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Excel技术：如何在一个工作表中筛选并获取另一工作表中的数据

标签：Power Query，Filter函数 问题：需要整理一个有数千条数据的列表，Excel可以很方便地搜索并显示需要的条目，然而，想把经过提炼的结果列表移到一个新的电子表格中，不知道有什么好方法？...为简化起见，我们使用少量的数据来进行演示，示例数据如下图1所示。 图1 示例数据位于名为“表1”的表中，我们想获取“产地”列为“宜昌”的数据。...方法1：使用Power Query 在新工作簿中，单击功能区“数据”选项卡中的“获取数据——来自文件——从工作簿”命令，找到“表1”所在的工作簿，单击“导入”，在弹出的导航器中选择工作簿文件中的“表1”...单击功能区新出现的“查询”选项卡中的“编辑”命令，打开Power Query编辑器，在“产地”列中，选取“宜昌”，如下图2所示。 图2 单击“确定”。...参数include，筛选的条件，语句应返回为TRUE，以便将其包含在查询中。参数if_empty，如果没有满足筛选条件的结果，则在这里指定返回的内容，可选。

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嘀~正则表达式快速上手指南（下篇）

先看看如何针对s_email 构造代码。 ? 在步骤3A中，我们使用了if 语句来检查s_email的值是否为 None, 否则将抛出错误并中断脚本。...将转换完的字符串添加到 emails_dict 字典中，以便后续能极其方便地转换为pandas数据结构。 在步骤3B中，我们对 s_name 进行几乎一致的操作. ?...最终，将字符串分配给 sender_name并添加到字典中。 让我们检查下结果。 ? 非常棒！我们已经分离了邮箱地址和发件人姓名， 还将它们都添加到了字典中，接下来很快就能用上。...获取邮件的日期 现在让我们来获取邮件的发送日期。 ? 我们获取的Date:字段的代码与From:及To:字段的代码相同。...参照以上示例，我们输出了两种不同的结果，它们之间存在非常大的差异。正如所见， + 可以解析出整个日期而*只解析出一个空格和数字1。 接下来讲解邮件的标题。

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    通过支持向量回归和LSTM进行股票价格预测

    和pandas_data读者可以获取和分析我们的库存数据 datetime用于修复数据分析的库存日期 numpy重塑我们的数据以提供给我们的神经网络 matplotlib用于绘制和可视化我们的数据 警告忽略弹出的任何不需要的警告...函数获取股票价格数据，该函数获取财务数据并将其存储在pandas数据框中。...按日期对列车和测试数据进行排序。 然后，重置索引并设置数据框的索引，以确保股票价格的日期是我们数据框中的一列。...输入门： 此门使用要在单元状态中存储的新数据更新单元状态。输入门将先前的隐藏状态乘以输入并将其传递给sigmoid。接近0的值并不重要，接近1的值很重要。...首先从测试数据帧中获取2019年的收盘价格数据，然后将其转换为0到1之间的值。 再次使用create_dataset函数将数据转换为36个股票价格的批次。

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    Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

    在进行投资和交易研究时，对于时间序列数据及其操作要有专业的理解。本文将重点介绍如何使用Python和Pandas帮助客户进行时间序列分析来分析股票数据。...理解日期时间和时间差 在我们完全理解Python中的时间序列分析之前，了解瞬时、持续时间和时间段的差异非常重要。...年9月30日06:00:00，2019年9月30日上午6:00 持续时间 两个瞬时之间的差异 2天，4小时，10秒 时间段 时间的分组 2019第3季度，一月 Python的Datetime模块 datetime...让我们将数据框的 RangeIndex 更改为 DatetimeIndex。为了好看，我们将展示如何使用 read_csv 用 DatetimeIndex 读取数据。...对于数据中缺失的时刻，将添加新行并用NaN填充，或者使用我们指定的方法填充。通常需要提供偏移别名以获得所需的时间频率。

