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Excel技巧：快速删除表中的空行

标签：Excel技巧 有时候，表中可能存在空行，如果我们需要删除表中的这些空行，如何快速操作呢？特别是包含大量数据的大表。为演示起见，下面的示例表数据较少。...情形1：简单的情形 如下图1所示，可以看出表中有2个空行。 图1 单击功能区“开始”选项卡“编辑”组中的“查找和选择——定位条件”命令，在“定位条件”对话框中选择“空值”选项按钮，如下图2所示。...图2 单击“确定”后，Excel将选择表中所有空行。 然后，单击功能区“开始”选项卡“单元格”组中的“删除——删除表格行”，即可删除空行。...情形2：复杂的情形 你可能觉得这很简单，因为你碰到的表很规矩，除了空行外，表中没有空单元格了。如果你碰到的是如下图3所示的表，那么如何删除表中的空行呢？...图3 如果你使用上面的操作，那么Excel不仅会选择空行，也会选择空单元格，如下图4所示。 图4 一种方法是创建辅助列，合并表中所有单元格的内容。

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探索Pandas库在Excel数据处理中的应用

探索Pandas库在Excel数据处理中的应用 在数据分析领域，Pandas库因其强大的数据处理能力而广受欢迎。今天，我们将通过一个简单的示例来探索如何使用Pandas来处理Excel文件。...这个示例将涵盖从读取Excel文件到修改、筛选和保存数据的全过程。 读取Excel文件 首先，我们需要导入Pandas库，并读取Excel文件。...假设我们有一个名为data.xlsx的文件，我们可以使用以下代码来读取它： import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx'...df.head(1)) # 修改指定条件行的数据 df.loc[df['age'] > 30, 'name'] = 'Adult' print(df['name']) 新增数据 我们可以向DataFrame中添加新的行或多行数据...文件： # 保存修改后的数据 df.to_excel('data_modified.xlsx', index=False) 通过这个示例，我们可以看到Pandas在处理Excel数据时的强大功能。

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    在Pandas中实现Excel的SUMIF和COUNTIF函数功能

    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。...在示例中： 组： Borough列 数据列：num_calls列 操作：sum() df.groupby('Borough')['num_calls'].sum() 图5：pandas groupby...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。...注：位置类型列中的数据是为演示目的随机生成的。 使用布尔索引 看看有多少投诉是针对Manhattan区和位置类型“Store/Commercial”。...(S)，虽然这个函数在Excel中不存在 mode()——将提供MODEIF(S)，虽然这个函数在Excel中不存在 小结 Python和pandas是多才多艺的。

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    ExcelVBA在选择区域（有合并）中删除清除空行

    【问题】 关于删除空行，以前是用函数来完成工作的， 今天有人提出问题，传来这个文件， 现有数据，1w多行，其中有部分列有不同合并单元格，跨行也不一样。如果要进行筛选删除空行，有一定的时间与难度。...还是用VBA做一个吧，以后相同的工作也可复用，方便， 也可考虑整合到VSTO中。...【代码】 共享如下（含测试代码） Sub yhd选择区域删除空行() Dim SelRng As Range Set SelRng = Selection si = SelRng.row...ei = SelRng.rows.Count Debug.Print si, ei For i = si To si + ei a = Excel.Application.WorksheetFunction.CountA...Debug.Print r Selection.rows(r).Interior.ColorIndex = 20 End If Next r End Sub 代码中先用涂色

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    【PY】pandas 处理 Excel 中错别字修正

    xlrd 已经不支持 .xlsx 了，使用 xlrd 读取 .xlsx 文件时，会报错：XLRDError: Excel xlsx file; not supported，因此，接下来将使用 pandas...来完成系列操作； 分析 1、首先，导入 pandas 的包： import pandas as pd 2、读入相关 Excel 的数据，观察一下大致情况： data = pd.read_excel("...context', 'role_id', 'resource', '错别字_paddle', '错标点_paddle'], dtype='object') 4、因为需求是只需要对 context 中的错别字进行修正...，那么还是借助 pandas，按照其规则导出就行了； 6、整体结构如下所示： import pandas as pd data = pd.read_excel("1.xlsx") fix = [] for...(writer, sheet_name="sheet1") writer.save() 后记 以上就是 pandas 处理 Excel 中错别字修正 的全部内容了，讲解了如何通过 pandas 工具包来操作

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    使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

    在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外，它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。...与 Seaborn 一样，Pandas 的绘图功能是 Matplotlib 之上的抽象，这就是为什么要调用 Matplotlib 的 plt.show() 函数来实际生成绘图的原因。

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    一道简单的电商数据分析笔试题：求组合商品的库存量

    货品库存数据（去掉了其他无关信息） 组合商品数据（库存字段为待求数据） 通过看两份原始数据，其实我们都能在脑海里有计算逻辑了，在excel里先通过vlookup匹配每个组成商品对应库存量，然后再按照组合商品进行透视分组计算库存量最小值即可...2.1. python计算过程 核心：pandas的merge和transform函数方法 import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel(r'案例数据.xlsx...', sheet_name='组合商品') df1 = pd.read_excel(r'案例数据.xlsx', sheet_name='总库存') # 由于组合商品中存在空行，所以这里删除，并采用向上填充的方式填充组合商品字段的空值...temp = df.dropna(how='all').ffill() temp.head() 在组合商品中存在部分组合商品里的其实是同一种商品的N件组合，这种情况下算库存是需要除以N的，这也是本案例的一个可能踩到的坑...先去掉空行 然后将组合商品字段填充 =IF(B3="",A2,B3) 接着对组合商品表中组成商品分列（按照）* 再用vlookup获取每个组成商品的的库存量 计算对组合商品而言实际库存（除以单组成商品数量

