Q：我在列D的单元格中存放着一些数据，每个单元格中的多个数据使用换行分开，列E是对列D中数据的相应描述，我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据，并将找到的数据标上颜色，如下图1所示。 ?...A：实现上图1中所示效果的VBA代码如下： Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中...，然后遍历该数组，在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值，如果出现则对该值添加颜色。...Bug：通常是交替添加红色和绿色，但是当句子中存在多个匹配或者局部匹配时，颜色会打乱。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect Q：如下图1所示，在工作表列A中有很多数据（为方便表述，示例中只放置了9个数据），这些数据中有很多重复数据，我想得到重复次数最多的数据是那个...，示例中可以看出是“完美Excel”重复的次数最多，如何获得这个数据？...在上面的公式中： MATCH($A$1:$A$9,$A$1:$A$9,0) 在单元格区域A1:A9中依次分别查找A1至A9单元格中的数据，得到这些数据第1次出现时所在的行号，从而形成一个由该区域所有数据第一次出现的行号组组成的数字数组...MODE函数从上面的数组中得到出现最多的1个数字，也就是重复次数最多的数据在单元格区域所在的行。将这个数字作为INDEX函数的参数，得到想应的数据值。...，则上述公式只会获取第1个数据，其他的数据怎么得到呢？
一列数据，我们想知道这列中单元格内容最长的文本长度值。通常，可能会在旁边的列中使用LEN函数求得每个单元格文本的长度，然后再使用MAX函数获得最大长度值，如下图1所示。 ?...图1 这相当于构造了一个辅助列。然而，如果有成千上万行数据，这种方式会比较麻烦。实际上，我们可以使用一个数组公式来实现。数组公式： =MAX(LEN(B3:B12)) 如下图2所示。 ?...图2 公式中： LEN(B3:B12) 将生成由单元格区域中每个单元格内容长度值组成的数组： {7;6;4;5;12;6;3;6;1;3} 传递给MAX函数可得到最大长度值：12
DevExpress控件中的gridcontrol表格控件，如何在属性中设置某一列显示为图片（图片按钮）？效果如下图： ? 通过属性设置，而不用写代码。...属性设置的步骤和方法如下： 首先添加gridcontrol控件，如下图，点击Run Designer ?...然后点击Columns添加列，点击所添加的列再按照如下步骤设置属性： 在属性中找到ColumnEdit，把ColumnEdit的TextEditStyle属性设置为HideTextEditor; 展开...ColumnEdit，把ColumnEdit中的Buttons展开，将其Kind属性设置为Glyph; 找到其中的Buttons，展开，找到其中的0-Glyph，展开，找到其中的ImageOptions...，找到Image属性，即可设置图片，添加一个图片后，运行显示即可达到目的。
value_counts(), 返回各个不同的元素，并计算元素在Series中的个数。 isin(), 用来判断所属关系，判断给定的一列元素是否包含在Series数据结构中。isin()返回布尔值。...s.isin([1,3]) NaN: 数据结构中如果字段为空或者不符合数字的定义时，用NaN表示。...获取索引的列表：frame.index 获取所有的元素：frame.values 获取一列，用列名称即可：frame['price'],返回一个Series对象 另一种获取列的方法：frame.price...赋值： 用name属性为index和columns指定名字 frame.index.name='id' frame.columns.name='item' 添加一列： frame['new']=12 frame...删除一列： del frame['new'] 筛选： frame[frame>4]，大于4的值返回，其他值为空。
在操作某些Windows系统文件/文件夹时，会提示“文件访问被拒绝，你需要权限才能执行此操作/你需要提供管理员权限才能移动此文件”， 这是因为我们没有获取该文件/文件夹的管理员权限（就类似Android...安卓系统的ROOT和苹果iOS系统的越狱），虽然通过高级安全设置可以实现，但未免过于繁琐。 ...所以最简单的方法就是在点击某个文件或文件夹时弹出的右键菜单中能有一个“获取超级管理员权限”选项，这样就能很方便地获取文件/文件夹的所有权。 ...下面为Win10右键菜单添加“获取超级管理员权限”选项的方法： 一、获取超级管理员权限 新建一个文本文件，然后把以下命令复制到文本中： Windows Registry Editor Version...在任意文件或文件夹上点击右键即可看到“获取超级管理员权限”选项。如下图所示： ? 二、取消已获取的Win10超级管理员权限 这里指的是取消右键菜单中的“获取超级管理员权限”选项。
copy 用于复制数据，默认值为False 2.创建DataFrame 以下代码基于Anaconda的Jupyter编辑器，Python3.7。...如果字典键不统一，列是它们的并集，并用NaN填充缺失的值。...可以指定行索引和列索引，但是如果指定了字典键以外的列索引，会被置为NaN print(pd.DataFrame(data, index=['index1', 'index2'])) print(pd.DataFrame...DataFrame的数据处理 3.1列的处理 以2.5中创建的DataFrame为例： 读取一列 df = pd.DataFrame(d) print(df["one"]) 结果： a 1.0...b 2.0 c 3.0 d NaN Name: one, dtype: float64 添加一列 df["three"] = pd.Series([10,20,30], index=[
