本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。
通过前面的一系列文章的学习，我们已经学习了使用pandas将数据加载到Python中的多种不同方法，例如.read_csv()或.read_excel()。这些方法就像Excel中的“打开文件”，但我们通常也需要“创建新文件”。下面，我们就来学习如何创建一个空的数据框架（例如，像一个空白的Excel工作表）。
在Excel中，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或快捷键插入列，对于Python来说，插入列也很容易。
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
校对：欧阳锦 本文约3200字，建议阅读5分钟本文介绍了Python数据分析的一个利器——Bamboolib，它无需编码技能，能够自动生成pandas代码。
系统：Windows 11 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64
作者：ROGER HUANG 本文翻译自：http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源：https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息，请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库，它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列，从而消除了显式循环的需要。在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。
本文的目的是尽可能地用简洁的语言介绍 Python 编程语言的所有关键技术点，以帮助初学者能够使用任何 Python 库或实现自己的 Python 包。此外，本文还将重点介绍一些 Python 使用者经常查询的热门问题。下面，让我们开始吧。
住在山谷里有点像生活在汤碗里，所有重物似乎都集中在碗底。 我想说犹他州的许多山谷被称为地垒和地堑，虽然我确信一些地质学家可能纠正我的错误。无论如何，四面环山意味着空气污染往往会收集并集中在山谷底。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。
概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库，使用它可以进行数据科学计算和数据分。他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用，比如，SciPy，NumPy 和 Matplotlib，建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题。 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情，但是我
【译】Python中的数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas（一）
Matplotlib可能是Python的事实数据可视化库，但它并不总是最漂亮的。在本文中，我们将探讨如何将单调的默认Matplotlib图变成漂亮的数据可视化。我们将探索COVID-19数据，以了解该病毒如何在不同国家传播（我们只是针对数据进行分析不对任何做出评价）。
上次村长介绍了如何快速在新闻中搜索特定词条的方法。这个问题在经济和金融学研究中非常常见：给定一组新闻标题和股票名称，我们想知道每个股票在这些新闻标题中分别出现多少次。村长的解决办法使用的是 R 和 JiebaR，这里大猫给出用 Python 的解法。
过完基础知识以后就是实战 tricks 的集锦，这些都是笔者在实际工作中用到的解决方案，求小而精，抛砖引玉。
Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。Python是免费的开源软件，是一门简单易学且功能强大的编程语言，可以进行面向对象编程，有高效的高级数据结构。
分析人员重命名列名称的动机之一是确保这些列名称是有效的Python属性名称。这意味着列名称不能以数字开头，而是带下画线的小写字母数字。好的列名称还应该是描述性的，言简意赅，并且不应与现有的DataFrame或Series属性冲突。
在数据处理和分析中，JSON是一种常见的数据格式，而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中，我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame，并介绍相关的步骤和案例。
我会先给出我对精通Python的理解，然后给出一些Python中有难度的知识点。如果大家在看完我这篇回答之前，已经充分理解了我列出的各个知识点，那么，我相信你已经算是精通Python了。如果不能，我希望这篇回答能让你意识到自己Python知识还存在哪些不足，在之后的学习中，从哪些方面去改进。 精通是个伪命题 怎样才算精通Python，这是一个非常有趣的问题。很少有人会说自己精通Python，因为，这年头敢说精通的人都会被人摁在地上摩擦。其次，我们真的不应该纠结于编程语言，而应该专注于领域知识。
重命名pandas数据框架列有很多原因。例如，可能希望列名更具描述性，或者可能希望缩短名称。本文将介绍如何更改数据框架中的名称。
原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。
Python运行的慢是历来被诟病的，一方面和语言有关，另一方面可能就是你代码的问题。语言方面的问题我们解决不了，所以只能在编程技巧上来提高程序的运行效率。下面就给大家分享几个提高运行效率的编程方法。
本文作者介绍了数据科学家在编写代码时常犯的几个错误，并给出了自己对问题的看法以及相应的解决方案。希望文中的观点能给读者带来一些启发。
用Python解决下面的问题：读取data.csv，里面有学号、姓名、年龄、身高，请输出同样年龄时，身高的最大值，以及对应的学号和姓名
