一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习...888] df = pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"列进行分组并计算出..."num"列每个分组的平均值，然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...df.groupby('lv')["num"].transform('mean') df["juncha"] = df["num"] - df["gp_mean"] print(df) # 直接输出结果，省略分组平均值列...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。
标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...图1 创建一个辅助函数 现在，让我们创建一个取平均值的函数，并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么，在列中对每个学生进行循环？不！...注意下面的代码，我们只在包含平均值的三列上应用函数。因为我们知道第一列包含字符串，如果我们尝试对字符串数据应用letter_grade()函数，可能会遇到错误。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。
他的代码照片如下图： 这个代码这么写，最后压根儿就没有得到他自己预期的结果，遂来求助。这里又回归到了他自己最开始的需求澄清！！！论需求表达清晰的重要性！...二、实现过程 后来【莫生气】给了一份代码，如下图所示： 本以为顺利地解决了问题，但是粉丝又马上增改需求了，如下图所示： 真的，代码写的，绝对没有他需求改的快。得亏他没去做产品经理，不然危矣！...能给你做出来，先实现就不错了，再想着优化的事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式的写法，总算是贴合了这个粉丝的需求。 如果要结合pandas的话，可以写为下图的代码： 至此，粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，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。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【冯诚】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,请教个小问题，我要查找某列中具体的值，譬如df[df['作者'] == 'abc']，但实际上这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写的abc。...给了一个指导，如下所示： 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际的代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...但是粉丝的需求又发生了改变，下一篇文章我们一起来看看这个“善变”的粉丝提问。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，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。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，但是粉丝又改需求了，需求改来改去的，就是没个定数。 这里他的最新需求，如上图所示。...他的意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...可以看到，代码刚给出来，但是粉丝的需求又发生了改变，不过不慌，这里又给出了对应代码，如下图所示： 一看就会，一用就废，粉丝自己刚上手，套用到自己的数据里边，代码就失灵了。...下一篇文章，我们再来看这位粉丝新遇到的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，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。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
老婆给了个小小的任务，说是把工单的有效流转时长给计算出来，工单的有效流转时长=工单的开始时间-工单的结束时间-非工作时间段，看起来很简单的一件事情，耗费了我好几个小时，又用了个把小时用python实现了一遍...首先数据是Excel表，自然首先想到的是Excel函数，Excel函数的缺点是日期计算和时间计算是分开的，想了一下还是从网络上找一些现成的公式吧，找了十几个公式，测试了半天，发现都多少有些问题，还是自己开撸吧...Excel计算时间差的几个步骤 1、将date和time进行分割 2、将time进行标准化，如果时间在指定时间段之内，用该时间，否则取大或取小，突然想起来，还是可以持续优化的。...3、计算标准化的time时间差，多出来的天数才算天数 4、计算date日期差 5、将日期差*12小时+时间差=有效工作时间 python实现的方式和excel如出一辙，看一下excel处理步骤，python...也是一样的。
') 如果需要指定工作表或者只读取特定列，也可以方便地进行配置。...以下是一些常见的操作： 示例：计算平均值 假设Excel文件包含一个名为amount的列，记录了某个数值。...我们可以使用Pandas计算这一列的平均值： average_amount = df['amount'].mean() print('Average amount:', average_amount)...# 根据某列的值进行分组，并计算平均值 grouped_data = df.groupby('category_column')['value_column'].mean() 数据可视化 除了数据处理，...=True) # 每月重采样并计算均值 monthly_mean = df.resample('M').mean() 自定义函数应用 如果你有特定的数据处理需求，Pandas允许你使用自定义函数对数据进行操作
Excel有个非常强大的功能——预测工作表，它就是基于历史时间数据来预测未来某时间段内的数据，并且会以图表的形式展示出来，从中能直观地看到预测的趋势。...除了上面提到的“预测结束”之外，Excel 的预测工作表还有以下几个主要参数： 预测开始：即从历史数据中的哪一天的数据开始进行预测；默认是从历史数据的最后一天开始预测，如案例中，默认从5月24日开始预测...日程表范围：就是历史数据里的时间数据；如本案例历史数据的日程表范围是“日期”列（A2:A25）; 值范围：就是历史数据里用来计算预测的历史值；如本案例历史数据的值范围是列“销售量”列（B2:B25）。...使用以下方式填充缺失点：为了处理缺少点，Excel 使用插值，也就是说，只要缺少的点不到 30%，都将使用相邻点的权重平均值补足缺少的点。...如果要改为将缺少的点视为零，可以单击列表中的“零”； 聚合重复项使用：如果数据中包含时间戳相同的多个值，比如是同 一日期的值有N个，那么Excel 将默认取这些值的平均值作为这时间戳的值。
