我们有时候需要将表单内的某列数据分到新的工作表里。...然后代码运行之后，会弹出第一个窗口，选择全部表头（标题）{A1:D1} 第二个弹出框选择，除去标题的全部列。
文章目录 一、List 列表简介 二、查询操作 1、根据下标获取元素 2、获取指定下标索引的元素 3、获取列表长度 三、增操作 1、插入值 2、在指定元素前后插入值 四、删操作 1、移除值 2、...删除列表指定个数的指定值 五、修改操作 1、多列表操作 2、设置列表指定索引的值 一、List 列表简介 ---- 在 Redis 中 , 通过 一个 键 Key , 可以 存储多个值 , 这些值存放在一个...指向元素的实际内存空间 ; 同时还有 指向 前一个元素 和 后一个元素的 指针 ; 快速链表 是 链表 和 压缩列表 结合起来的产物 ; 二、查询操作 ---- 1、根据下标获取元素 根据下标获取元素...: 获取从 start 索引开始 , 到 stop 索引结束的元素值 ; lrange key start stop key : 键 ; start : 元素的起始索引值 ; stop : 元素的终止索引值...执行 lset key index value 命令 , 可以 在 key 列表 中 将 第 index 索引位置 的 元素 替换为 value 值 ; 代码示例 : 在 age 列表中 , 将第
List修改数据 直接根据索引值找到列表中对应的数据，然后赋值即可。...2的数据(即列表中的第三个数据)，直接赋值为bool变量 False print("第一次修改数据之后:{}".format(list2)) list2[0] = "python" # 修改列表索引值为...List查找数据 直接根据索引值找到列表中对应的数据即可。...列表中索引值0对应的数据是1，数据类型是： list2列表中索引值1对应的数据是2，数据类型是： list2列表中索引值2对应的数据是3，数据类型是：...'bool'> list2列表中索引值8对应的数据是python，数据类型是： 注意上面代码中两种循环方式的区别，第一种循环是直接根据列表list中的数据通过偏移依次遍历，第二种是通过列表
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）。DataFrame 中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...Series，代码示例： frame2['state'] frame2.state 列可以通过赋值的方式进行修改，赋值方式类似 Series。...例如，我们可以给那个空的 “debt” 列赋上一个标量值或一组值（数组或列表形式），代码示例： frame2.debt = np.arange(6.) frame2 注意：将列表或数组赋值给某个列时，...two', 'four','five']) frame2.debt = val frame2 为不存在的列赋值会创建出一个新列。...iloc获取特定位置的值, iloc是根据行数与列数来索引的 print(df.iloc[1,0]) # 13, numpy ndarray ''' 4 ''' print(df.iloc[3:
3、基本的索引和切片 （1）元素索引、根据元素在数组中的位置来进行索引。...DataFrame既有行索引也有列索引，其中的数据是以一个或多个二维块存放的，而不是列表、字典或别的一维数据结构。...（3）获取DataFrame的值（行或列） 通过查找columns值获取对应的列。（下面两种方法） 通过索引字段ix查找相应的行。 （4）对列进行赋值处理。 对某一列可以赋一个标量值也可以是一组值。...也可以给某一列赋值一个列表或数组，其长度必须跟DataFrame长度相匹配。如果赋值的是一个Series，则对应的索引位置将被赋值，其他位置的值被赋予空值。...（索引相同的进行算数运算，索引不同的被赋予空值） 4、排序和排名 根据某种条件对数据集进行排序。
s1的值是dict1中和index1索引相匹配的值，如果不匹配，则显示NaN。例如索引'e'和dict1中的键没有相匹配的，则索引'e'的值为NaN。...索引'a'和索引'b'都匹配得上，因此值为1和2。...例如key为fruit、year、sale对应的列表长度必须一致。 创建DataFrame对象和会创建Series对象一样自动加上索引。...然后通过frame['price']=20或frame.price=20就可以将price列都赋值为20。...36000 Orange 2012 2.4 3 24000 Orange 2011 NaN 4 29000 Banana 2012 NaN DataFrame还支持通过列表或者数组的方式给列赋值
的数据类型为pandas.core.indexing,_LocIndexer， iloc的数据类型为pandas.core.indexing,_iLocIndexer， 用loc进行索引时，中括号[...]中的值必须是索引的真实值； 用iloc进行索引时，中括号[ ]中的值必须是整数，与列表list索引取值类似，例如obj.iloc[2]就是取第3行的值。...的结构化/记录数组 类似于"由列表组成的字典" 由Series组成的字典 每个Series会形成1列 由字典组成的字典 各内层字典会成为1列 字典或者Series的列表 各项会成为DataFrame的1...image.png 3.3 DataFrame增加列 给“财务”列赋值一个标量 ? image.png 给“财务”列赋值一组值 ? image.png 用旧列产生新列 ?...根据原始数据集创建一个DataFrame，并赋值给变量army army = DataFrame(raw_data,columns=raw_data.keys()) Step 4.
