需求说明上次我们讲过使用腾讯云DNS解析 + Github Pages，免费搭建个人网站 （给小白的保姆级教程），有一些进阶的小伙伴可能有自己的云服务器，想把域名绑定到云服务器上。...1行代码实现我们使用python来进行验证。...安装python-office这个库pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python-office -U1行代码进行验证# 导入这个库...：python-office，简写为officeimport office#1行代码，验证是否绑定成功office.tools.url2ip(url='www.python4office.cn')#参数作用...：# url = 填写你的域名运行以上代码，就会出现你的域名对应的IP地址信息，如果和你配置的一样，就说明安装成功了~如果不一样，程序会报错、或者返回其它IP地址，你再返回第一步进行修改即可~图片如果有我没说清楚的
GitHub上有个开源项目：python-office，是专门用来自动化办公的Python第三方库。...在自动化办公中，一个重要的功能就是批量处理文件，那么在处理之前，它是如何一次性获取指定文件夹下所有文件的呢？今天我们一起来学习一下~1、上代码代码实现很简单,一共有2个参数：path 和 name。...功能：获取指定路径下的所有文件参数 path: 必填，指定路径参数 name: 可以不填，名字中包含的内容返回值: 装满文件路径的列表如果不填写name参数，效果如下图1框所示，会取出指定目录下所有文件...workplace\code\github\pofile\tests',name='pdf')print(files_list)图片2、更多说明接下来还会开发2个参数：:param sub: 可以不填，是否获取子文件夹内容...:param level: 可以不填，获取第几层文件夹的内容欢迎感兴趣的朋友通过给开源项目PR的形式，加入一起开发~⭐Github：https://github.com/CoderWanFeng/pofile
最近在小破站账号：Python自动化办公社区更新一套课程：给小白的《50讲Python自动化办公》在课程群里，看到学员自己开发了一个功能：从word里提取图片。这个功能非常实用。...我在征求开发者：王鹏大哥的同意后，把这行代码集成到了python-office这个库里，实现了1行代码，调用这个功能~下面我们一起来学习一下，更多自动化办公的功能，大家可以在百度搜索：python-office...，进行查看~代码演示现在我们有1个Word文档，里面有N个图片，我们如何把这些图片自动化的提取出来呢？...可以使用本文的代码，该功能已经集成到python-office这个库里了，下载命令：pip install python-office -U1行代码，提取Word中图片的使用方式如下：import officeoffice.word.docx4imgs.../python-office/out')该方法需要填写2个参数：word_path：需要提取图片的word路径img_path：保存图片的文件夹位置，程序会自动在指定位置，用word文件的名称创建一个子文件夹
妈呀，自己查找，还要根据查找id找到对应string，比较坑。于是就顺带练手写了个python脚本来处理这个问题。当然编码相对不太规范，异常处理也没做。由于lz好久没写过python脚本了，相当生疏。...几乎是边查文档编写，记录写编写过程： 查找目录下所有java文件 查找Java文件中含有Toast相关的行 在对应行中找出对应的id 使用id在String中查找对应的toast提示信息。...1. 查找目录下所有java文件 这个我是直接copy网上递归遍历的，省略。...查找Java文件中的Toast 需要找出Toast的特征，项目中有两个Toast类 BannerTips和ToastUtils 两个类。 1.先代码过滤对应的行。...在对应行中找出对应的id 使用id在String中查找对应的toast提示信息。 最后去重。 最后一个比较简单，可以自己写，也可以解析下xml写。
今天是读《pyhton数据分析基础》的第15天，今天读书笔记的内容为使用pandas模块的数据框类型。 数据框（DataFrame）类型其实就是带标题的列表。...很多时候，整个数据框的数据并不会一次性的用于某一部的分析，而是选用某一列或几列的数据进行分析，此时就需要获取数据框的部分数据。...获取方式如下： 获取方式1：使用DataFrame.loc[] #调用某两行两列交汇的数据 #[index1,index2]表示引用索引号为index1和index2的两行数据 #[colName1,colName2...]表示引用列标题为colName1和colName2的列数据 DataFrame.loc[[index1,index2],[colName1,colName2]] 获取方式2：使用DataFrame.iloc...[] #调用某两行两列交汇的数据 #索引号从0开始算，若为连续的行数，则算头不算尾 #以下行代码所选取的数据相同 #1:3、[1,2]表示行索引号，选取第二行和第三行 #3:5、[3,4]表示列索引号，
