excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中，存放着待使用的数据。 ?...图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格...使用了Find方法来查找数据所在的单元格，使用Offset属性偏移到指定的单元格，使用Resize属性来扩展单元格区域。
数据框与R中的DataFrame格式类似，都是一个二维数组。Series则是一个一维数组，类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...，因此都是Falseunique查看特定列的唯一值In: print(data2['col2'].unique()) Out: ['a' 'b']查看col2列的唯一值 注意 在上述查看方法中，除了...例如可以从dtype的返回值中仅获取类型为bool的列。 3 数据切片和切块 数据切片和切块是使用不同的列或索引切分数据，实现从数据中获取特定子集的方式。...a或col3值为True的记录使用isin查找范围基于特定值的范围的数据查找In: print(data2[data2['col1'].isin([1,2])]) Out: col1 col2...，默认计算方式为求均值 8 高级函数使用 Pandas能直接实现数据框级别高级函数的应用，而不用写循环遍历每条记录甚至每个值后做计算，这种方式能极大提升计算效率，具体如表8所示： 表8 Pandas
) 所有列的唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...(col) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组...col2和col3的平均值 df.groupby(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(np.mean) 在每个列上应用函数 data.apply...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max...() 查找每个列中的最大值 df.min() 查找每列中的最小值 df.median() 查找每列的中值 df.std() 查找每个列的标准差 点击“阅读原文”下载此速查卡的打印版本 END.
使用zip函数合并名称和出生数据集。 ? 我们基本上完成了创建数据集。我们现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。...现在让我们看看dataframe的最后五个记录 ? 如果我们想给列特定的名称，我们将不得不传递另一个名为name的参数。我们也可以省略header参数。 ?...[Names，Births]可以作为列标题，类似于Excel电子表格或sql数据库中的列标题。 ? 准备数据 数据包括1880年的婴儿姓名和出生人数。...我们已经知道有1,000条记录而且没有任何记录丢失（非空值）。可以验证“名称”列仍然只有五个唯一的名称。 可以使用数据帧的unique属性来查找“Names”列的所有唯一记录。 ?...由于每个姓名名称都有多个值，因此需要汇总这些数据，因此只会出现一次宝贝名称。这意味着1000行需要变为5.我们可以通过使用groupby函数来完成此操作。 ?
在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...在 Pandas 中，您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框，创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....列的选择 在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列： 隐藏列； 删除列； 引用从一个工作表到另一个工作表的范围； 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...； 如果匹配多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一行； 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列； 它支持更复杂的连接操作； 其他注意事项 1....查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
从读取UK_Accidents.csv文件开始。该文件包括从2015年1月1日到2015年12月31日中国香港的车辆事故数据。.csv文件位于这里。 一年中的每一天都有很多报告， 其中的值大多是整数。...另一个.CSV文件在这里，将值映射到描述性标签。 读.csv文件 在下面的示例中使用默认值。pandas为许多读者提供控制缺失值、日期解析、跳行、数据类型映射等参数。...PROC PRINT的输出在此处不显示。 下面的单元格显示的是范围按列的输出。列列表类似于PROC PRINT中的VAR。注意此语法的双方括号。这个例子展示了按列标签切片。按行切片也可以。...与上面的Python for循环示例一样，变量time是唯一有缺失值的变量。 ? 用于检测缺失值的另一种方法是通过对链接属性.isnull().any()使用axis=1参数逐列进行搜索。 ? ?...备忘单：Mark Graph的pandas DataFrame对象，并且位于爱达荷大学的网站。 使用pandas 0.19.1文档处理缺失数据。