唯一约束 唯一约束与创建唯一索引基本上是一回事，因为在创建唯一约束的时候，系统会创建对应的一个唯一索引，通过唯一索引来实现约束。...不过唯一约束更直观的表达了对应列的唯一性，使得对应索引的目的更加清晰，所以一般建议创建唯一约束而不是只创建唯一索引。...Unit 单位，如公里、吨、元 Format 属性的数据显示格式 Lowercase 属性的赋值全部变为小写字母 Uppercase 属性的赋值全部变为大写字母 Cannot modify 该属性一旦赋值不能再修改...List Of Values 属性赋值列表，除列表中的值，不能有其他的值 Label 属性列表值的标签 2.直接编写SQL语句的CHECK约束 在前面弹出ClassName属性窗口中，单击左下角的“...check (ClassID<10000), constraint ClassNameRule check (ClassName LIKE '2%') ) go 可以看到，根据
第二个参数要求是一个’ndarray’类型的矩阵或者是列表类，里面存放的是增值索引，显然索引值应该全为整数。...第三个输入参数为与增值索引同维度的’ndarray’类型的矩阵或者是列表类，里面存放的是与增值索引相对应的增值。该函数与 被加矩阵[索引] += 值 是有区别的。...b使用了赋值语句，此时b的内存地址为：', id(b)) print('b不再是a的视图，a变为\n', a) ##### 输出如下 ##### 变量b的内存地址为： 32354672 变量b的内存地址为...亦或是行向量加上矩阵，这要求行向量的列数等于矩阵的列数，做加法运算时，系统会将该行向量临时扩充为与该矩阵同行数的矩阵。...如果是行向量加列向量，系统会将行向量的列数临时扩充为列向量的行数，还会将列向量的行数临时扩充为行向量的列数，例子如下： a = np.array([1, 1]) b = np.array([[1], [
可以通过给列属性赋值来重命名列。接下来将显示如何通过赋值给.column属性进行重命名。 扩展 在此处，更改了列名称。还可以使用.rename方法重命名索引，如果列是字符串值，则更有意义。...因此，我们可以将索引设置为movie_title（电影片名）列，然后将这些值映射为新值。...可以将Python列表赋值给索引和列属性。...当列表具有与行和列标签相同数量的元素时，此赋值有 以下代码就显示了这样一个示例 从CSV文件中读取数据，并使用index_col参数告诉Pandas将movie_title列用作索引。...使用新的清除列表，可以将结果重新赋值给.columns属性。假设列中有空格和大写字母，此代码将清除它们。
~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...创建 DataFrame 创建 DataFrame 的方式有很多，比如，可以把字典传递给 DataFrame 构建器，字典的 Key 是列名，字典的 Value 为列表，是 DataFrame 的列的值...这种方式的优点是可以重命名任意数量的列，一列、多列、所有列都可以。 还有一种简单的方式可以一次性重命名所有列，即，直接为列的属性赋值。 ?...如果想让索引从 0 到 1，用 reset_index()方法，并用 drop 关键字去掉原有索引。 ? 这样，行序就已经反转过来了，索引也重置为默认索引。 5.