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。...在不知道索引的情况下检索数据: 通常使用大量数据，几乎不可能知道每一行的索引。这个方法可以帮你完成任务。因此，在因此，在“数据”数据框中，我们正在搜索user_id等于1的一行的索引。...indexRequired = data.index[data[‘user_id’] == 1] 检索与该索引对应的行： rowRequired = data.loc[indexRequired] 很简单...获取列的所有唯一属性值: 假设我们有一个整数属性user_id: listOfUniqueUserIDs = data[‘user_id’].unique() 然后你可以迭代这个列表，或者用它做任何你想做的事情...： 假设您想通过一个id属性对2000行（甚至整个数据帧）的样本进行排序。
pd.read_csv('data/nobel_prizes.csv',index_col='id') 2.使用 DataFrame的loc 属性获取数据集里的一行，就会得到一个Series对象 first_row...() Pandas与Python常用数据类型对照 加载筛选数据 df根据列名加载部分列数据：加载一列数据，通过df['列名']方式获取，加载多列数据，通过df[['列名1','列名2',...]]。...df按行加载部分数据：先打印前5行数据 观察第一列 print(df.head()) 最左边一列是行号，也就是DataFrame的行索引 Pandas默认使用行号作为行索引。...传入的是索引的序号，loc是索引的标签 使用iloc时可以传入-1来获取最后一行数据，使用loc的时候不行 loc和iloc属性既可以用于获取列数据，也可以用于获取行数据 df.loc[[行]，[列]...[:,[0,2,4,-1]] df.iloc[:,0:6:2] # 所有行, 第0 , 第2 第4列 可以通过行和列获取某几个格的元素 分组和聚合运算 先将数据分组 对每组的数据再去进行统计计算如
作者：风控猎人 本期的主题是关于python的一个数据分析工具pandas的，归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。...，只要加上参数axis=1 2.获取分组里最大值所在的行方法 分为分组中有重复值和无重复值两种。...idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出。...[df["rank"] == 1][["ID", "class"]] 对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。...],'pred': lambda x: list(x), 'id_part': 'first'}).reset_index() 4.删除包含特定字符串所在的行 df = pd.DataFrame({
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 这次是一位小伙伴提出的实际问题，刚好使用 pandas 的解决思路上与 Excel 一致，因此写到这个系列中...0-9(先输入0、1，再下拉即可)，然后把这0-9的列复制粘贴到C列中即可 - 后面的分组，统计得到结果，就不要麻烦 Excel 了，你也会烦死 pandas 中的对应实现 怎么样生成需求中的循环数列呢...pandas 上的确没有此操作，因为这实在太简单，本来 Python 就可以内置的库可以完成： - 行1-5：自定义函数，用于生产循环数列 - 参数 end_key 指定数列的结束值，x_len 指定最终结果的数列长度...，进行分组统计，得到结果： - 行1：加载数据 - 行2：调用之前定义的函数，获取分组依据 - 行4-10：按分数排序 + 分组统计结果 - 行8：对每个组中的人名(name) 串在一起(','.join...现在可以来看看生成的结果 Excel 文件： - 这是"分组结果" - 因为总人数为160，可以看到每组都是16人了 - 这是"组差异" - 行3：平均每个组的分数为49.1 - 行4：每个组平均分平均差距只是