在这篇文章中，我们将介绍 Pandas 的内存使用情况，以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型，将数据框的内存占用量减少近 90%。...让我们创建一个原始数据框的副本，然后分配这些优化后的数字列代替原始数据，并查看现在的内存使用情况。 虽然我们大大减少了数字列的内存使用量，但是从整体来看，我们只是将数据框的内存使用量降低了 7%。...你可以看到，每个唯一值都被分配了一个整数，并且该列的底层数据类型现在是 int8。该列没有任何缺失值，如果有的话，这个 category 子类型会将缺省值设置为 -1。...当对象列中少于 50% 的值时唯一对象时，我们应该坚持使用 category 类型。但是如果这一列中所有的值都是唯一的，那么 category 类型最终将占用更多的内存。...我们将编写一个循环程序，遍历每个对象列，检查其唯一值的数量是否小于 50%。如果是，那么我们就将这一列转换为 category 类型。
条形图 条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。...这是在条形图中确定的，但附加的好处是您可以「查看丢失的数据在数据框中的分布情况」。 绘图的右侧是一个迷你图，范围从左侧的0到右侧数据框中的总列数。上图为特写镜头。...接近正1的值表示一列中存在空值与另一列中存在空值相关。 接近负1的值表示一列中存在空值与另一列中存在空值是反相关的。换句话说，当一列中存在空值时，另一列中存在数据值，反之亦然。...接近0的值表示一列中的空值与另一列中的空值之间几乎没有关系。 有许多值显示为<-1。这表明相关性非常接近100%负。...RMED位于同一个较大的分支中，这表明该列中存在的一些缺失值可以与这四列相关联。 摘要 在应用机器学习之前识别缺失是数据质量工作的一个关键组成部分。
有一些获得这些信息的方法： 可以用 unique() 和 nunique() 获取列内唯一的值（或唯一值的数量）； >>> df['generation'].unique() array(['Generation...（例如最小值、最大值、平均值、总数等），如果指定 include='all'，会针对每一列目标输出唯一元素的数量和出现最多元素的数量； ?...它可以通过两种简单的方法节省高达 90% 的内存使用： 了解数据框使用的类型； 了解数据框可以使用哪种类型来减少内存的使用（例如，price 这一列值在 0 到 59 之间，只带有一位小数，使用 float64...回到 convert_df() 方法，如果这一列中的唯一值小于 50%，它会自动将列类型转换成 category。...'}) # Recommended from v0.25 # .agg(unique_generation=('generation', 'unique'))) 获得每个年龄范围中所有唯一年代标签的简单链
有一些获得这些信息的方法： 可以用 unique() 和 nunique() 获取列内唯一的值（或唯一值的数量）； >>> df[ generation ].unique() array([ Generation...（例如最小值、最大值、平均值、总数等），如果指定 include= all ，会针对每一列目标输出唯一元素的数量和出现最多元素的数量； ?...它可以通过两种简单的方法节省高达 90% 的内存使用： 了解数据框使用的类型； 了解数据框可以使用哪种类型来减少内存的使用（例如，price 这一列值在 0 到 59 之间，只带有一位小数，使用 float64...回到 convert_df() 方法，如果这一列中的唯一值小于 50%，它会自动将列类型转换成 category。...}) # Recommended from v0.25 # .agg(unique_generation=( generation , unique ))) 获得每个年龄范围中所有唯一年代标签的简单链
估算这些缺失的值超出了我们的讨论范围，我们将只关注使用pandas函数来设计一些新特性。 用于标签编码的replace() pandas中的replace函数动态地将当前值替换为给定值。...在此，每个新的二进制列的值1表示该子类别在原始Outlet_Type列中的存在。 用于分箱的cut() 和qcut() 分箱是一种将连续变量的值组合到n个箱中的技术。...用于文本提取的apply() pandas的apply() 函数允许在pandas系列上传递函数并将其传递到变量的每个点。 它接受一个函数作为参数，然后将其应用于数据框的行或列。...我们可以将任何函数传递给apply函数的参数，但是我主要使用lambda函数， 这有助于我在单个语句中编写循环和条件。 使用apply和lambda函数，我们可以从列中存在的唯一文本中提取重复凭证。...在我们的大卖场销售数据中，我们有一个Item_Identifier列，它是每个产品的唯一产品ID。此变量的前两个字母具有三种不同的类型，即DR，FD和NC，分别代表饮料，食品和非消耗品。
VLOOKUP可能是最常用的，但它受表格格式的限制，查找项必须位于我们正在执行查找的数据表最左边的列。换句话说，如果我们试图带入的值位于查找项的左侧，那么VLOOKUP函数将不起作用。...使用XLOOKUP公式来解决这个问题，如下图所示，列F“购买物品”是我们希望从第二个表（下方的表）中得到的，列G显示了列F使用的公式。...在第一行中，我们用一些参数定义了一个名为xlookup的函数： lookup_value：我们感兴趣的值，这将是一个字符串值 lookup_array：这是源数据框架中的一列，我们正在查找此数组/列中的...“lookup_value” return_array：这是源数据框架中的一列，我们希望从该列返回值 if_not_found：如果未找到”lookup_value”，将返回的值 在随后的行中： lookup_array...pandas系列的一个优点是它的.empty属性，告诉我们该系列是否包含值或空，如果match_value为空，那么我们知道找不到匹配项，然后我们可以通知用户在数据中找不到查找值。
转换作用于单个表（从Python角度来看，表只是一个Pandas 数据框），它通过一个或多个现有的列创建新特征。 例如，如果我们有如下客户表。...例如，如果我们有另一个包含客户贷款的信息表格，其中每个客户可能有多笔贷款，我们可以计算每个客户的贷款的平均值，最大值和最小值等统计数据。...每个实体都必须有一个索引，该索引是一个包含所有唯一元素的列。也就是说，索引中的每个值只能出现在表中一次。 clients数据框中的索引是client_id，因为每个客户在此数据框中只有一行。...例如，在我们的数据集中，clients客户数据框是loan 贷款数据框的父级，因为每个客户在客户表中只有一行，但贷款可能有多行。...一个例子是通过client_id对贷款loan表进行分组，并找到每个客户的最大贷款额。 转换：在单个表上对一列或多列执行的操作。一个例子是在一个表中取两个列之间的差异或取一列的绝对值。
