标签：Python与Excel,pandas 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。....insert()方法 最快的方法是使用pandas提供的.insert（）方法。...注意，insert()方法将覆盖原始的df。 图1 方括号法 现在给列赋值，而不是引用它。继续上一个示例： 图2 看看创建计算列有多容易？...最好的情况是，列顺序与你键入这些名称的顺序完全相同。 图3 这样，我们可以根据自己的喜好对列名列表进行排序，然后将重新排序的数据框架重新分配给原始df。...如果需要插入多个列，只需执行循环并逐个添加列。但是，如果有许多列，并且数据集很大，那么循环方法将非常慢，还有其他更有效的方法，后续会介绍。 注：本文学习整理自pythoninoffice.com。
贾言 代码评审歪诗 窗外风雪再大 也有我陪伴着你 全文字数：2000字 阅读时间：5分钟 贾言 代码评审歪诗 验幻空越重 命循频异长 依轮线日简 接偶正分壮 架构师说, 用20个字描述代码评审的内容...命-明 包/类/方法/字段/变量/常量的命名要遵循规范，要名副其实，这不但可以增加可读性，还可以在起名的过程中引导我们思考方法/变量/类的职责是否合适 有意义很重要， 典型无意义命名： ?...循-勋 不要在循环中调用服务，不要在循环中做数据库等跨网络操作； 频-品 写每一个方法时都要知道这个方法的调用频率，一天多少，一分多少，一秒多少，峰值可能达到多少，调用频率高的一定要考虑性能指标，考虑是否会打垮数据库...接-洁 接口是用来隔离变化的，如果一个业务有几种不同的形态，但都有相同的处理，那么可以定义接口来隔离业务形态的不同，在服务调用处，通过业务类型字段来获得不同的服务类。...壮-妆 时刻注意程序的健壮性，从两个方面实践提升健壮性： 契约，在设计接口时定义好协议参数，并在实现时第一时间校验参数，如果参数有问题，直接返回给调用方； 如果出现异常情况， 也按异常情况约定应对策略；
在这个例子中，我们将获取许多国家人均 GDP（一个技术术语，意思是一个国家的人均收入）的维基百科表格，并在 Python 中使用 Pandas 库对数据进行排序。 首先，导入我们需要的库。...在 SQL 中，这是通过混合使用 SELECT 和不同的其他函数实现的，而在 Excel 中，可以通过拖放数据和执行过滤器来实现。 你可以使用 Pandas 库不同的方法或查询快速过滤。...使用相同的逻辑，我们可以计算各种的值 -- 完整列表位于左侧菜单栏下的计算/描述性统计部分的 Pandas 文档。...使用 seaborn 和 matplotlib库，你可以使用 Python 执行相同操作。...事实上，你将要重复我们所有的计算，包括反映每个国家的人口列的方法！看看你是否可以在刚刚启动的 Python notebook 中执行此操作。
在这个例子中，我们将获取许多国家人均 GDP（一个技术术语，意思是一个国家的人均收入）的维基百科表格，并在 Python 中使用 Pandas 库对数据进行排序。 首先，导入我们需要的库。 ?...在 SQL 中，这是通过混合使用 SELECT 和不同的其他函数实现的，而在 Excel 中，可以通过拖放数据和执行过滤器来实现。 你可以使用 Pandas 库不同的方法或查询快速过滤。...使用相同的逻辑，我们可以计算各种的值 — 完整列表位于左侧菜单栏下的计算/描述性统计部分的 Pandas 文档。...SQL 和 Excel 都具有将查询转换为图表和图形的功能。使用 seaborn 和 matplotlib 库，你可以使用 Python 执行相同操作。...事实上，你将要重复我们所有的计算，包括反映每个国家的人口列的方法！看看你是否可以在刚刚启动的 Python notebook 中执行此操作。
在此之前在和讯网负责股票基金行情系统的研发工作，具备高并发、高可用互联网应用研发经验。 贾言验幻空越重， 命循频异长。 依轮线日简， 接偶正分壮。言欢空月虫， 明勋品宜昌。...，避免下标越界异常 重： 不要写重复代码，重复代码要使用重构工具提取重构 命循频异长 - 明勋品宜昌 命： 包 / 类 / 方法 / 字段 / 变量 / 常量的命名要遵循规范，要名副其实，...循： 不要在循环中调用服务，不要在循环中做数据库等跨网络操作 频： 写每一个方法时都要知道这个方法的调用频率，一天多少，一分多少，一秒多少，峰值可能达到多少，调用频率高的一定要考虑性能指标，...接偶正分壮 - 洁偶正粉妆 接： 接口是用来隔离变化的，如果一个业务有几种不同的形态，但都有相同的处理，那么可以定义接口来隔离业务形态的不同，在服务调用处，通过业务类型字段来获得不同的服务类。...壮： 时刻注意程序的健壮性，从两个方面实践提升健壮性： 契约，在设计接口时定义好协议参数，并在实现时第一时间校验参数，如果参数有问题，直接返回给调用方； 如果出现异常情况， 也按异常情况约定应对策略
