这次我将分享三个实际案例，让大家看看列表分列的一些实际应用。...首先，我们先导包并设置Pandas显示参数： import pandas as pd pd.set_option("display.max_colwidth", 100) 正则提取并分列 需求： ?...注意：_在ipython表示上一个输出返回的结果，jupyter还额外支持_num表示num编号单元格的输出。 _.fillna("") 结果： ?...fillna表示填充缺失值，传入""表示将缺失值填充为空字符串。 下面重命名一下列名： _.rename(columns=lambda x: f"得分{x+1}") 结果： ?...解析json字符串并字典分列 需求： ? 首先读取数据： df = pd.read_excel("字典分列.xlsx") df.head() 结果： ?
82055>workon Data_analysis (Data_analysis) C:\Users\82055>pip install pandas 安装结果： 安装过程 安装过程大概1分钟左右，完成后会显示...不会从github下载文件的，可以关注微信公众号：简说Python,在微信公众号后台回复：数据分析实战。...原始数据文件路径 rpath_csv = father_path+r'\data01\city_station.csv' # 读取数据 csv_read = pd.read_csv(rpath_csv) # 显示数据前...6. na_values：列表，设置需要将值替换成NAN的值，pandas默认NAN为缺省，可以用来处理一些缺省、错误的数值。 7. encoding：字符串，用于unicode的文本编码格式。...转换为特定值； 4. columns：列表，选择部分列写入； 5. header：None,写入时忽略列名； 6. index：False则选择不写入索引,默认为True。
“定位条件”在“开始”目录下的“查找和选择”目录中。 查看空值 Isnull 是 Python 中检验空值的函数，返回的结果是逻辑值，包含空值返回 True，不包含则返回 False。...主要内容包括对空值，大小写问题，数据格式和重复值的处理。这里不包含对数据间的逻辑验证。 处理空值(删除或填充) 我们在创建数据表的时候在 price 字段中故意设置了几个 NA 值。...1#如果 price 列的值>3000，group 列显示 high，否则显示 low 2df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000,'... 与数据分组相反的是对数值进行分列，Excel 中的数据目录下提供“分列”功能。...在 python 中使用 split 函数实现分列。 数据分列 在数据表中 category 列中的数据包含有两个信息，前面的数字为类别 id，后面的字母为 size 值。中间以连字符进行连接。
这里的几个表示的是一个量级概念，在 JS 中对应 Number 类型，包含整数和浮点数，还有一些特殊的值，比如： -Infinity 表示负无穷大、 +Infinity 表示正无穷大、 NaN 表示不是一个数字...想一个问题为什么引用类型的值要存储到堆内存中？能不能存到栈内存中呢？...无限循环，所以理论上十进制的 0.1 转成二进制后会是一个无限小数 0.0001100110011001100......valueOf: () => { return 20 }, } console.log( +obj ) // 20 console.log( `${obj}` ) // 'bubuzou' 在拆箱操作的时候...显示类型转换 我们平时写代码的时候应该尽量让写出来的代码通俗易懂，让别人能阅读后知道你是要做什么，所以在对类型进行判断的时候应该尽量显示的处理。
将五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV中，然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。...同时使用两种方法进行对比： 1.将生成的分类变量保留为字符串 2.在执行任何I/O之前将其转换为pandas.Categorical数据类型 1.以字符串作为分类特征 下图显示了每种数据格式的平均I/O...下面的条形图显示了我们之前提到的有关parquet格式的情况 ? 为什么parquet内存消耗这么高？因为只要在磁盘上占用一点空间，就需要额外的资源才能将数据解压缩回数据帧。...即使文件在持久性存储磁盘上需要适度的容量，也可能无法将其加载到内存中。 最后我们看下不同格式的文件大小比较。所有格式都显示出良好的效果，除了hdf仍然需要比其他格式更多的空间。 ?...结论 正如我们的上面的测试结果所示，feather格式似乎是在多个Jupyter之间存储数据的理想选择。它显示出很高的I/O速度，不占用磁盘上过多的内存，并且在装回RAM时不需要任何拆包。
