前面我们讲了用R来拼图和排版，告别AI和PS(一)和用R来拼图和排版，告别AI和PS(二)：调节宽度和高度，今天我们来看看如何给图片添加一些注释信息。...首先我们还是先来安装patchwork这个R包，然后加载。生成三张单独的图片。...ggtitle('plot2') #图C 拟合曲线 p3 <- ggplot(mtcars) + geom_smooth(aes(hp, wt)) + ggtitle('plot3') 一、添加标题...theme = theme(plot.title = element_text(size = 28))) & theme(text = element_text('mono')) 二、为子图添加序号...参考资料： 用R来拼图和排版，告别AI和PS(一) 用R来拼图和排版，告别AI和PS(二)：调节宽度和高度
Insert Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的，但可以更改位置参数，将新列添加到任何位置。...Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复 接着用前面的df： 在第三列的位置插入新列： #新列的值 new_col = np.random.randn(10) #在第三列位置插入新列，从0开始计算...Sample Sample用于从DataFrame中随机选取若干个行或列。...用法： DataFrame.loc[] 或者 DataFrame.iloc[] loc：按标签（column和index）选择行和列 iloc：按索引位置选择行和列 选择df第1~3行、第1~2列的数据...比如说给定三个元素[2,3,6]，计算相差百分比后得到[NaN, 0.5, 1.0]，从第一个元素到第二个元素增加50％，从第二个元素到第三个元素增加100％。
Insert 当我们想要在 dataframe 里增加一列数据时，默认添加在最后。当我们需要添加在任意位置，则可以使用 insert 函数。...使用该函数只需要指定插入的位置、列名称、插入的对象数据。...因此，行标签是从0开始向上的整数。与iloc一起使用的行位置也是从0开始的整数。 下述代码实现选择前三行前两列的数据(iloc方式)： df.iloc[:3,:2] ?...从第一个元素到第二个元素增加了50%，从第二个元素到第三个元素增加了100%。Pct_change函数用于比较元素时间序列中的变化百分比。 df.value_1.pct_change() ? 9....Describe describe函数计算数字列的基本统计信息，这些列包括计数、平均值、标准偏差、最小值和最大值、中值、第一个和第三个四分位数。因此，它提供了dataframe的统计摘要。 ?
让我们从将csv文件读取到pandas DataFrame开始。...通过将isna与sum函数一起使用，我们可以看到每列中缺失值的数量。 df.isna().sum() ? 6.使用loc和iloc添加缺失值 我正在做这个例子来练习loc和iloc。...18.插入新列 我们可以向DataFrame添加新列，如下所示： group = np.random.randint(10, size=6) df_new['Group'] = group df_new...但新列将添加在末尾。如果要将新列放在特定位置，则可以使用插入函数。 df_new.insert(0, 'Group', group) df_new ?...从第一元素（4）到第二元素（5）的变化为％25，因此第二个值为0.25。 29.根据字符串过滤 我们可能需要根据文本数据（例如客户名称）过滤观察结果（行）。
提取、添加、删除列 用方法链分配新列 索引 / 选择 数据对齐和运算 转置 DataFrame 应用 NumPy 函数 控制台显示 DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全 提取、添加...默认在 DataFrame 尾部插入列。...数据对齐和运算 DataFrame 对象可以自动对齐列与索引（行标签）的数据。与上文一样，生成的结果是列和行标签的并集。...控制台显示 控制台显示大型 DataFrame 时，会根据空间调整显示大小。info()函数可以查看 DataFrame 的信息摘要。...DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全 DataFrame 列标签是有效的 Python 变量名时，可以像属性一样访问该列： In [131]: df = pd.DataFrame(
