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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。...首先定义了一个字典 data，其中键为 “label”，值为一个列表 [1, 2, 3, 4]。然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。...arr = np.concatenate((random_array, values_array), axis=1) 最后一行代码使用 numpy 库中的 concatenate () 函数将前面得到的两个数组沿着第二轴...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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    漫画：如何在数组中找到和为 “特定值” 的两个数？

    我们来举个例子，给定下面这样一个整型数组（题目假定数组不存在重复元素）： 我们随意选择一个特定值，比如13，要求找出两数之和等于13的全部组合。...由于12+1 = 13，6+7 = 13，所以最终的输出结果（输出的是下标）如下： 【1， 6】 【2， 7】 小灰想表达的思路，是直接遍历整个数组，每遍历到一个元素，就和其他元素相加，看看和是不是等于那个特定值...第1轮，用元素5和其他元素相加： 没有找到符合要求的两个元素。 第2轮，用元素12和其他元素相加： 发现12和1相加的结果是13，符合要求。 按照这个思路，一直遍历完整个数组。...在哈希表中查找1，查到了元素1的下标是6，所以元素12（下标是1）和元素1（下标是6）是一对结果： 第3轮，访问元素6，计算出13-6=7。...在哈希表中查找7，查到了元素7的下标是7，所以元素6（下标是2）和元素7（下标是7）是一对结果： 按照这个思路，一直遍历完整个数组即可。

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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

    19.5K40

    Python数据处理 | 批量提取文件夹下的csv文件，每个csv文件根据列索引提取特定几列，并将提取后的数据保存到新建的一个文件夹

    ，那天在准备去吃饭前刚好看到，几分钟搞定，午饭加个鸡腿~~ ---- 二、解决方法 实现代码如下： import os import pandas as pd path1 = "你放所有csv的文件夹路径..." # 你放所有csv的文件夹路径 path2 = "....索引指定列的数据 df2 = df1[['时间', '风机', '平均齿轮箱主滤芯1_1压力', '平均齿轮箱主滤芯1_2压力', '平均齿轮箱主滤芯...2_1压力', '平均齿轮箱主滤芯2_2压力']] # 保存到新建的文件夹 文件夹名data下面 df2.to_csv(path2...、Pandas的读取数据、索引指定列的数据、保存数据就能解决（几分钟的事儿）。

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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...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...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

    13.5K20

    一个类如何实现两个接口中同名同参数不同返回值的函数

    假设有如下两个接口: public interface IA {     string GetA(string a); } public interface IB {     int GetA(string... a); } 他们都要求实现方法GetA,而且传入的参数都是一样的String类型,只是返回值一个是String一个是Int,现在我们要声明一个类X,这个类要同时实现这两个接口: public class... X:IA,IB 由于接口中要求的方法的方法名和参数是一样的,所以不可能通过重载的方式来解决,那么我们该如何同时实现这两个接口拉?...解决办法是把其中的不能重载的方法直接写成接口的方法,同时要注意这个方法只能由接口调用,不能声明为Public类型的.所以X的定义如下: public class X:IA,IB {     public...IB.GetA(string a)//实现IB接口     {         Console.WriteLine("IB.GetA");         return 12;     } } 同样如果有更多的同名同参不同返回值的接口

    4.1K20

    国外大神制作的超棒 Pandas 可视化教程

    DataFrame 是表格型的数据结构。因此，我们可以将其当做表格。DataFrame 是以表格类似展示，而且还包含行标签、列标签。另外，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)。...import pandas as pd df.loc[1:3, ['Artist']] # loc(这里会包含两个边界的行号所在的值) ? 3. 过滤数据 过滤数据是最有趣的操作。...处理空值 数据集来源渠道不同，可能会出现空值的情况。我们需要数据集进行预处理时。 如果想看下数据集有哪些值是空值，可以使用 isnull() 函数来判断。...import pandas as pd # 将值填充为 0 pd.fillna(0) 5. 分组 我们使用特定条件进行分组并聚它们的数据，也是很有意思的操作。...相加在一起，然后组合在 Jazz 列中显示总和。

    3.3K20

    国外大神制作的超棒 Pandas 可视化教程

    DataFrame 是表格型的数据结构。因此，我们可以将其当做表格。DataFrame 是以表格类似展示，而且还包含行标签、列标签。另外，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)。...我们可以通过使用特定行的值轻松筛选出行。比如我们想获取音乐类型(Genre)为值为 Jazz 行。 ? 再比如获取超过 180万听众的 艺术家。 ?...4.处理空值 数据集来源渠道不同，可能会出现空值的情况。我们需要数据集进行预处理时。...import pandas as pd # 将值填充为 0 pd.fillna(0) 5.分组 我们使用特定条件进行分组并聚它们的数据，也是很有意思的操作。...相加在一起，然后组合在 Jazz 列中显示总和。

    3.2K20

    两个对象值相同(x.equals(y) == true)，但却可有不同的hash code，这句话对不对？

    不对，如果两个对象x和y满足x.equals(y) == true，它们的哈希码（hash code）应当相同。...Java对于eqauls方法和hashCode方法是这样规定的：(1)如果两个对象相同（equals方法返回true），那么它们的hashCode值一定要相同；(2)如果两个对象的hashCode相同，...当然，你未必要按照要求去做，但是如果你违背了上述原则就会发现在使用容器时，相同的对象可以出现在Set集合中，同时增加新元素的效率会大大下降（对于使用哈希存储的系统，如果哈希码频繁的冲突将会造成存取性能急剧下降...，多次调用x.equals(y)应该得到同样的返回值），而且对于任何非null值的引用x，x.equals(null)必须返回false。...实现高质量的equals方法的诀窍包括：1. 使用==操作符检查"参数是否为这个对象的引用"；2. 使用instanceof操作符检查"参数是否为正确的类型"；3.