有朋友在微信公众号的后台发消息提问：怎么同时对两列合并的文本进行逆透视？...看到这个问题，我一时竟无言以对…… 后来，在群里看到的数据是这样的： 要求是这样子的： 这不叫逆透视啊！什么是透视？什么是逆透视？...，为什么？...1、不能拆分到行：因为要分别对两列的内容进行拆分且找配对关系，先拆任何一列都会使配对关系丢失； 2、不能拆分到列：因为要拆分的内容的项数是不固定的。...，这里选择空格） Step 05：提取出来后，再按前面选择的分隔符简单分列即可 最后，关于怎么综合各步骤函数一条公式搞定的事情，先看个图：
()，返回布尔值 extract() 在每个元素上调用re.match()，返回作为字符串的每个分组 findall() 在每个元素上调用re.findall() replace() 将模式串的每次出现替换为一些其它字符串...contains() 在每个元素上调用re.search()，返回布尔值 count() 统计模式串的出现次数 split() 等价于str.split()，但是接受正则表达式 rsplit() 等价于...repeat() 重复值 normalize() 返回字符串的 Unicode 形式 pad() 在字符串的左侧，右侧或两侧添加空格 wrap() 将长字符串拆分为长度小于给定宽度的行 join()...特别是，成分列表是字符串格式；我们将不得不仔细提取我们感兴趣的信息。...虽然概念上很简单，但由于数据的异质性，任务变得复杂：例如，从每一行中提取干净的成分列表并不容易。 所以我们用一些手段：我们先从一系列常见成分开始，然后仅仅搜索它们是否在每个配方的成分列表中。
其实所谓的nil就是Optional.None，非nil就是Optional.Some，然后会 通过Some(T)包装(wrap)原始值，这也是为什么在使用Optional的时候要拆包(从enum里取出来原始值...) 的原因，也是Playground会把Optional值显示为类似{Some”hello world”}的原因，这里是 enum Optional的定义： enum Optional: LogicValue...一旦声明为Optional的，如果不显示的赋值就会有个默认值nil。..., 这种是特殊的Optional， 称为Implicitly Unwrapped Optionals, 直译就是隐式拆包的Optional，就等于说你 每次对这种类型的值操作时，都会自动在操作前补上一个...进行拆包，然后在执行后面的操作， 当然如果该值是nil，也一样会报错crash掉。 那么!
1、INFINITY： 在浮点数运算时，有时我们会遇到除数为 0 的情况，那 java 是如何解决的呢？ 我们知道，在整型运算中，除数是不能为 0 的，否则直接运行异常。...java 中的 NAN 是这么定义的： public static final double NaN = 0.0d / 0.0; NAN 表示非数字，它与任何值都不相等，甚至不等于它自己，所以要判断一个数是否为...NAN 要用 isNAN 方法： System.out.println(Double.isNaN(Float.NaN)); // output: true 自动装箱/拆箱 Java 5 之后提供了拆箱...(unboxing)功能，拆箱能够将包装类对象自动转换为基本数据类型的数值，而不需要使用 intValue() 或 doubleValue() 等方法。...= null; int intVar = obj; 包装类的常量池 在前面，我们提到，创建包装类对象时，可以使用静态的 valueOf 方法，也可以直接使用 new，但建议使用 valueOf 方法，为什么呢