兼容性:Pandas与其他数据科学库(如NumPy和scikit-learn)无缝集成，可以在数据分析和机器学习项目中有效地使用向量化数据。...向量化提高代码的速度 向量化是一种强大的编程技术，可以加快代码的执行速度。这种方法利用底层优化的硬件指令和库，使计算更快、更高效。让我们以Python和NumPy为例，探索向量化如何加快代码的速度。...传统的基于循环的处理 在许多编程场景中，可能需要对数据元素集合执行相同的操作，例如逐个添加两个数组或对数组的每个元素应用数学函数。一般都会使用循环一次迭代一个元素并执行操作。...使用NumPy进行向量化操作 NumPy是一个流行的Python库，提供对向量化操作的支持。它利用了优化的C和Fortran库，使其在数值计算方面比纯Python循环快得多。...总结 Pandas和NumPy等库中的向量化是一种强大的技术，可以提高Python中数据操作任务的效率。可以以高度优化的方式对整个列或数据集合执行操作，从而生成更快、更简洁的代码。
作者：luanhz 导读 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。 ?...01 字符串接口——str 在Pandas中，当一列数据类型均为字符串类型时，则可对该列执行属性接口操作，即通过调用.str属性可调用一系列的字符串方法函数，其中这里的字符串方法不仅涵盖了Python中内置的字符串通用方法...针对这一数据，需要完成如下处理需求： 规整姓名列，均变为小写形式且过滤无用字符 提取所在城市信息 计算平均薪资 提取部下人数信息 对于以上需求，用Pandas实现都非常之容易： 姓名列统一小写，然后过滤掉非字母的字符...，其中lower是Python字符串内置的通用方法，replace虽然是Pandas中的全局方法，但嵌套了一层str属性接口后即执行正则匹配的替换，这里即用到了正则表达式的匹配原则，即对a-z字母以外的其他字符替换为空字符
导读 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。 ?...01 字符串接口——str 在Pandas中，当一列数据类型均为字符串类型时，则可对该列执行属性接口操作，即通过调用.str属性可调用一系列的字符串方法函数，其中这里的字符串方法不仅涵盖了Python中内置的字符串通用方法...针对这一数据，需要完成如下处理需求： 规整姓名列，均变为小写形式且过滤无用字符 提取所在城市信息 计算平均薪资 提取部下人数信息 对于以上需求，用Pandas实现都非常之容易： 姓名列统一小写，然后过滤掉非字母的字符...，其中lower是Python字符串内置的通用方法，replace虽然是Pandas中的全局方法，但嵌套了一层str属性接口后即执行正则匹配的替换，这里即用到了正则表达式的匹配原则，即对a-z字母以外的其他字符替换为空字符
标签：Python与Excel协同，pandas 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。 SUMIF可能是Excel中最常用的函数之一。...图3：Python pandas布尔索引 使用已筛选的数据框架，可以选择num_calls列并计算总和sum()。...要使用此函数，需要提供组名、数据列和要执行的操作。...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。...虽然pandas中没有SUMIF函数，但只要我们了解这些值是如何计算的，就可以自己复制/创建相同功能的公式。
4：操作列表 4.1 遍历整个列表 你经常需要遍历列表的所有元素，对每个元素执行相同的操作。...例如，在游戏中，可能需要 将每个界面元素平移相同的距离；对于包含数字的列表，可能需要对每个元素执行相同的统计运 算；在网站中，可能需要显示文章列表中的每个标题。...需要对列表中的每个元素都执行相同的操 作时，可使用Python中的for循环。 假设我们有一个魔术师名单，需要将其中每个魔术师的名字都打印出来。...接下来，Python再次执行整个循环， 对列表中的最后一个值——'carolina'进行处理。至此，列表中没有其他的值了，因此Python接 着执行程序的下一行代码。...使用单数和复数式名称， 可帮助你判断代码段处理的是单个列表元素还是整个列表。 4.1.2 在 for 循环中执行更多的操作 在for循环中，可对每个元素执行任何操作。