你可以把数组想象为一个数字列表，每个数字对应不同的值。可以从头按照数字遍历这个列表，并获取其相对应的值。 下例是数组的声明和赋值。...函数ArrayResize给数组伸缩长度后，就可以对其进行赋值操作了。 # 多维数组 Multi-Dimensional Arrays 上面说的，都是一维数组。一列值，很线性。...说白了，你可以把二位数组理解为一张excel表，有行有列，然后用行列索引号，就能定位到某个单元格，这时就可以对该单元格进行操作。MQL5的二位数组原理是一样的。...double myDimension[3][3]; myDimension[0][1] = 1.35; 声明一个3行3列的元素。并对其[0][1]元素进行赋值。...然后根据这个索引值，逐一取出myArray数组的值。 其中，index < 3，是限制了长度，3=数组长度。这是我们预先知道了数组长度，如果不知道呢？如果数组长度不确定，且数值很大呢？
： 1）单列约束：每个约束只约束一列 2）多列约束：每个约束可约束多列数据 根据约束的作用范围，约束可分为： 1）列级约束：只能作用在一个列上，跟在列的定义后面 2）表级约束...唯一约束可以是某一个列的值唯一，也可以多个列组合的值唯一。 唯一性约束允许多列值为空。 在创建唯一约束的时候，如果不给唯一约束命名，就默认和列名相同。...当创建主键约束时，系统默认会在所在的列或列组合上建立对应的主键索引（能够根据主键查询的，就根据主键查询，效率更高）。如果删除主键约束了，主键约束对应的索引就自动删除了。...） 自增约束的列的数据类型必须是整数类型 如果自增列指定了 0 和 null，会在当前最大值的基础上自增；如果自增列手动指定了具体值，直接 赋值为具体值。...，一旦设置默认值，在插入数据时，如果此字段没有显式赋值，则赋值为默认值。
例如： 二维数组：二维数组可以理解为一个表格，有行有列。创建二维数组时，我们传入一个由多个列表组成的列表，每个内部列表代表二维数组的一行。...) 这里arr[2]表示获取数组arr中索引为 2 的元素，也就是第三个元素（因为索引从 0 开始），并将其赋值给element变量后打印。...接着，plt.plot(x, y)函数根据x和y的数据绘制折线。...np.random.rand(50)函数生成了 50 个 0 到 1 之间的随机数，分别赋值给x和y作为散点图的横纵坐标数据。plt.scatter(x, y)函数根据这些数据绘制散点图。...plt.bar(categories, values)函数根据这两个列表绘制柱状图，每个类别对应一个柱子，柱子的高度由values中的数值决定。
Series的表现形式为索引在左值在右。没有制定索引时，自动创建一个0到N-1（N：数据长度）的整数型索引。...#当输入的索引找不到对应值时，结果为NaH。...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）。DataFrame中的数据是以一个或多 个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...返回的Series有着与DtaFrame相同的索引且其name属性为列索引。...注意：将列表或数组赋值给某个列时，其长度必须跟DataFrame的长度匹配；将Series赋值给一个列时，会精确匹配DataFrame的索引，空位将被用NaH替代。
可以直接用列名选择，也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择行、列。 ix方法可以使用数值或者字符作为索引来选择行、列。 iloc则只能使用数值作为索引来选择行、列。...选择多列。ix、iloc、loc方法都可使用。 只不过ix和loc方法，行索引是前后都包括的，而列索引则是前包后不包(与列表索引一致)。 iloc方法则和列表索引一致，前包后不包。...创建列。可以直接通过赋值完成，也可通过数据框的assign来完成赋值，不过后一种方法需要赋值给新表才能生效。...内连接，根据公共字段保留两表共有的信息。...,axis=0为行循环 print(df.apply(transform, axis=1)) # 赋值到新列 print(df.assign(gender_c=df.apply(transform,
跟列表的默认整数索引又很相似，允许-1 这样的从后访问元素。...loc 用法(Dataframe)： loc([这里是行标识], [这里是列标识]) 示例： data.loc[:,'列一'] #取出所有行第一列，loc可以理解为传入两个参数一个是关于行的，一个是关于列的...data.loc[:,['列一','列四','列三']] #取出所有行多列，就把列名包裹成列表的形式。...，跟列表的默认索引原理一致即从0开始 同理，对标签索引也支持这样取值。...，index_col 可以选择以哪一列为标签索引 df = pd.read_csv('demo.dat', delimiter='|', index_col='编号') # index_col指定行标签为索引
的数据类型，可以理解为一个二维数组，索引有两个维度（行级索引，列级索引），可更改。...根据DataFrame的定义可以 知晓DataFrame是一个带有标签的二维数组，每个标签相当每一列的列名。...并对该索引下的数据进行赋值操作即可。...的行 df = df.drop(0) print(df) 修改DataFrame中的数据 （访问） 更改DataFrame中的数据，原理是将这部分数据提取出来，重新赋值为新的数据。...# 只能采用通过列，找行的方式，因为底层有赋值的过程 # 如果通过行找列，因为底层没有赋值的过程，所以没有效果，不会修改成功 ⭐️复合索引 DataFrame的行级索引与列级索引都可以设置为复合索引
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