目录 xlsxwriter库储存数据到excel 简介 示例：写入excel 更多 添加工作表样式： 写入单元格数据 插入图片 写入超链接 插入图表 pandas库储存数据到excel...， data:要写入的数据（格式为一个列表), bold:单元格的样式 worksheet1.write_row(“A1”,data,bold) # A1:从A1单元格开始插入数据，按列插入， data...:要写入的数据（格式为一个列表), bold:单元格的样式 worksheet1.write_column(“A1”,data,bold) 插入图片 // 第一个参数是插入的起始单元格，第二个参数是图片你文件的绝对路径...pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。 pandas有两个主要数据结构：Series和DataFrame。...DataFrame DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同，是最常用的pandas对象。
这个dataFrame在控制台打印出来就是： ? 这个结构存入excel就是对应表格的行和列了。这个结构就符合我的实际需求了。 ?...接着使用 for i in range(start, end): content = list[i] 就可以轮番从list中取出每道题的各项内容，取到的第一个就加到dict的colomn1列表中，...第二个就加到dict的colomn2中，按照这个规律，就能把list的内容分开插入到dict中的各个列表中了。...传的第二个参数是100，它就会自动生成1到100的字符串，用来匹配识别你的每道题的开头在哪个位置。...，它就会按照“.”去切割每一行的内容，拿到第一个“.”号前面的内容，用来跟它生成的匹配字符做比对，比对成功了，它就默认该行是你想要写到excel表格里的第一列，接在它后面的每个段落，会自动插入到它后面的列
提取、添加、删除列 DataFrame 就像带索引的 Series 字典，提取、设置、删除列的操作与字典类似： In [61]: df['one'] Out[61]: a 1.0 b 2.0...默认在 DataFrame 尾部插入列。...数据对齐和运算 DataFrame 对象可以自动对齐列与索引（行标签）的数据。与上文一样，生成的结果是列和行标签的并集。...控制台显示 控制台显示大型 DataFrame 时，会根据空间调整显示大小。info()函数可以查看 DataFrame 的信息摘要。...DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全 DataFrame 列标签是有效的 Python 变量名时，可以像属性一样访问该列： In [131]: df = pd.DataFrame(
Apache Spark是一个对开发者提供完备的库和API的集群计算系统，并且支持多种语言，包括Java，Python，R和Scala。...3.1、从Spark数据源开始 DataFrame可以通过读txt，csv，json和parquet文件格式来创建。...”选择列中子集，用“when”添加条件，用“like”筛选列内容。...”列的查询结果，第二个结果表格展示多列查询。...在接下来的例子中，文本从索引号（1,3），（3,6）和（1,6）间被提取出来。
如果传递了索引和/或列，你将保证结果 DataFrame 的索引和/或列。因此，一个 Series 字典加上一个特定索引将丢弃所有与传递索引不匹配的数据。...数据对齐和算术 DataFrame对象之间的数据对齐会自动在**列和索引（行标签）**上对齐。同样，结果对象将具有列和行标签的并集。...的name可以被自动赋值，特别是当从DataFrame中选择单列时，name将被分配为列标签。...数据对齐和算术 DataFrame 对象之间的数据对齐会自动在**列和索引（行标签）**上对齐。同样，结果对象将具有列和行标签的并集。...数据对齐和算术 DataFrame 对象之间的数据对齐会自动在列和索引（行标签）上进行对齐。同样，结果对象将具有列和行标签的并集。
具体如下： pandas：数据处理最常用的分析库之一，可以读取各种各样格式的数据文件，一般输出dataframe格式，功能强大 openpyxl：主要针对xlsx格式的excel进行读取和编辑 xlrd...库：从excel中读取数据，支持xls、xlsx xlwt库：对excel进行修改操作，不支持对xlsx格式的修改 xlutils库：在xlwt和xlrd中，对一个已存在的文件进行修改 xlwings：...对xlsx、xls、xlsm格式文件进行读写、格式修改等操作 xlsxwriter：用来生成excel表格，插入数据、插入图标等表格操作，不支持读取 Microsoft Excel API：需安装pywin32..."export.json") 文件写入 with open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(content) f.close() 第二个参数可选...as pd from pandas import DataFrame file_path = r'.