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。...如果你对pandas的学习很感兴趣，你可以参考我们的pandas教程指导博客（http://www.dataquest.io/blog/pandas-python-tutorial/），里面包含两大部分的内容...关键词和导入 在这个速查卡中，我们会用到一下缩写： df 二维的表格型数据结构DataFrame s 一维数组Series 您还需要执行以下导入才能开始： import pandas as pd import...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
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为了解决这个问题，我们可以使用Python的pandas库来读取CSV...使用agg函数或apply函数计算每个年龄组的身高最大值，并保留对应的学号和姓名（这里可能需要一些额外的逻辑来找到与最大值对应的行）。...以下是实现这个逻辑的Python代码：import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 首先，找到每个年龄组的身高最大值...方法重命名列。...如果你只想要一个结果（例如，第一个找到的结果），你可能需要在合并后使用drop_duplicates或其他方法来进一步处理数据。
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 Excel 中名声最响的就是 vlookup 函数，当然在 Excel 函数公式中用于查找的函数家族也挺大...pandas 中怎么实现： - 行6、7，由于现在需要姓名匹配，我们把2份数据的姓名列设置为行索引 - 行9，简单调用 update 方法，表示 df_tg 按照 df_src 更新值 由于 pandas...你没看错，这代码只是读取的表名不一样而已。其他代码一样。很简单吧。...pandas 没有那么多花俏的东西，还是那段代码： - 行6和7，设置 姓名 与 城市 作为行索引即可，其他代码不变 这里的案例只是行索引为多层索引，实际上即使是列标题为多层复合，也能用同样的方式匹配...> 多层索引及其应用，以及更多关于数据更新的高级应用，请关注我的 pandas 专栏 总结
B.数据类型 在初级的数据分析过程中，有三种数据类型是很常见的： 列表list（Python内置） 字典dict（Python内置） DataFrame（工具包pandas下的数据类型，需要import...和excel一样，DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。 以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型，基础语法到此结束，接下来就可以着手写一些函数计算数据了。...5次，并利用pandas的时间序列功能生成5个星期一对应的日期。...比如当我们想看单周票房第一的排名分别都是哪些电影时，可以使用pandas工具库中常用的方法，筛选出周票房为第一名的所有数据，并保留相同电影中周票房最高的数据进行分析整理： import pandas as...pd data = pd.read_csv( 中国票房数据爬取测试20071-20192.csv ,engine= python ) data[data[ 平均上座人数 ]>20][ 电影名 ] #计算周票房第一随时间变化的结果
作者：Ismael Araujo 翻译：王可汗 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...删除列 如果您意识到不需要列，只需在search转换框中搜索下拉，选择下拉，选择想要下拉的列，然后单击执行。 重命名列 现在您需要重命名列，这是再容易不过的了。...您只需点击四次就创建了一个漂亮的图表。（） 或者你可以创建一个箱形图。过程是非常相似的。很简单! 有许多其他类型的图表可供探索，但所有游戏数据集并不是创造图表的最佳选择。...曾经有着物理专业的知识背景，研究生期间对数据科学产生浓厚兴趣，对机器学习AI充满好奇。期待着在科研道路上，人工智能与机械工程、计算物理碰撞出别样的火花。...希望结交朋友分享更多数据科学的故事，用数据科学的思维看待世界。 转载须知 如需转载，请在开篇显著位置注明作者和出处（转自：数据派ID：DatapiTHU），并在文章结尾放置数据派醒目二维码。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 标签：Python与Excel,pandas 本文主要讲解如何使用pandas库将多个Excel文件读入到Python。...为了实现上述工作流程，我们需要os库和pandas库。os库提供了与计算机操作系统交互的方法，例如查找文件夹中存在哪些文件。os.listdir()返回特定文件夹中所有文件名（字符串）的列表。...一旦有了文件名列表，我们就可以遍历它们并将数据加载到Python中。...要重复我们刚才介绍的示例，需要创建一个Excel文件，如下图2所示，基本上只有一列，其中包含指向其他文件的链接。...图2 可能你会非常喜欢这种方法，因为： 可以在熟悉的环境（电子表格）中组织和存储信息（文件名、链接等）。 如果我需要更新或添加要读取的新文件，只需要更新这个输入文件，无需更改编码。