同时，数据框中增加两个缺失值数据。...除了示例中直接通过pd.DataFrame来直接创建数据框外，还可以使用数据框对象的 df.from_records、df.from_dict、df.from_items 来从元组记录、字典和键值对对象创建数据框...() 方法来查找含有至少1个或全部缺失值的列，其中 any() 方法用来返回指定轴中的任何元素为 True，而 all() 方法用来返回指定轴的所有元素都为 True。...除了可以使用固定值替换外（这种情况下即使替换了该特征也没有实际参与模型的价值），最合理的方式是先将全部为缺失值的列删除，然后再做其他处理。...Python自带的内置函数 set 方法也能返回唯一元素的集合。 上述过程中，主要需要考虑的关键点是：如何对重复值进行处理。
2.2 筛选特定的行 在输入文件筛选出特定行的三种方法： 行中的值满足某个条件 行中的值属于某个集合 行中的值匹配正则表达式 从输入文件中筛选出特定行的通用代码结构： for row in filereader...最后，对于第三个值，使用内置的len 函数计算出列表变量header 中的值的数量，这个列表变量中包含了每个输入文件的列标题列表。我们使用这个值作为每个输入文件中的列数。...2.7 从多个文件中连接数据 pandas可以直接从多个文件中连接数据。...基本过程就是将每个输入文件读取到pandas数据框中，将所有数据框追加到一个数据框列表，然后使用concat 函数将所有数据框连接成一个数据框。...如果你需要平行连接数据，那么就在concat 函数中设置axis=1。除了数据框，pandas 中还有一个数据容器，称为序列。你可以使用同样的语法去连接序列，只是要将连接的对象由数据框改为序列。
“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组...agg：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum...：计算分组的标准差和方差 describe：生成分组的描述性统计摘要 first和 last：获取分组中的第一个和最后一个元素 nunique：计算分组中唯一值的数量 cumsum、cummin、cummax...: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化...pandas.plotting.bootstrap_plot：用于评估统计数据的不确定性,例如均值,中位数,中间范围等 pandas.plotting.lag_plot：绘制时滞图，用于检测时间序列数据中的模式
第3行和第4行包含相同的用户名，但国家和城市不同。 删除重复值 根据你试图实现的目标，我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是：从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。...如果我们指定inplace=True，那么原始的df将替换为新的数据框架，并删除重复项。 图5 在列表或数据表列中查找唯一值 有时，我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。...数据框架是一个表或工作表，而pandas Series是该表/表中的一列。换句话说，数据框架由各种系列组成。...当我们对pandas Series对象调用.unique()时，它将返回该列中唯一元素的列表。...图7 Python集 获取唯一值的另一种方法是使用Python中的数据结构set，集(set)基本上是一组唯一项的集合。由于集只包含唯一项，如果我们将重复项传递到集中，这些重复项将自动删除。
将示例文件直接读入pandas数据框架： 图1 该数据集一些家电或电子产品的销售信息：产品名称、产地、销售量。我们的任务是根据“产品名称”列将数据拆分为不同的文件。...图2 查找分类 接下来，我们需要从数据中提取类别，它们基本上是产品名称列中的值。可以简单地返回该列中的所有唯一值。...图3 拆分Excel工作表为多个工作表 如上所示，产品名称列中的唯一值位于一个数组内，这意味着我们可以循环它来检索每个值，例如“空调”、“冰箱”等。然后，可以使用这些值作为筛选条件来拆分数据集。...最后，可以将每个数据集保存到同一Excel文件中的单独工作表中。...图4 图5 使用Python拆分Excel工作簿为多个Excel工作簿 如果需要将数据拆分为不同的Excel文件（而不是工作表），可以稍微修改上面的代码，只需将每个类别的数据输出到自己的文件中。
只会使用到mysql 索引 a 列的信息 2.索引列上的范围查找 ---- 对于某个条件进行范围查找时，如果这个列上有索引，且使用 where ... between and ... > ,1000 where 子句的条件列是复合索引前面的索引列＋另一个列的范围查找 create index idx_a_b_c_d on tb1(a,b,c,d); 形如： where...3.索引尽量是高选择性的 而且要留意基数值，基数值指的是一个列中不同值的个数，显然， 最大基数意味着该列中的每个值都是唯一的，最小基数意味着该列中的所有值都是相同的，索引列的基数相对于表的行数较高时，...6.如果是唯一值得列，创建唯一索引会更佳，也可以确保不会出现重复数据. 7.使用覆盖索引能大大提高性能 覆盖索引：所有数据都可以从索引中得到，而不需要去读物理记录。...mysql可以直接从索引idx_a_b_c 中获取数据。使用覆盖索引也可以避免二次索引查找。
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