    1.5K20

    Moment的diff方法两个日期正反比较值大小竟然不同？看完算法原理，原来是我天真了

    问题 大家好，我是数据里奥斯，今天有一段业务逻辑需要判断选择的时间范围不能超过3个月，这种常规的比较用moment.js的diff方法不是手到擒来么？...Return P1M30D 看完这一段，我豁然开朗，拿我们今天遇到的实际case，我讲一下他解释的这段原理到底是怎么实现的： diff算法是先加或者减每个整月一直到不能减，然后再看剩下的天数和当月比较的百分比...结论 所以，moment.js的diff方法在比较以天/月份/年份这样特殊粒度的单位时，都会优先按照整粒度扣除，剩下的小数部分，是根据子一级的粒度取当年/月/日为参照按比值算出的，这才有了这种A比B的值和...B比A的值竟然不一样的情况。...虽说一般来讲这个值多一点少一点不会有影响，毕竟我们是按找自己规定的粒度来比较的，但是这种原理能整明白，也不失为一种“学到了”的收获，嘿嘿 我是数据里奥斯～

    2K10

    Python库的实用技巧专栏

    : 相同Key值相加, 不同Key保留 result2 = test1 - test2 # counter相减: 相同Key值相减, 不同Key用0代替再相减, 结果只保留value是正值的key result3...在没有列标题时, 给列添加前缀 mangle_dupe_cols : bool 重复的列, 将多个重复列表示为"X.0"..."...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。...来做转换, Pandas尝试使用三种不同的方式解析, 如果遇到问题则使用下一种方式 使用一个或者多个arrays(由parse_dates指定)作为参数 连接指定多列字符串作为一个列作为参数 每行调用一次...(不推荐使用) compact_ints: bool 这个参数将会在未来版本移除(不推荐使用), 如果设置compact_ints=True, 那么任何有整数类型构成的列将被按照最小的整数类型存储, 是否有符号将取决于

    2.9K30

    Pandas入门2

    image.png 5.2 DataFrame相加 对于DataFrame，对齐会同时发生在行和列上，两个DataFrame对象相加后，其索引和列会取并集，缺省值用NaN。...image.png 5.5 排序和排名 使用DataFrame对象的sort_valuse方法，需要两个参数：第1个参数by是根据哪一行或列排序； 第2个参数axis为0或1，默认为0，0为按列排序，...将数据列 Mjob 和 Fjob中所有数据实现首字母大写 df[['Mjob','Fjob']].applymap(str.title) Step 6....方法的返回值的数据类型是字符串。 另外，其实time模块中有strftime方法，需要1个参数，参数为字符串格式。可以将现在的时间转换为字符串。 ?...image.png 7.3 Pandas中的时间序列 pandas通常是用于处理成组日期的，不管这个日期是DataFrame的轴索引还是列。to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。

    5.4K20

    在Pandas中实现Excel的SUMIF和COUNTIF函数功能

    顾名思义，该函数对满足特定条件的数字相加。 示例数据集 本文使用从Kaggle找到的一个有趣的数据集。...在df[]中，这个表达式df['Borough']=='MANHATTAN'返回一个完整的True值或False值列表（2440个条目），因此命名为“布尔索引”。...一旦将这个布尔索引传递到df[]中，只有具有True值的记录才会返回。这就是上图2中获得1076个条目的原因。...Pandas中的SUMIFS SUMIFS是另一个在Excel中经常使用的函数，允许在执行求和计算时使用多个条件。 这一次，将通过组合Borough和Location列来精确定位搜索。...本质上是使用按位与运算符&将两个条件结合起来。注意，这两个条件周围的括号是必不可少的。

    11.3K30

    仅需添加一行代码，即可让Pandas加速四倍 | Pandas on Ray

    之于Pandas DataFrame，一个基本想法就是根据不同的CPU内核数量将DataFrame分成几个不同部分，让每个核单独计算。最后再将结果相加，这在计算层面来讲，运行成本比较低。 ?...这其实也就是Modin的原理，将 DataFrame分割成不同的部分，而每个部分由发送给不同的CPU处理。...一些只能对列进行切割的库，在这个例子中很难发挥效用，因为列比行多。但是由于Modin从两个维度同时切割，对任何形状的DataFrames来说，这个平行结构效率都非常高。...Pandas要逐行逐列地去浏览，找到NaN值，再进行替换。使用Modin就能完美解决重复运行简单操作的问题。...Modin有一个特定标志，可以设它的值为true，开启“核外(out of core)”模式。核外运行就意味着Modin会把硬盘当做溢出内存，这样就可以处理比内存还大的数据集了。

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