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    对比Excel，Python pandas在数据框架中插入行

    标签：python与Excel,pandas Excel中的一项常见任务是在工作表中插入行，这可以通过Excel功能区命令或者右键快捷菜单或者快捷键来完成。...在Python中处理数据时，也可以将行插入到等效的数据框架中。 将行添加到数据框架中 pandas没有“插入”功能，我们不能在想象的工作表中右键单击一行，然后选择.insert()。...pandas内置函数不允许我们在特定位置插入行。内置方法只允许我们在数据框架的末尾添加一行（或多行），有两种方法：append和concat。它们的工作原理非常相似，因此这里将只讨论append。...模拟如何在Excel中插入行 在Excel中，当我们向表中插入一行时，实际上只是将所有内容下移一行（插入多行相同）。从技术上讲，我们将原始表“拆分”为两部分，然后将新行放在它们之间。...图5：在pandas中插入行的图形化演示 我们可以模仿上述技术，并在Python中执行相同的“插入”操作。回到我们假设的要求：在第三行（即索引2）之后插入一行。

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    对比Excel，Python pandas在数据框架中插入列

    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。...我们已经探讨了如何将行插入到数据框架中，并且我们必须为此创建一个定制的解决方案。将列插入数据框架要容易得多，因为pandas提供了一个内置的解决方案。我们将看到一些将列插入到数据框架的不同方法。....insert()方法 最快的方法是使用pandas提供的.insert（）方法。...我们的目标是在第一列之后插入一个值为100的新列。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？...图5 插入多列到数据框架中 insert()和”方括号”方法都允许我们一次插入一列。如果需要插入多个列，只需执行循环并逐个添加列。

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    在Excel中创建悬浮图

    标签：Excel图表技巧 有时候，我们想将图表中的数据列悬浮呈现。本文介绍如何实现这样效果的技巧。 原始数据及想要创建的图表如下图1所示。...图2 步骤2：选择新数据区域，单击功能区“插入”选项卡“图表”组中的“插入柱形图或条形图——堆积柱形图”，得到的图表如下图3所示。...图3 步骤3：单击底部选择隐藏系列，然后单击功能区新出现的“格式”选项卡“形状样式”组中的“形状填充——无填充”、“形状轮廓——无轮廓”，结果如下图4所示。...步骤4：单击功能区“插入”选项卡中的“插图——形状——箭头符号”，在图表附近绘制一个向上的箭头形状。 步骤5：单击选取箭头形状，按Ctrl+C复制箭头。...步骤6：单击图表中可见的柱形，这将选择所有柱形。按Ctrl+V进行粘贴，箭头将替换柱形。结果如下图5所示。 图5

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    在Excel中创建瀑布图

    标签：Excel图表技巧，瀑布图 在Excel中很容易创建瀑布图，因为自Excel 2016就推出了瀑布图。然而，改变瀑布颜色稍微有点困难。...在刚开始选择数据并插入瀑布图时，没有被标记为“汇总”列，这意味着所有列都将是浮动的。我们可以两次单击应该为总计的列，这将选择该列。然后，在该列上单击鼠标右键，选择“设置为汇总”，如下图1所示。...图1 从图1中可以观察到，可以更改每个点的填充和轮廓。如果希望瀑布以橙色表示正，灰色表示负，可能会右键单击每一列并手动更改颜色。这是一种“笨”办法！并且，如果数据从正变为负，则颜色不会改变。...此时，可以单击功能区“页面布局”选项卡，再单击“主题”组中“颜色”下拉列表，选取其底部的“自定义颜色”。其中，着色1用于增加，着色2用于减少，着色3用于汇总。改变这三种颜色，瀑布图中的颜色就会改变。

    3.3K30

    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(十八)：pandas 中的 vlookup

    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...，不过在 pandas 中这功能却要简单多了。...今天就来看看 pandas 中任何实现 Excel 中的多列批量 vlookup 的效果 案例1：简单匹配 一天，你收到一份数据源表如下： - 每个人每个城市的销售额数据 接着，你需要把下图的表格从数据源表匹配过来...： - 根据名字与上方的城市名字，从表1中匹配数据 对于 Excel 来说，这需求很简单，一个 vlookup 即可解决： - 由于刚好目标表的城市顺序与源表顺序一样，因此可以这么解决 那么我们来看看...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

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    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(十八)：pandas 中的 vlookup

    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...，不过在 pandas 中这功能却要简单多了。...今天就来看看 pandas 中任何实现 Excel 中的多列批量 vlookup 的效果 案例1：简单匹配 一天，你收到一份数据源表如下： - 每个人每个城市的销售额数据 接着，你需要把下图的表格从数据源表匹配过来...： - 根据名字与上方的城市名字，从表1中匹配数据 对于 Excel 来说，这需求很简单，一个 vlookup 即可解决： - 由于刚好目标表的城市顺序与源表顺序一样，因此可以这么解决 那么我们来看看...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

    3.5K20

    pandas基础：在pandas中对数值四舍五入

    标签：pandas，Python 在本文中，将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...将数值舍入到N位小数 只需将整数值传递到round()方法中，即可将数值舍入到所需的小数。...例如，要四舍五入到2位小数： 在pandas中将数值向上舍入 要对数值进行向上舍入，需要利用numpy.ceil()方法，该方法返回输入的上限（即向上舍入的数字）。...以下两种方法返回相同的结果： 在上面的代码中，注意df.apply()接受函数作为其输入。 向下舍入数值 当然，还有一个numpy.floor()方法返回输入的底数（即向下舍入的数字）。...用不同的条件对数据框架进行取整 round()方法中的decimals参数可以是整数值，也可以是字典。这使得同时对多个列进行取整变得容易。

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