，但特殊的同时与普通的一维数组不同 列表只能有从0开始的整数索引，而series则可以自定义标签索引，这一点来看，跟字典又比较相似，因此series又可以拥有类似字典的操作方式，series 的标签索引可以随时更新修改替换...loc 用法(Dataframe)： loc([这里是行标识], [这里是列标识]) 示例： data.loc[:,'列一'] #取出所有行第一列，loc可以理解为传入两个参数一个是关于行的，一个是关于列的...访问dataframe 元素的方式 # 获取dataframe 一列的数据 df['日期'] # 获取dataframe 几列的数据 df[['x', 'y']] # 同样的也可以使用loc 按标签取...，index_col 可以选择以哪一列为标签索引 df = pd.read_csv('demo.dat', delimiter='|', index_col='编号') # index_col指定行标签为索引...series 中的常用函数 1. get() 和 get_value() 方法 因为series 具有字典的一些特征，所以允许使用get 方法来获取数值，如果没有则返回默认值，而get_value 功能类似
一、前言 这个事情还得从前几天在Python最强王者群【东哥】问了一个Python自动化办公处理的问题，需求倒是不难，一起来看看吧。...二、实现过程 这里【wangning】又给了一个答案，问的C老师，需要自己稍微修改下代码即可。...import os import datetime import pandas as pd # 文件夹路径 folder_path = r"你要读取的路径" # 获取文件夹内所有文件名称列表 file_names...毕竟openpyxl是专业性的可以改样式之类的，pd自带的转换方便不需要样式的[狗头保命]。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
后来【魏哥】看到了，并且给出了如下代码： # 可以使用Python中的os模块和openpyxl模块来实现获取指定目录下的所有文件夹名，并将文件夹名存储到excel文件中。...以下是示例代码： import os from openpyxl import Workbook # 设置指定目录路径 dir_path = r'C:\Users\Desktop\已完成' # 获取所有子文件夹名...sub_dirs = [x[0] for x in os.walk(dir_path)] # 将文件夹名存储到excel中 wb = Workbook() ws = wb.active for i...ws.cell(row=i, column=1, value=sub_dirs[i]) # 保存excel文件 wb.save('sub_dirs_names.xlsx') # 以上是示例代码，首先定义了需要获取文件夹名的目录路径...然后使用openpyxl模块创建一个excel文件，并将每个子文件夹名存储在excel的第一列中，最后保存excel文件到本地。 这个代码来自zelinai，如此顺利地解决了粉丝的问题。
数据预处理 尽管此步骤很大程度上取决于特定的数据和问题，但仍需要遵循两个必要的步骤： 摆脱Nan价值观： Nan（不是数字）表示数据集中缺少值。该模型不接受Nan值，因此必须删除或替换它们。...已删除Name列，因为该列中的Nan值太多（缺少10k以上）。同样，在确定动物的结局方面，这似乎不是一个非常重要的特征。...注意：在NoteBook中，堆叠了train和test列，然后进行了预处理以避免基于测试集上的train set标签进行标签编码（因为这将涉及维护编码标签到实际值的字典） 。...资料来源：分类变量的实体嵌入研究论文 对于保护所结果问题，只有分类列，但将考虑少于3个值的列为连续列。...为了确定每一列嵌入向量的长度，从fast-ai库中获取了一个简单的函数： #categorical embedding for columns having more than two values emb_c
数值型数据中的数值具有数字的意义，但还涉及计量或计数。由于数值型数据描述的是数量，所以也称为定量数据。...Nicholas (Adele Achem) female 14.0 1 0 237736 30.0708 NaN C 求某一列的缺失值情况 由于 Dataframe 数据中选择某一列的方式有 (按照字典型标记或属性那样检索为...也就是说，对于数据框中的任何列，value-counts () 方法会返回该列每个项的计数。...等价于 def f(x): return x * x 映射 Series 数据 s.map() 都是把对应的数据逐个当作参数传入到字典或函数中，得到映射后的值 使用字典进行映射 使用函数进行映射 s.apply...的形式作为参数，传入到你指定的操作函数中 df.applymap() 将某函数应用到每一个元素上 astype(int) 用于转化dateframe某一列的数据类型 2.3.3 处理其他特征 Embarked
为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...「：」表示希望提取所有行的数据，0 表示希望提取第一列） 这就是将第一列中的属性变量替换为数值所需的全部工作了。例如，麋鹿将用 0 表示，狗将用 2 表示，猫将用 3 表示。...标注体系暗含以下信息：所使用的数值层级关系可能会影响模型结果：3 比 0 的数值大，但猫并不一定比麋鹿大。 我们需要创建哑变量。 我们可以为猫创建一列数据，为麋鹿创建一列数据，……以此类推。...然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，猫一列得到 1。 看上去非常复杂。...X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 现在，你的那一列数据已经被替换为了这种形式：数据组中的每一个属性数据对应一列，并以 1 和 0 取代属性变量。
DataFrame中的行连接起来。...重置列名称 1.6.行数据追加到数据帧 这样做的效率一般，使用append方法，可以将Series或字典数据添加到DataFrame。...字典数据追加到数据帧 2.merge merge可根据一个或多个键（列）相关同DataFrame中的拼接起来。...indicator：指示器，设置为True时会新增一列标识行数据存在于哪侧数据 validate：字符串，如果指定则会检测合并的数据是否满足指定类型 validate 类型说明： “one_to_one...1 2 2 4.0 2 2 2 5.0 3 2 2 6.0 2.3.indicator合并指示器 默认情况下，indicator为False，若我们设置为True，则会在合并数据后新增一列标识