python是一门优秀的编程语言，而是python成为数据分析软件的是因为python强大的扩展模块。也就是这些python的扩展包让python可以做数据分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等诸多强大的模块，在结合上ipython交互工具 ，以及python强大的爬虫数据获取能力，字符串处理能力，让python成为完整的数据分析工具。
python程序的循环结构有两种，分别是遍历循环和无限循环，这次主要讲解内容之一。除此之外还有循环控制保留字和循环的高级用法介绍。 在计算机编程的世界里，循环结构是一种强大的工具，而Python语言中的循环机制更是让程序员事半功倍。无论是处理大规模数据、实现重复任务，还是简化复杂的算法，Python的循环结构都展现了其简洁而灵活的特性。本篇技术博客将深入探讨Python程序中的循环结构，为你揭示其奥秘，助你更好地掌握这一编程利器。
您是一名 PHP 开发人员。您在过去 五年（或更长时间）中可能一直都编写应用程序，您已经将许多想像变成了可能 — 电子商务系统、简单内容管理系统、Twitter 和 Facebook 集成以及各种自定义实用工具。您可能还需要维护大量代码 — 从简单的显示页面到包含数千行其他人编写的代码的自定义应用程序，不一而足。 常用缩略语 Ajax：异步 JavaScript + XML XML：可扩展标记语言（Extensible Markup Language） 您已经在 PHP 上花费了大量时间，转向另一种语
Kevin Markham，数据科学讲师，2002 年，毕业于范德堡大学，计算机工程学士，2014 年，创建了 Data School，在线教授 Python 数据科学课程，他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容，迄今为止，浏览量在油管上已经超过 500 万次。
Excel，一款经典软件，简单的用户界面，易于理解，被数十亿人使用。Python，一种功能强大且灵活的编程语言，得到了广大社区的支持。Python并没有取代Excel，但我们可以一起使用它们。
本文介绍了Python中的生成器和迭代器。在处理大量数据时，计算机内存可能不足，我们可以通过生成器和迭代器来解决该问题。
本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件，首先依据某一列数据的特征截取我们需要的数据，随后对截取出来的数据逐行求差，并基于其他多个文件夹中同样大量的Excel表格文件，进行数据跨文件合并的具体方法。
凭借其广泛的功能，Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
大家好，我是大鹏，城市数据团联合发起人，致力于Python数据分析、数据可视化的应用与教学。
计算 SQLite 表中的行数是数据库管理中的常见任务。Python凭借其强大的库和对SQLite的支持，为此目的提供了无缝的工具。
Pandas作为Python数据分析的首选框架，不仅功能强大接口丰富，而且执行效率也相比原生Python要快的多，这是得益于Pandas底层由C实现，同时其向量化执行方式也非常利于并行计算。更重要的是，这种向量化操作不仅适用于数值计算，对于文本和时间格式也有着良好的支持，而这就不得不从Pandas的属性接口谈起。
在翻译、校对和补充这个Python系列的过程中，我学到了很多，同时也有不少读者和学习挑战群学习者的积极反馈，让我觉得做这件事有了更多意义。
Excel是大家最常用的数据分析工具之一，借助它可以便捷地完成数据清理、统计计算、数据分析（数据透视图）和图表呈现等。
当循环中出现异常时，如何跳过循环中的异常继续执行，下面是一种可行的方法： import pandas as pd dates=range(20161010,20161114) pieces=[] for date in dates: try: data=pd.read_csv('A_stock/overview-push-%d/stock overview.csv' %date, encoding='gbk') pieces.append(data) exce
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2
导读：Apache Spark是一个强大的开源处理引擎，最初由Matei Zaharia开发，是他在加州大学伯克利分校的博士论文的一部分。Spark的第一个版本于2012年发布。
和很多同学接触过程中，我发现自学Python数据分析的一个难点是资料繁多，过于复杂。大部分网上的资料总是从Python语法教起，夹杂着大量Python开发的知识点，花了很多时间却始终云里雾里，不知道哪些知识才是真正有用的。本来以为上手就能写爬虫出图，却在看基础的过程中消耗了一周又一周，以至于很多励志学习Python的小伙伴牺牲在了入门的前一步。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。
第 3 版的《Python 数据分析》现在作为“开放获取”HTML 版本在此网站wesmckinney.com/book上提供，除了通常的印刷和电子书格式。该版本最初于 2022 年 8 月出版，将在未来几个月和年份内定期修正勘误。如果您发现任何勘误，请在此处报告。
原标题：CNN Training Loop Refactoring - Simultaneous Hyperparameter Testing
CDA专题线上活动“Python Week”即将上线，一大波Python技能马上来袭，敬请期待！ 本文是对知乎问题“怎么样才算是精通 Python？”的回答，作者的答案如下： ---- 这个回答可能有点长，我会先给出我对精通Python的理解，然后给出一些Python中有难度的知识点。如果大家在看完我这篇回答之前，已经充分理解了我列出的各个知识点，那么，我相信你已经算是精通Python了。如果不能，我希望这篇回答能让你意识到自己Python知识还存在哪些不足，在之后的学习中，从哪些方面去改进。 精通是个伪
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