- 人机协同 服装产品的销售量是多少？ 当你在 Excel 中输入这个问题，Excel 将立即“意会”，把“服装”分类下不同产品的销售量数据，以可视化图表的方式呈现在你眼前。...散点图 对于本例中类别的每个值（计算机、家用电器、电视、音响等），散点图显示第一个时间段的度量值（在 x 轴上）与第二个时间段的度量值（在 y 轴上）。...算法见解，可以完成的工作 - 见解是数据下钻分析的一种过程，从数据的更大维度看大规律，从数据的下一个维度解释原因； 比如本例中的所有类别的销量是最大的一个维度，下钻之后，则是计算机、家用电器、电视、音响等下一个维度的观察...- 解释波动是通过对比上下两个数据点的变化而得出的； 简单地说，计算该类别在之前和之后的时间段的细分，确定发生的变化量，然后返回那些变化最大的类别。...图17 -时序离群值 针对跨时序的数据，检测特定日期或时间值明显不同于其他日期/时间值的情况。
本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A2:E5中包含一系列值和空单元格，其中有重复值，要求从该单元格区域中生成按字母顺序排列的不重复值列表，如图1中G列所示。 ?...TRUE;TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,TRUE;TRUE,FALSE,FALSE,TRUE,TRUE}/COUNTIF(Range1,Range1&"")) 接着解析COUNTIF部分，该部分计算...而它们都引用了Arry1： =ROW(INDIRECT("1:"&COLUMNS(Range1)*ROWS(Range1))) 名称Range1代表的区域有4行5列，因此转换为： ROW(INDIRECT...，详情可参阅《Excel公式技巧03：INDEX函数，给公式提供数组》。...唯一不同的是，Range1包含一个4行5列的二维数组，而Arry4是通过简单地将Range1中的每个元素进行索引而得出的，实际上是20行1列的一维区域。
() / 03 / 使用Pandas进行数据选择 Pandas提供了各种数据选择方法，允许你从DataFrame或Series中提取特定数据。...df_sorted = df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False]) # 按单列对DataFrame进行分组并计算另一列的平均值...'].sum () # 计算列的平均值 mean_value = df['column_name'].mean() # 计算列的最大值 max_value = df['column_name'].max...# 计算数值列的描述性统计 df.describe() # 计算某列的总和 df['column_name'].sum() # 计算某列的平均值 df['column_name'].mean()...# 计算某列的最大值 df['column_name'].max() # 计算某列中非空值的数量 df['column_name'].count() # 计算列中某个值的出现次数 df['column_name
今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 总体概览指标： 总体概览指标又称统计绝对数，是反映某一数据指标的整体规模大小，总量多少的指标。...同比是相邻时间段内某一共同时间点内指标的对比，环比就是相邻时间段内指标的对比；差就是两个时间段内的指标直接做差即可，差的绝对值就是两个时间段内指标的变化量。...所以引入了全距，全距的计算方法是用数据集中最大数（上界）减去数据集中最小数（下界）。 全距存在的问题： 容易受异常值影响。 全距只表示了数据的宽度，但是没有描述清楚数据上下界之间的分布形态。...标准差是方差的开方。表示数值与均值距离的平均值。你可能会说有方差了为啥还要标准差呢？因为标准差与实际指标的单位是一致的。更具有实际意义。...，包括如何选取一列数据、如何对数据进行分组运算等基础知识，还包括窗口函数等进阶知识；第3篇主要介绍SQL 数据分析实战，都是一些比较常规的业务场景实战。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 如果有一个依赖于一些计算慢的资源的用户定义函数，可能希望该用户定义函数在大多数情况下只返回其占用的单元格中最后一次计算得到的值，并且只偶尔使用计算慢的资源...假设要给用户定义函数传递一个计算慢的资源的参数，并让一个开关告诉它何时使用计算慢的资源。...有几种方法可以获得先前为用户定义函数计算的值，它们各有优缺点。...Volatile) arg=false; // set volatility of thisfunction: 237 is the function number for volatile xlo.Excel...小结 有几种方法可以从VBA用户定义函数的最后一次计算中获取先前的值，但最好的解决方案需要使用C++ XLL。
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。 ?...Set wksData =Workbooks("Data.xlsx").Sheets("Sheet1") '判断所选单元格是否在列C中 If ActiveCell.Column... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")
1、从“头”到“脚” 查看第一行或最后五行。默认值为5，也可以自定义参数。 ? 2、查看特定列的数据 ? 3、查看所有列的名字 ? 4、查看信息 查看DataFrame的数据属性总结： ?...2、查看多列 ? 3、查看特定行 这里使用的方法是loc函数，其中我们可以指定以冒号分隔的起始行和结束行。注意，索引从0开始而不是1。 ? 4、同时分割行和列 ? 5、在某一列中筛选 ?...11、在Excel中复制自定义的筛选器 ? 12、合并两个过滤器的计算结果 ? 13、包含Excel中的功能 ? 14、从DataFrame获取特定的值 ?...五、数据计算 1、计算某一特定列的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和 按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...4、将总列添加到已存在的数据集 ? 5、特定列的总和，使用loc函数 ? 或者，我们可以用以下方法： ? 6、用drop函数删除行 ? 7、计算每列的总和 ?