好用的东西不排斥，不要死盯在Excel上，像python处理数据更快更省，也是值得提倡。 ---- > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...="，是"不等于"的意思 - df_mdf[cond] ，紧接着只要把那些"不等于"的结果放入"修改表"，即可显示那些被修改的值 案例3 你的同事喜欢给你"开玩笑"，这次他发过来的数据表，不小心把人名的顺序给打乱了...： - 现在修改后的表格数据，是按销量降序排列 这次我们不能直接根据位置判断，不过只需要简单调整即可： - 关键1(红线部分)，加载数据时，把第一列作为行索引 - 关键2(蓝线部分)，让"乱序表"按...pandas 当然不会让你失望： - 关键在最后一行，DataFrame.update() ，按传入的 DataFrame 作为标准，更新原始表 - 时刻谨记，一切按行列索引自动对齐 > 你会发现，即使是非常复杂的表头...因此，这案例中的列顺序有变化，同样可以完成操作 总结 - 注意 DataFrame 的行列索引，所有操作都自带索引对齐功能 - DataFrame.update ，能以另一个 DataFrame
文章目录 一、Pandas的使用 1.Pandas介绍 group_by()的使用 2.使用Pandas进行College数据分析 二、鸢尾花数据集分析 1.基础操作 2.数据分析 三、电影评分数据分析...一、Pandas的使用 1.Pandas介绍 Pandas的主要应用包括： 数据读取 数据集成 透视表 数据聚合与分组运算 分段统计 数据可视化 对电影数据的分析： 平均分较高的电影 不同性别对电影平均评分...一般在jupyter的一个cell中只默认输出最后一行的变量，要想前面行的数据，需要调用print()方法； 其中，.iloc只按整数位置进行选择，其工作方式与Python列表类似，.loc只通过索引标签进行选择...3, 1]选择第一二行的第一列，如下： print(DataFrame.iloc[-1]) # 最后一行 print(DataFrame.iloc[1:3, 1]) # 第一二行的第1列 print(...可以看到，三组数据的每一行都类似1::F::1::10::48067，需要通过双冒号分隔成不同的数据列。
这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接： 1.为什么为Excel选择Python？ 2.为什么为Excel选择Python？...引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计，并讲解了将数据聚合到子集的两种方法...在数据框架的所有行中获取统计信息有时不够好，你需要更细粒度的信息，例如，每个类别的均值，这是下面的内容。 分组 再次使用我们的示例数据框架df，让我们找出每个大陆的平均分数。...为此，首先按洲对行进行分组，然后应用mean方法，该方法将计算每组的均值，自动排除所有非数字列： 如果包含多个列，则生成的数据框架将具有层次索引，即我们前面遇到的多重索引： 可以使用pandas提供的大多数描述性统计信息...index和columns分别定义数据框架的哪一列将成为透视表的行和列标签。
在计算机编程中，pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是，它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。...及DataFrame的使用方式 三、数据排序与查询 1、排序 例1：按语文分数排序降序，数学升序，英语降序 例2：按索引进行排序 2、查询 单条件查询 多条件查询 使用数据区间范围进行查询...data.loc[:,['x','z'] ] # 表示选取所有的行以及columns为x,z的列 data['name'].values # 取列名为'name...data.dropna(axis=1) # 删除有空值的列 data.dropna(how='all') # 删除所有值为Nan的行 data.dropna...# 将空值填充下一个值，限制填充数量为1 三、数据排序与查询 1、排序 例1：按语文分数排序降序，数学升序，英语降序 import pandas as pd path = 'c:/pandas
Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...(data) data[1:5:2,1:5:2] 【例】请使用Python对如下的二维数组进行提取,选择第一行第二列的数据元素并输出。...[0,1] 【例3】请使用Python对如下的二维数组进行提取,选择第一行的数据元素并输出。...关键技术:可以通过对应的下标或行索引来获取值,也可以通过值获取对应的索引对象以及索引值。 具体程序代码如下所示： ②取行方式 【例】通过切片方式选取多行。...1.使用merge()方法合并数据集 Pandas提供了一个函数merge,作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口点。