主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。...end) dataset.head() 下面开始本节主要内容，运用数据处理最常用的第三方模块Pandas和NumPy获取数据，为后续数据分析、机器学习做数据准备。...pandas pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...', 'NaN']) >>> stock_df IBM Apple Tesla 0 123.5 888 NaN 1 152.35 154.67 NaN 2 888 236.54 254.69 获取数据框数据...Matrix 在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。
# 以下我们认为attr3中有很多数据,字段还是和上面的一样 # 取前50行数据 attr3[:50] # 取前20行的name字段 attr3[:20]['name'] # 单独取某一列的数据 attr3...]] # 取第一列和第三列 attr4.iloc[[0,1],[0,2]] # 取第一行和第二行的第一列和第三列 # 布尔索引 # 取出年龄大于10的 attr4[attr4['age']>10] #...缺失数据的处理 我们如果读取爬去到的大量数据，可能会存在NaN值。 出现NaN和numpy中是一样的，表示不是一个数字。 我们需要把他修改成0获取其他中值，来减少我们计算的误差。...] # 删除存在NaN的行 attr4.deopna(axis=0) # 列就是axis = 1 # 想删除某一列全部为NaN的行 attr4.deopna(axis=0,how='all') # 只要有一个...()) # 赋值为NaN值 att4['age'][0] = np.nan # 赋值为0的数据为NaN attr4[attr4==0] = np.nan nan是不会参与平均值等计算的，0会参与计算。
0 1 2 0 0.35 0.00 0.00 1 -1.18 0.00 0.00 2 -1.26 -0.62 -1.28 3 -1.44 0.20 0.55 为不同列赋不同的填充值...： round(df.fillna({1: 0.5, 2: 2.0}), 2) #为第二列缺失值赋0.5，第三列赋值为2 -----结果----- 0 1 2 0 0.35 0.50...(['k1'])) #基于k1列删除重复值 -----结果----- k1 k2 0 one 1 1 two 1 duplicated和drop_duplicated默认都是保留第一个观测到的值...DataFrame中的数组、列或列中的数值进行一些转换，测试数据(data)如下，包含九类肉的名称和价格： 假设要添加一列用于表明每种食物的动物肉类型，映射如下： meat_to_animal = {...方法可以接受一个函数或包含映射关系的字典型对象，但是在data中有一些肉类大写了，我们需要转换成小写。
一、简介 Pandas 是 Python 中的数据操纵和分析软件包，它是基于Numpy去开发的，所以Pandas的数据处理速度也很快，而且Numpy中的有些函数在Pandas中也能使用，方法也类似。...Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构，即 Pandas Series(可类比于表格中的某一列)和 Pandas DataFrame(可类比于表格)。...二、创建Pandas Series 可以使用 pd.Series(data, index) 命令创建 Pandas Series，其中data表示输入数据， index 为对应数据的索引，除此之外，我们还可以添加参数...1、访问 一种类似于从列表中按照索引访问数据，一种类似于从字典中按照key来访问value。...其参数如下： value：用来替换NaN的值 method：常用有两种，一种是ffill前向填充，一种是backfill后向填充 axis：0为行，1为列
可以传给DataFrame构造器的数据： 二维ndarray：可以自行指定索引和列标签 嵌套列表或者元组：类似于二维ndarray 数据、列表或元组组成的字典：每个序列变成一列。...所有序列长度必须相同 由Series组成的字典：每个Series会成为一列。...▲图3-3 如果某列不存在，为其赋值，会创建一个新列。我们可以用这种方法来添加一个新的列： df['D']=10 df 运行结果如图3-4所示。 ?...首先我们为df添加新的一列E，代码如下： df['E']=0 df 运行结果如图3-24所示。 ?...在输出Series对象的时候，左边一列是索引，右边一列是值。由于没有指定索引，因此会自动创建0到（N-1）的整数索引。也可以通过Series的values和index属性获取其值和索引。
df.loc['odd','a'] df.loc['odd'].loc['a'] 可以看出，这两列索引是没有名字的，可以使用.index.name为他们添加名字 df.index.names = [...'] 用字典的方式增加一行，ignore_index设置为True，则index恢复为0…n df2.append({'floats':5.0,'ints':5},ignore_index = True...用pandas虽然方便，但pandas确实太难了，在某些应用中，可以把pandas转成numpy进行相互转换，提高处理速度和易操作性。...，打开也会发现新导出的文件多了一列。...即index列，这是因为在读入文件时，会默认添加index列，序列为0,1,2… 如果数据文件中已经有index，可以自行指定，这样就不会再增加一列了。
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