我们还可以使用df.to_excel()保存和写入一个DataFrame到Excel文件或Excel文件中的一个特定表格。...sort_values ()可以以特定的方式对pandas数据进行排序。...计算性别分组的所有列的平均值 average = df.groupby(‘Sex’).agg(np.mean) ? 统计数据 我们可能熟悉Excel中的数据透视表，可以轻松地洞察数据。...假设我们想按性别将值分组，并计算物理和化学列的平均值和标准差。...mean():返回平均值 median():返回每列的中位数 std():返回数值列的标准偏差。 corr():返回数据格式中的列之间的相关性。 count():返回每列中非空值的数量。
Excel函数分类：关联匹配类、清洗处理类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类上篇已经给大家分享过关联匹配类和清洗处理类，今天将继续分享其余三类：逻辑运算类、计算统计类、时间序列类。...计算统计类 在利用excel表格统计数据时，常常需要使用各种excel自带的公式，也是最常使用的一类，重要性不言而喻，不过excel都自带快捷功能。...MIN函数：找到某区域中的最小值 MAX函数：找到某区域中的最大值 AVERAGE函数：计算某区域中的平均值 COUNT函数： 计算某区域中包含数字的单元格的数目 COUNTIF函数：计算某个区域中满足给定条件的单元格数目...MIN 功能：找到某区域中的最小值 ? 2. MAX 功能：找到某区域中的最大值 ? 3. AVERAGE 功能：计算某区域中的平均值 ? 4. COUNT 功能：计算纯数字的单元格的个数 ? 5....各代码含义如下： "y"返回时间段中的整年数 "m”返回时间段中的整月数 "d"返回时间段中的天数 "md”参数1和2的天数之差，忽略年和月 "ym“参数1和2的月数之差，忽略年和日 "yd”参数1和2
LEFT/RIGHT（字符串所在的单元格，从左/右开始到要截取的字符数） MID（字符串所在的单元格，开始位置数，截取长度） LEN（单元格）→返回字符串的长度是个数字。...描述统计分析 选择数据选项卡，选择数据分析按钮，弹出框中选择描述统计，输入选项即可生成新的统计表。 透视表中的值汇总依据，选择平均值。 日期处理 对日期的处理可以让我们提高工作效率。...动态计算到今天的天数等，可以再结束日期处使用today()。 电商数据分析 1. 重新熟悉一下数据字段 ? 2....购买统计中的最大值为10000，暂做保留。 ? 4. 使用数据透视表进行进一步分析 ① 各个历史时间段内的购买数据分析 分年进行统计：可以看出2014年购买量达到峰值。 ?...最初的印象是小看Excel的，对于自己不会的功能，总是以我不太懂Excel为借口蒙混过关，而通过学习发现，很多的大型公司也都在用Excel进行出色的分析。
引言大家好，我是博主小E，今天我要和大家分享一个非常实用且有趣的Excel技巧。你是否曾经在处理大量数据时，遇到需要对特定列进行求和的情况？...特别是当这些列以"zzz"这样的不常见前缀开始时，如何快速准确地完成求和操作呢？本文将为你揭晓答案，让你的Excel技能更上一层楼！...为什么选择"zzz"作为示例在开始之前，你可能会好奇为什么选择"zzz"作为列的前缀。实际上，"zzz"可以代表任何不常见的、特定的或者你想要特别关注的列前缀。...步骤二：使用通配符进行求和Excel中的SUMIF函数可以帮助实现对特定条件的单元格进行求和。在这个例子中，将使用通配符*来匹配以"zzz"开头的列。...特定条件下的数据汇总：不仅仅是求和，SUMIF函数还可以帮助你计算平均值、最大值、最小值等，只需替换相应的函数即可。
","score"],index="positionId") # 同时对两列进行计算 df[["salary","score"]].agg([np.sum,np.mean,np.min]) # 对不同列执行不同的计算...文件 pd.read_table(filename) # 从分隔的文本文件（例如CSV）中 pd.read_excel(filename) # 从Excel文件 pd.read_sql(query...pd.DataFrame(dict) # 从字典中，列名称的键，列表中的数据的值 导出数据 df.to_csv(filename) # 写入CSV文件 df.to_excel(filename)...) # 所有列的唯一值和计数 数据选取 使用这些命令选择数据的特定子集。...） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) # 创建一个数据透视表组通过 col1 ，并计算平均值的 col2 和 col3
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