本文为你介绍Pandas隐藏的炫酷小技巧，我相信这些会对你有所帮助。 或许本文中的某些命令你早已知晓，只是没意识到它还有这种打开方式。 ? Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。...', 'int64']) 获取一个仅由数值类型组成的sub-dataframe。...import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'id': [1,2,3], 'c1':[0,0,np.nan], 'c2': [np.nan...依据指定ID来选取行 在SQL中我们可以使用 SELECT * FROM … WHERE ID in (‘A001’,‘C022’, …)来获取含有指定ID的记录。...当导出表格时，你可以加上float_format=‘%.0f’以便将所有的浮点数近似成整数。当你想把所有列的输出值都变成整数格式时，就可以使用这个技巧，这样一来你就会告别所有数值后带“.0”的烦恼。
↑ 关注 + 星标 ，后台回复【大礼包】送你Python自学大礼包 原作：风控猎人 归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。...，只要加上参数axis=1. 2.获取分组里最大值所在的行方法 分为分组中有重复值和无重复值两种。...idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出。...[df["rank"] == 1][["ID", "class"]] 对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。...],'pred': lambda x: list(x), 'id_part': 'first'}).reset_index() 4.删除包含特定字符串所在的行 df = pd.DataFrame({'a
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 有时候我们需要对比两份数据有哪些不同值，在 Excel 中虽然没有实现对比功能，但通过公式也可以简单完成...="，是"不等于"的意思 - df_mdf[cond] ，紧接着只要把那些"不等于"的结果放入"修改表"，即可显示那些被修改的值 案例3 你的同事喜欢给你"开玩笑"，这次他发过来的数据表，不小心把人名的顺序给打乱了...： - 现在修改后的表格数据，是按销量降序排列 这次我们不能直接根据位置判断，不过只需要简单调整即可： - 关键1(红线部分)，加载数据时，把第一列作为行索引 - 关键2(蓝线部分)，让"乱序表"按...pandas 当然不会让你失望： - 关键在最后一行，DataFrame.update() ，按传入的 DataFrame 作为标准，更新原始表 - 时刻谨记，一切按行列索引自动对齐 > 你会发现，即使是非常复杂的表头...因此，这案例中的列顺序有变化，同样可以完成操作 总结 - 注意 DataFrame 的行列索引，所有操作都自带索引对齐功能 - DataFrame.update ，能以另一个 DataFrame
大家好，我是小F～ Pandas是一个开源Python库，广泛用于数据操作和分析任务。 它提供了高效的数据结构和功能，使用户能够有效地操作和分析结构化数据。...由于其直观的语法和广泛的功能，Pandas已成为数据科学家、分析师和研究人员在 Python中处理表格或结构化数据的首选工具。...在这篇文章中，我将介绍Pandas的所有重要功能，并清晰简洁地解释它们的用法。...# 用于显示数据的前n行 df.head(n) # 用于显示数据的后n行 df.tail(n) # 用于获取数据的行数和列数 df.shape # 用于获取数据的索引、数据类型和内存信息 df.info...'].value_counts() / 08 / 导出数据 Pandas是一个用于数据操作和分析的强大Python库。
引言在单细胞转录组分析中，偶尔会出现电脑内存有限等情况，无法直接读取所有数据，这种时候可以考虑分析部分数据。...网上的教程提供了 python 和 R 两种代码1,2，但是实际操作中发现 R 代码并未提供正确的写出功能，所以本文以 python 作为示范。...需要matrix.mtx.gz、features.tsv、barcodes.tsv和selected.tsv四个文件，其中selected.tsv为包含了所需细胞名的单列无表头行名的tsv文件。...: " + str(rna_count.shape[0])) ### 获取表达矩阵基因数print("cell_ID_len : " + str(rna_count.shape[1])) ###...的方法-CSDN 博客「单细胞转录组系列」如何从稀疏矩阵中提取部分数据进行分析_单细胞稀疏矩阵-CSDN 博客
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