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    Python 算法交易秘籍（一）

    这将返回另一个timedelta对象，其中包含1 天的时间差值，这是由td1和td2持有的时间差值之间的差异。在步骤 6中，您将td1乘以2.5，一个浮点数。...在步骤 2中，您使用类date提供的today() classmethod获取今天的日期，并将其赋值给一个新属性date_today。（classmethod允许您直接在类上调用方法而不创建实例。）...您将此赋值给一个新属性date_5days_later。同样，在步骤 4中，您创建一个 5 天前的日期并将其赋值给一个新属性date_5days_ago。...无法直接将timedelta对象添加到datetime.time对象中以获取过去或未来的时间。...由于经常添加新的金融工具并定期过期现有的工具，这个输出可能对你来说有所不同。最后一步显示了经纪人提供的工具总数。 关于前面的 API 调用返回的数据的解释将在第三章中深入讨论，分析金融数据。

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    手把手 | 如何用Python做自动化特征工程

    转换作用于单个表（从Python角度来看，表只是一个Pandas 数据框），它通过一个或多个现有的列创建新特征。 例如，如果我们有如下客户表。...此过程包括通过客户信息对贷款表进行分组，计算聚合，然后将结果数据合并到客户数据中。以下是我们如何使用Pandas库在Python中执行此操作。...但是，对于payments数据框，没有唯一索引。当我们将此实体添加到实体集时，我们需要传入参数make_index = True并指定索引的名称。...将数据框添加到实体集后，我们检查它们中的任何一个： 使用我们指定的修改模型能够正确推断列类型。接下来，我们需要指定实体集中的表是如何相关的。...一个例子是通过client_id对贷款loan表进行分组，并找到每个客户的最大贷款额。 转换：在单个表上对一列或多列执行的操作。一个例子是在一个表中取两个列之间的差异或取一列的绝对值。

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    Pandas速查卡-Python数据科学

    格式的字符串, URL或文件. pd.read_html(url) 解析html URL，字符串或文件，并将表提取到数据框列表 pd.read_clipboard() 获取剪贴板的内容并将其传递给read_table...('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数...) 所有列的唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...加入/合并 df1.append(df2) 将df1中的行添加到df2的末尾（列数应该相同） df.concat([df1, df2],axis=1) 将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max

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    使用 Python 进行财务数据分析实战

    本文探讨了Python在金融数据分析中的应用，包括使用Pandas、NumPy和Matplotlib等Python库，它们能够处理股票市场数据、展示趋势并构建交易策略。...的历史股价数据。它获取 2006 年 10 月至 2012 年 1 月的每日数据，显示数据框的前五行。...的历史股票市场数据。数据涵盖 2006 年 10 月 1 日至 2012 年 1 月 1 日之间的日期。...aapl['diff'] = aapl.Open - aapl.Close del aapl['diff'] 这段代码创建一个名为“diff”的新列，该列表示“开盘价”和“收盘价”值之间的差异。...首先，对数据进行重新采样，以获取每个月的最后一个工作日，并使用lambda函数选择每个月的最后一个数据点，创建了名为monthly的新时间序列。

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    没错，这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

    在这篇文章中，我们将介绍 Pandas 的内存使用情况，以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型，将数据框的内存占用量减少近 90%。...默认情况下，Pandas 会占用和数据框大小差不多的内存来节省时间。因为我们对准确度感兴趣，所以我们将 memory_usage 的参数设置为 ‘deep’，以此来获取更准确的数字。...数据框的内部表示 在底层，Pandas 按照数据类型将列分成不同的块（blocks）。这是 Pandas 如何存储数据框前十二列的预览。 你会注意到这些数据块不会保留对列名的引用。...这是因为数据块对存储数据框中的实际值进行了优化，BlockManager class 负责维护行、列索引与实际数据块之间的映射。它像一个 API 来提供访问底层数据的接口。...我们将使用 pandas.to_datetime() 函数进行转换，并使用 format 参数让日期数据按照 YYYY-MM-DD 的格式存储。 ‍‍‍‍‍‍

    3.7K40

    C++ Qt开发：TableWidget表格组件

    } } 如下代码演示了如何从 QSpinBox 中读取数量，并将其设置为 QTableWidget 表格的行数。...出生日期（birth）： 使用 QTableWidgetItem 创建一个单元格，并将其类型设置为自定义的 MainWindow::ctBirth。 将日期转换为字符串，并设置为单元格的文本。...将 QTableWidgetItem 添加到表格的指定位置。 通过这样的操作，可以在表格中动态地创建一行，并设置每个单元格的内容和样式。...1.2 读数据到文本 如下代码实现了将QTableWidget中的数据读入文本框的功能。 以下是代码的主要解释： 清空文本框： 使用 ui->textEdit->clear() 清空文本框内容。...添加到文本框： 将每一行的字符串添加到文本框中，使用 ui->textEdit->append(str)。

