大小必须相等或为1。

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VBA技巧：使用数组复制不同的列

标签：VBA，Evaluate方法假设我们只想复制工作表中指定列的数据，例如第1、2、5列的数据，有多种实现方法，这里介绍使用数组的VBA代码实现。...1、2、5列的数据输出到工作表Sheet2中。...数组和行都是固定的。如何针对不同的行使其成为动态的？为了涵盖数据集，假设在声明lRow变量后，数组（ar）可以是： ar=Range(“A1:F”& lRow）但如何对行执行此操作？...，但有一个优点，即灵活地基于列的长度。...你可以根据实际数据范围和要复制的列，稍微修改上述代码，以满足你的需要。

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数据分析-Pandas DataFrame的基本操作

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[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...# 意思为修改DataFrame不创建新的对象 # In[54]: df.set_index('Day',inplace=True) df.head() # ## 打印Visits的列值 # In[55...','Rates']] # ## 将Visits列的值转换为list # In[58]: df.Visits.tolist() # ## 将Visits和Rates两列转换为numpy数组 # In[59

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《Pandas Cookbook》第02章 DataFrame基本操作1. 选取多个DataFrame列2. 对列名进行排序3. 在整个DataFrame上操作4. 串联DataFrame方法5. 在

选取多个DataFrame列 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie_actor_director...在整个DataFrame上操作 In[18]: pd.options.display.max_rows = 8 movie = pd.read_csv('data/movie.csv...: 137648 # 该数据集的维度 In[20]: movie.ndim Out[20]: 2 # 该数据集的长度 In[21]: len(movie) Out[21]: 4916 # 各个列的值的个数...Series再使用sum，返回整个DataFrame的缺失值的个数，返回值是个标量 In[32]: movie.isnull().sum().sum() Out[32]: 2654 # 判断整个DataFrame...强行返回每列的值，必须填入缺失值。

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Python+pandas+matplotlib控制不同曲线的属性

Python程序设计实验指导书》（ISBN：9787302525790），董付国，清华大学出版社图书详情：https://item.jd.com/12592638.html =========== pandas...的Series和DataFrame结构的plot()方法可以自动调用matplotlib的功能进行绘图，在数据分析和处理时可以很方便地进行可视化。...这样的图虽然已经包含了必需的图形信息，但还是缺少一些元素，例如图形标题、纵轴标签，可以设置DataFrame的plot()方法的title参数来实现图形标题（可以使用help()函数查看plot()方法完整用法和所有参数含义...），使用这样方式绘制的图形也是可以通过pyplot进行控制的，这样就可以使用pyplot的ylabel()函数来设置图形纵轴标签了，例如 ?...类似地，通过pyplot的其他函数还可以对图形坐标轴进行更多设置，可以参考公众号“Python小屋”之前推送过的文章。上面绘制的图形中，两条曲线的线型、线宽都是一样的，只是颜色不同。

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Python+Pandas逐行处理DataFrame中的某列数据（无循环）

问题描述：创建一个包含10行6列随机数的DataFrame，行标签从大写字母A开始，列标签从小写字母u开始。...然后从上向下遍历，如果某行u列的值比上一行u列的值大，就把该行x列的值改为上一行x列的值加1，否则保持原来的值不变。参考代码：运行结果：

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【数据处理包Pandas】DataFrame数据的基本操作

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。...print(type(df.loc[['乙'],['英语']])) pandas.core.frame.DataFrame'> 二、DataFrame数据的编辑（一）增加数据 1、一次增加一列数据...（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。...del 关键字直接在原始 DataFrame 上操作，不返回新的 DataFrame，而是直接修改原始对象。 del 关键字只能用于删除列，不能用于删除行。

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python下的Pandas中DataFrame基本操作（二），DataFrame、dict、array构造简析

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）。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。...跟其他类似的数据结构相比（如R的data.frame），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...导入基本python库： import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造：　　1：直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典； dict...：将列表或数组赋值给某个列时，其长度必须跟DataFrame的长度相匹配！！

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不同规则的中文分词对Lucene索引的影响

不同规则的中文分词对Lucene索引的影响 ...基本上可以这样理解Token，在英文中Token是一个单词，在汉语中是不同切分结果中[]内的单词。...原因很明显，汉语中常用的字大概4000多个，所以单字切分的Term上限也大概就是这么多，词义切分就不同了，我这里的词义词典大概有4万多个。...由于目前对索引文件格式还不了解，现在只能猜测为什么会出现这样的结果了。因为单字切分的Term少，那么指向这个Term的链接信息就越多，（搜索结果也越不相关）。反之亦然。...上面的测试数据中没有过滤常用的汉字。常用的汉字对搜索是没有作用的，比如：的，是等。

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bat批处理命令根据不同的操作系统设置不同的电源使用方案

直接下发策略远程关机是可以的，但怕有误伤；准备推送策略让电脑休眠，毕竟能省一点是一点吗，接着发现这得每天推送一次脚本，并且遇到加班的同事策略就显得呆板了，无法在错过执行时间后继续运行；又考虑了下，想办法更改终端的电源方案...，控制显示器关机和睡眠时间，这样只要符合策略系统自己就执行了；继续完善，xp和win7系统更改电源方案命令还不一样；最后决定通过360天擎平台推送批处理脚本，然后脚本根据操作系统执行对应的命令，这样终端电源方案被改了...5、使用批处理文件设置不同的系统使用不同的命令 @echo off ver|find "5.1" if errorlevel 1 goto win7 if errorlevel 0 goto xp :...（5）需要执行的命令放在echo 系统名称和goto end中间即可。...6、使用360天擎或者盈高准入推送批处理文件只要将bat批处理文件推送到对应终端然后执行，这样终端的电源计划就被修改了，只要满足条件就会触发。

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shell不同时间执行shell的区别

服务器登录后，执行的shell为 .bash_profile .bash_login .profile 注销主机后，执行的shell为 .bash_logout 执行交互式shell时， .bashrc...执行非交互式shell，会执行变量设置的BASH_ENV 例如：export BASH_ENV="/root/test.sh" image.png image.png

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Element Table 动态生成列并且不同的列显示不同的样式

不同列不同行的数据如何进行转置？

Pandas DataFrame显示行和列的数据不全

pandas的dataFrame的行列索引操作

Pandas 中三个对列转换的小操作

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

将DataFrame写入同个表的不同sheetname

pandas中 df和df]的不同

shell | 不同执行方式的区别

NumPy中的广播：对不同形状的数组进行操作

VBA技巧：使用数组复制不同的列

数据分析-Pandas DataFrame的基本操作

《Pandas Cookbook》第02章 DataFrame基本操作1. 选取多个DataFrame列2. 对列名进行排序3. 在整个DataFrame上操作4. 串联DataFrame方法5. 在

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