导语：一般来说，Excel里能实现的对数据的处理，在Power Query里都可以实现，有的Excel里方便一点儿，有的PQ里更快一些儿，但关键不在于多几个步骤还是少几个步骤，而是你是否需要重复地做。...在做数据分列的时候，如果碰到分隔符连续出现的情况，比如用空格分列的时候，有的地方连续几个空格，那到底是分成几个，还是只当做一个来处理？...实际上就是，分列的时候怎么知道要分几列？ 其实我不知道，而是事先通过其他操作步骤得到的。...具体如下： Step-01 重复列 Step-02 按空格分列到行 Step-03 筛选去掉空内容 Step-04 分组统计行数 Step-05 统计最大值 通过上面的操作，即可得到最大会分成几列。...- 2 - 拆行后筛选再分组加索引透视 Step-01 重复列 Step-02 按空格分列到行 Step-03 筛选去掉空内容 Step-04 分组加索引 修改步骤公式如下： 展开得到添加好索引的结果。
、+Infinity、NaN） String：一串表示文本值的字符序列 Symbol：一种实例是唯一且不可改变的数据类型 (在es10中加入了第七种原始类型BigInt，现已被最新Chrome支持) 对象类型...undefined转为数值时为NaN(非数字值的特殊值) JavaScript是一门动态类型语言，成员除了表示存在的空值外，还有可能根本就不存在（因为存不存在只在运行期才知道），这就是undefined...五、不老实的Number类型 为什么说Number类型不老实呢，相信大家都多多少少的在开发中遇到过小数计算不精确的问题，比如0.1+0.2!...7.2 if语句和逻辑语句 在if语句和逻辑语句中，如果只有单个变量，会先将变量转换为Boolean值，只有下面几种情况会转换成false，其余被转换成true： null undefined '' NaN...8.3 toString 上面我们在拆箱操作中提到了toString函数，我们可以调用它实现从引用类型的转换。
Excel中查看空值的方法是使用“定位条件”在“开始”目录下的“查找和选择”目录. ?...主要包括数据表的合并，排序，数值分列，数据分组及标记等工作。 1.数据表合并 在Excel中没有直接完成数据表合并的功能，可以通过VLOOKUP函数分步实现。...，group列显示high，否则显示low df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000,'high','low ') ?...5.数据分列 Excel中的数据目录下提供“分列”功能。 ?...在Python中使用split函数实现分列在数据表中category列中的数据包含有两个信息，前面的数字为类别id，后面的字母为size值。中间以连字符进行连接。
经常会遇到朋友问我这样的问题： 为什么Excel表格里的金额无法合计？ 考勤系统导出的报表日期如何修改显示形式？ 明明是数字，为什么计算就报错呢？ 下面我们一起看下处理这种格式问题的办法。...在这一列的F2单元格里输入下图中的value函数：=value（D2），表示让这一单元格的值等于D2单元格的值。...方法1）应用分列工具 首先，选中数据区域；其次，选择“数据”选项卡的“分列”功能 方法2）text函数转换法 借助辅助列F列，在F2单元格输入=text(C2,"@") 其中@代表文本格式...从下图的操作来看，“假”日期是无法通过“单元格格式设置”来更改显示形式的，示例处一直显示####### 下面介绍两种更改日期格式的操作方法 方法1）使用“数据”-“分列”功能 方法2）使用自定义格式格式的方法...、编码），需要转为文本格式 3）“假”日期格式无法通过右键单元格来改变日期显示形式 上面这些格式问题，都可以使用Excel的分列功能解决。
可以接收第二个参数，即被转化的数字的进制类型 不过要注意的是 使用这个函数转化类似于'123abc'的值不会报错，而是返回数字 123 ，这是因为这个函数在转化的时候，会默认停止在第一位非数字位....在转化浮点数的时候，也只会保留整数部分。 对于完全无法转化的变量函数返回一个NaN。...console.log(parseFloat("aaa")); //NaN toString()方法 这个方法与String()类似，但是有两个不同点， 一个是这个方法是在变量后面加....等于: == 这个比较会先把两边转化为相同类型，然后比较其值是否相等，注意 NaN==NaN返回false 3,装箱转换和拆箱转换 装箱转换：把基本数据类型转化为对应的引用数据类型的操作 每当读取一个基本类型的时候...new String("some text"); var s2 = s1.substring(2); s1 = null; 这样就完成装箱，我们也就能在s1上调用方法了 拆箱转换：将引用类型对象转换为对应的值类型对象