    1.4K10

    从 CPU 切换到 GPU 进行纽约出租车票价预测

    差异 就我而言，对于 RAPIDS Release v0.18，我发现了两个 cuDF 和 Pandas 不同的边缘情况，一个涉及处理日期列（为什么世界不能就通用日期/时间格式达成一致？）...我将讨论我如何在脚本中处理这些，但请注意，我们只需要稍微更改 100 多行代码中的 3 行。 第一个问题的根本原因是 cuDF 的parse_dates不能像Pandas一样处理异常或非标准格式。...这是该函数以及如何将其应用于Pandas 中的数据帧 ( taxi_df )，从而生成一个新列 ( hav_distance )： def haversine_distance(x_1, y_1, x_...，但是如何处理函数输入以及如何将用户定义的函数应用于 cuDF 数据帧与 Pandas 有很大不同。...我们谈论的是，你猜对了，我们知道的用户定义函数传统上对 Pandas 数据帧的性能很差。请注意 CPU 和 GPU 之间的性能差异。运行时间减少了 99.9%！

    2.2K20

    如何使用 JavaScript 动态创建下拉框？

    在现代 Web 开发中，动态生成页面元素是一个常见的需求，比如在用户选择某个选项后，根据选择的内容动态生成新的下拉框。...实现步骤 我们可以通过 JavaScript 的 document.createElement 方法来创建下拉框，并使用 appendChild 将其添加到页面中。 1....(dateSelect); // 将下拉框添加到容器中 // 遍历日期数组，创建对应的option元素 for (const date of availableDates) { const option...设置option显示的文本为日期 dateSelect.appendChild(option); // 将option添加到下拉框中 } 以上代码做了以下几件事： 首先，获取到页面中的 div...然后，创建了一个 select 元素，并设置了 id。 最后，通过遍历 availableDates 数组，为每个日期创建一个 option，并添加到 select 元素中。

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    通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

    读取外部数据 Excel 和 pandas 都可以从各种来源以各种格式导入数据。 CSV 让我们从 Pandas 测试中加载并显示提示数据集，这是一个 CSV 文件。...在 Excel 中，您将下载并打开 CSV。在 pandas 中，您将 CSV 文件的 URL 或本地路径传递给 read_csv()。...在 Pandas 中，您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框，创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....我们将使用 =IF(A2 的公式，将其拖到新存储列中的所有单元格。 使用 numpy 中的 where 方法可以完成 Pandas 中的相同操作。...在 Pandas 中，您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期（例如年份）是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。

    19.6K20

    时间序列数据处理，不再使用pandas

    DarTS GluonTS Pandas DataFrame是许多数据科学家的基础。学习的简单方法是将其转换为其他数据格式，然后再转换回来。本文还将介绍长格式和宽格式数据，并讨论库之间的转换。...中的日期格式是十分关键的，因为其他库通常需要日期字段采用 Pandas 数据时间格式。...比如一周内商店的概率预测值，无法存储在二维Pandas数据框中，可以将数据输出到Numpy数组中。...要将其转换为Python数据框架，首先需使Gluonts字典数据可迭代。然后，枚举数据集中的键，并使用for循环进行输出。...图(11): neuralprophet 结论 本文中，云朵君和大家一起学习了五个Python时间序列库，包括Darts和Gluonts库的数据结构，以及如何在这些库中转换pandas数据框，并将其转换回

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    Pandas 学习手册中文第二版：11~15

    具体而言，在本章中，我们将研究以下概念： 连接多个 Pandas 对象中的数据 合并多个 Pandas 对象中的数据 如何控制合并中使用的连接类型 在值和索引之间转换数据 堆叠和解除堆叠数据 在宽和长格式之间融合数据...介绍了拆分应用组合模式，并概述了如何在 Pandas 中实现这种模式。 然后，我们学习了如何基于列和索引级别中的数据将数据分为几组。 然后，我们研究了如何使用聚合函数和转换来处理每个组中的数据。...每个框代表数据的第一和第三四分位数之间的值，并且在中位数处跨框有一条线。...以下函数将获取两个指定日期之间特定股票的所有 Google 财经数据，并将该股票的代码添加到列中（稍后需要进行数据透视）。...这样做的目的是演示如何在相似行业的选定股票之间的选定时间段内，得出各种股票价格测量值之间的相关性，并演示不同行业之间的股票差异。