Insert Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的，但可以更改位置参数，将新列添加到任何位置。...Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复 在第三列的位置插入新列： #新列的值 new_col = np.random.randn(10) #在第三列位置插入新列，从0开始计算 df.insert(2...Sample Sample用于从DataFrame中随机选取若干个行或列。...用法： DataFrame.loc[] # 或者 DataFrame.iloc[] loc：按标签（column和index）选择行和列 iloc：按索引位置选择行和列 选择df第1~3行、第1~2列的数据...比如说给定三个元素[2,3,6]，计算相差百分比后得到[NaN, 0.5, 1.0]，从第一个元素到第二个元素增加50％，从第二个元素到第三个元素增加100％。
np.transpose(b) # 交换数组维度 >>> i.T 改变数组形状 >>> b.ravel() # 将数组压平 >>> g.reshape(3,-2) # 不会改变数据 添加和删除数组元素...在数组中插入项 >>> np.delete(a,[1]) # 从数组中删除项 合并数组 >>> np.concatenate((a,d),axis=0)# 连接数组 array([ 1, 2, 3...(by='Country') # 按轴上的值排序 >>> df.rank() 检索Series / DataFrame上的信息 基础信息 >>> df.shape # (行、列) >>> df.index...# 描述指数 >>> df.columns # 描述DataFrame列 >>> df.info() # DataFrame信息 >>> df.count() # 非空值的个数 统计信息 >>...Join join方法提供了一个简便的方法用于将两个DataFrame中的不同的列索引合并成为一个DataFrame。
for r in dataframe_to_rows(df_view,index = True,header = True): ws.append(r) 然后，插入各省份情况表 df_province...，因为 append()方法默认是从第 1 行开始插入的，而我们前面几行已经有 df_view 表的数据了，所以就不能用 append()方法插入，而只能通过遍历每一个单元格的方式。...核心是需要知道遍历开始的行/列和遍历结束的行/列。...= df_province 表占据的列 又因为 DataFrame 中获取列名的方式和获取具体值的方式不太一样，所以我们需要分别插入，先插入列名，具体代码如下。...因为 range()函数默认是从 0 开始的，而 Excel 中的列是从 1 开始的，所以 column需要加 1。
df.dtypes返回列的类型。 df.shape返回行和列的数量。 df.info()总结了所有相关信息 还可以将一个或几个列设置为索引。...垂直stacking 这可能是将两个或多个DataFrame合并为一个的最简单的方法：你从第一个DataFrame中提取行，并将第二个DataFrame中的行附加到底部。...注意：要小心，如果第二个表有重复的索引值，你会在结果中出现重复的索引值，即使左表的索引是唯一的 有时，连接的DataFrame有相同名称的列。...就像原来的join一样，on列与第一个DataFrame有关，而其他DataFrame是根据它们的索引来连接的。 插入和删除 由于DataFrame是一个列的集合，对行的操作比对列的操作更容易。...例如，插入一列总是在原表进行，而插入一行总是会产生一个新的DataFrame，如下图所示： 删除列也需要注意，除了del df['D']能起作用，而del df.D不能起作用（在Python层面的限制
区别 Series是带索引的一维数组 Series对象的两个重要属性是：index（索引）和value（数据值） DataFrame的任意一行或者一列就是一个Series对象 创建Series对象：pd.Series...对象：pd.DataFrame(data,index,columns) 与Series不同的是，DataFrame包括索引index和表头columns： 其中data可以是很多类型： 包含列表、字典或者...df.to_excel("dates.xlsx") 向pandas中插入数据 如果想忽略行索引插入，又不想缺失数据与添加NaN值，建议使用 df['column_name'].values得出的是...using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead 问题：当向列表中增加一列时，需要先将变量复制一份，再添加才可以 a=a.copy()...1, inplace=True) # 删除0 2 4三列 df del() 一次只能删除一列 read_excel() data = pd.read_excel(r"Result_Model.xlsx
] 再被 stack(0) 之后变成 (列 → 行) 行索引 = [r2, c] 列索引 = r1 重塑后的 DataFrame 这时行索引有两层，第一层是代号，第二层是特征，而列索引只有一层 (地区)...] 再被 stack(1) 之后变成 (列 → 行) 行索引 = [r2, r1] 列索引 = c 重塑后的 DataFrame 这时行索引有两层，第一层是代号，第二层是地区，而列索引只有一层 (特征)...] 再被 stack(0) 之后变成 (列 → 行) 行索引 = [r1, c] 列索引 = r2 重塑后的 DataFrame 这时行索引有两层，第一层是地区，第二层是特征，而列索引只有一层 (代号)...5.2 透视 数据源表通常只包含行和列，那么经常有重复值出现在各列下，因而导致源表不能传递有价值的信息。这时可用「透视」方法调整源表的布局用作更清晰的展示。...因此我们需要做两件事： 只保留 'Date', 'Symbol' 和 ‘Adj Close‘ 从 ‘Date’ 中获取 ‘Year’ 和 ‘Month’ 的信息并插入表中 将处理过后的数据存在 data1
从 v1.4.0 开始，还有直接作用于列标题行或索引的方法；.apply_index()和.map_index()。请注意，只有这些方法添加的样式才会导出到 Excel。...假设我们想要突出显示仅在第 2 和第 4 列中的最大值，前提是第 1 和第 3 列的总和小于-2.0 (基本上排除行 (:,'r2'))。...构建了一个漂亮的样式，现在你想将相同的样式应用于第二个 DataFrame。...从 v1.4.0 开始，还有直接作用于列标题行或索引的方法；.apply_index()和.map_index()。请注意，只有这些方法添加的样式才会导出到 Excel。...具有匹配索引和列的 DataFrame。
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