B.数据类型 在初级的数据分析过程中，有三种数据类型是很常见的： 列表list（Python内置） 字典dic（Python内置） DataFrame（工具包pandas下的数据类型，需要import...和excel一样，DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。 以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型，基础语法到此结束，接下来就可以着手写一些函数计算数据了。...5次，并利用pandas的时间序列功能生成5个星期一对应的日期。...比如当我们想看单周票房第一的排名分别都是哪些电影时，可以使用pandas工具库中常用的方法，筛选出周票房为第一名的所有数据，并保留相同电影中周票房最高的数据进行分析整理： import pandas as...pd data = pd.read_csv('中国票房数据爬取测试20071-20192.csv',engine='python') data[data['平均上座人数']>20]['电影名'] #计算周票房第一随时间变化的结果
所以后续的更新本来就应该是可遇不可求的，但是我不想以此作为拖更的借口，因为事实上，这大半年我是一直有更新的。...这一年半在我的 BuyiXiao Blog 上更新了差不多 10 篇（标签是 pandas，地址如下），但是几乎都没有发布在公众号上。...回到今天的正题，加速 pandas 合并 csv ~ 在上一篇的教程 数据分析利器 pandas 系列教程（五）：合并相同结构的 csv 分享了合并的思路和代码， # -*- coding: utf-8...问题在于，append 或者 concat每执行一次，都需要复制一份当前结果dataframe的副本，上百个文件复制尚可，上百万个文件，到后面每复制一次当前已合并的结果 dataframe，耗时可想而知...Java 内功心法：为什么阿里巴巴不建议在 for 循环中使用"+"进行字符串拼接； 我觉得今天的推送和这个心法有异曲同工之妙，我愿改个标题：为什么BuyiXiao 不建议在 for 循环中使用 append
人生苦短，我用Python 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。...随着Numpy、SCIPY、Matplotlib和pandas等众多程序库的开发，python在科学领域应用得到了广泛应用，如科学计算、数学建模、数据分析、数据挖掘等。...未来已来，有可能将来成为科学领域的编程语言的主流语言。 Python平台搭建分windows和Lunix，版本有2.x和3.x。3.x是对2.X的一个较大更新，缺点是对部分2.x的代码不兼容。...通过terminal安装python包，如安装pandas，通过命令pip install pandas ? 通过新建Python脚本文件编写程序，实现某个功能。 ?...案例：有五个数字：1、2、3、4，5能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？ 程序分析：可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、3、4、5。去掉重复的就可以。
B.数据类型 在初级的数据分析过程中，有三种数据类型是很常见的： 列表list（Python内置） 字典dict（Python内置） DataFrame（工具包pandas下的数据类型，需要import...以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型，基础语法到此结束，接下来就可以着手写一些函数计算数据了。 2....比如当我们想看单周票房第一的排名分别都是哪些电影时，可以使用pandas工具库中常用的方法，筛选出周票房为第一名的所有数据，并保留相同电影中周票房最高的数据进行分析整理： import pandas as... pd data = pd.read_csv('中国票房数据爬取测试20071-20192.csv',engine='python')data[data['平均上座人数']>20]['电影名']#计算周票房第一随时间变化的结果...观察数据可以发现，数据中记录了周票房和总票房的排名， 那么刚刚计算了周票房排名的代码，还能不能复用做一张总票房分析呢？
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