    3.4K20

    用scikit-learn开始机器学习

    Machine Learning中，您将学习如何创建自己的CoreML模型并将其集成到iOS应用程序中。...但是，您如何创建和培训机器学习模型？在本教程中，您将通过使用scikit-learn创建自己的机器学习模型，并通过Apple的Core ML框架将其集成到iOS应用程序中。...在此过程中，您将学习如何： 在macOS上安装流行的Python机器学习包。 创建预测机器学习模型。 将这些模型集成到您自己的iOS应用程序中。 入门 下载入门项目，然后构建并运行它。 ?...在上面的代码中，您使用它来导入csv文件并将其转换为pandas 的格式 - 数据框，这是一种标准格式，大多数Python机器学习库（包括scikit-learn）将接受作为输入。...您已coremltools在本教程的开头安装，因此请继续将导入添加到第一个单元格中，并最后一次运行： import coremltools 现在，在Notebook的最后一个单元格中，输入以下代码并运行它

    1.7K10

    Jupyter Notebooks嵌入Excel并使用Python替代VBA宏

    在本文中，我将向你展示如何设置在Excel中运行的Jupyter Notebook。在这两者之间共享数据，甚至可以从Excel工作簿调用Jupyter笔记本中编写的Python函数！...开发完一个有用的可重用函数后，将其添加到PyXLL Python项目中。这样你每次使用Excel时都可以使用相同的函数。...在本文的其余部分，我将向你展示如何: 使用Jupyter笔记本在Excel和Python之间共享数据 在笔记本上写Excel工作表函数(udf) 脚本Excel与Python代替VBA 从Excel获取数据到...无论你是使用Python加载数据集并将其传输到Excel工作簿，还是通过Excel处理数据集并希望将结果返回Excel，从Python复制数据到Excel都很容易。...％xl_set 魔术函数“％xl_set”获取一个Python对象并将其写入Excel。在Excel中是否有想要的数据框“ df”？

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    Pandas时序数据处理入门

    因为我们的具体目标是向你展示下面这些: 1、创建一个日期范围 2、处理时间戳数据 3、将字符串数据转换为时间戳 4、数据帧中索引和切片时间序列数据 5、重新采样不同时间段的时间序列汇总/汇总统计数据 6...df[df.index.day == 2] } 顶部是这样的: 我们还可以通过数据帧的索引直接调用要查看的日期： df['2018-01-03'] } 在特定日期之间选择数据如何df['2018-01-...04':'2018-01-06'] } 我们已经填充的基本数据帧为我们提供了每小时频率的数据，但是我们可以以不同的频率对数据重新采样，并指定我们希望如何计算新采样频率的汇总统计。...' df.head(10) } 能够用实际值（如时间段的平均值）填充丢失的数据通常很有用，但请始终记住，如果您正在处理时间序列问题并希望数据真实，则不应像查找未来和获取你在那个时期永远不会拥有的信息...以下是在处理时间序列数据时要记住的一些技巧和要避免的常见陷阱： 1、检查您的数据中是否有可能由特定地区的时间变化（如夏令时）引起的差异。

    4.1K20

    可自动构造机器学习特征的Python库

    这个过程包括根据不同客户对贷款表进行分组并计算聚合后的统计量，然后将结果整合到客户数据中。以下是我们在 Python 中使用 Pandas 库执行此操作。...实体和实体集 特征工具的前两个概念的是「实体」和「实体集」。一个实体就是一张表（或是 Pandas 中的一个 DataFrame（数据框））。一个实体集是一组表以及它们之间的关联。...，loan_id，同时将其添加到实体集的语法与 clients 一样。...然而，payments 数据框不存在唯一索引。当我们把 payments 数据框添加到实体集中时，我们需要传入参数 make_index = True，同时指定索引的名字。...在将该数据框添加到实体集中后，我们检查整个实体集： ? 列的数据类型已根据我们指定的修正方案被正确推断出来。接下来，我们需要指定实体集中表是如何关联的。

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