na_action是指定序列的NaN值如何处理。当设置为"ignore "时，arg将不会应用于NaN值。...工作在列级别。...也就是说即使transform与返回聚合值的groupby操作一起使用，它会将这些聚合值赋给每个元素。 例如，假设我们想知道每门课所有学生的分数之和。...所以无论自定义聚合器是如何实现的，结果都将是传递给它的每一列的单个值。 来看看一个简单的聚合——计算每个组在得分列上的平均值。 ...结果类似于额外的拆栈操作。我们这里尝试重现它。我们将使用我们的原始数据框并添加一个城市列。假设我们的三个学生 John、James 和 Jennifer 都来自波士顿。
sep：可以根据字符串或整数位置以拆分列。 remove：指示是否删除原始列。 convert：指示是否应将新列转换为适当的类型（与spreadabove相同）。...fill：可以是'right，要么在最右边的列中填充'np.nan值来填充缺失的部分，也可以在left中填充np.nan值在最左边的列中填充。...*na_action：可以是maintain（默认值），ignore或”as_string之一。 默认的maintain 将使新列行成为“NaN”值如果该行中的任何原始列单元格包含“NaN”。...ignore会在加入时将任何NaN值视为空字符串。 as_string将在加入之前将任何NaN值转换为字符串“nan“。...ignore_index=False) 功能和 pandas.concat([df, other], join=join, ignore_index=ignore_index, axis=0)一致，在竖直方向合并数据框
这是为什么呢？这是由于ix的复杂特点可能使ix使用起来有些棘手： 如果索引是整数类型，则ix将仅使用基于标签的索引，而不会回退到基于位置的索引。如果标签不在索引中，则会引发错误。...2 在Dataframe中使用ix实现复杂切片 有时候，在使用Dataframe进行切片时，我们想混合使用标签和位置来对行和列进行切片。那么，应该怎么操作呢？...NaN NaN NaN 在pandas的早期版本（0.20.0）之前，ix可以很好地实现这个功能。...我们可以使用标签来切分行，使用位置来切分列（请注意：因为4并不是列的名字，因为ix在列上是使用的iloc）。...df.ix[:'c', :4] x y z 8 a NaN NaN NaN NaN b NaN NaN NaN NaN c NaN NaN NaN NaN 在pandas的后来版本中，我们可以使用iloc
、+Infinity、NaN） String：一串表示文本值的字符序列 Symbol：一种实例是唯一且不可改变的数据类型 (在es10中加入了第七种原始类型BigInt，现已被最新Chrome支持) 对象类型...对于引用类型，比较时会比较它们的引用地址，虽然两个变量在堆中存储的对象具有的属性值都是相等的，但是它们被存储在了不同的存储空间，因此比较值为false。...undefined转为数值时为NaN(非数字值的特殊值) JavaScript是一门动态类型语言，成员除了表示存在的空值外，还有可能根本就不存在（因为存不存在只在运行期才知道），这就是undefined...五、不老实的Number类型 为什么说Number类型不老实呢，相信大家都多多少少的在开发中遇到过小数计算不精确的问题，比如0.1+0.2!...8.3 toString 上面我们在拆箱操作中提到了toString函数，我们可以调用它实现从引用类型的转换。
corpoca01 NaN Name: H, dtype: float64 发现有缺失值，使用fill_value来填充： >>> hits_14.add(hits_15, fill_value...，如果索引不能对齐，就会产生缺失值。...Virginia University Institute of Technology 23969 Mid-State Technical College 用.value_counts查看为什么是字符串...... 45500.0 24097.0 Alabama S... 1.0 0.0 ... 26600.0 33118.5 有的二分列只有...NaN NaN ... 27200.0 49750.0 更多 可以用axis参数，高亮每行的最大值： >>> college = pd.read_csv( ..
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