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在Python中实现Excel的VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP函数功能

事实上，我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。...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。...给定一个lookup_value，在lookup_array中找到它的位置，然后从return_array返回相同位置的值。下面是Excel XLOOKUP公式中的可用参数。...我们将使用相同的参数名称编写Python函数，以便与Excel XLOOKUP公式进行比较。...注意，df1是我们要将值带入的表，df2是我们从中查找值的源表，我们将两个数据框架列传递到函数中，用于lookup_array和return_array。

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Pandas merge用法解析（用Excel的数据为例子）

如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。 left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。...可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。...可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 left_index: 如果为True，则使用左侧DataFrame中的索引（行标签）作为其连接键。...对于具有MultiIndex（分层）的DataFrame，级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。 right_index: 与left_index功能相似。..._merge是分类类型，并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值，取得值为left_only，对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only，并且如果在两者中都找到观察点的合并键

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总结了67个pandas函数，完美解决数据处理，拿来即用！

('column_one') # 将某个字段设为索引，可接受列表参数，即设置多个索引 df.reset_index("col1") # 将索引设置为col1字段，并将索引新设置为0,1,2......df1.append(df2) # 将df2中的⾏添加到df1的尾部 df.concat([df1,df2],axis=1,join='inner') # 将df2中的列添加到df1的尾部,值为空的对应...⾏与对应列都不要 df1.join(df2.set_index(col1),on=col1,how='inner') # 对df1的列和df2的列执⾏SQL形式的join，默认按照索引来进⾏合并，如果...df1和df2有共同字段时，会报错，可通过设置lsuffix,rsuffix来进⾏解决，如果需要按照共同列进⾏合并，就要⽤到set_index(col1) pd.merge(df1,df2,on='col1...') # 与 df1.join(df2, how='outer')效果相同

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Pandas速查卡-Python数据科学

它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...) 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...) 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（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换...加入/合并 df1.append(df2) 将df1中的行添加到df2的末尾（列数应该相同） df.concat([df1, df2],axis=1) 将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同...） df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型的将df1中的列与df2上的列连接，其中col的行具有相同的值。

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Python 数据分析（三）：初识 Pandas

Pandas 适用于处理以下类型的数据： 有序和无序的时间序列数据 带行列标签的矩阵数据，包括同构或异构型数据 与 SQL 或 Excel 表类似的，含异构列的表格数据 任意其它形式的观测、统计数据集，...数据转入 Pandas 数据结构时不必事先标记 Pandas 主要数据结构是 Series（一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计等领域里的大多数典型用例。...'10']) print(s1) # 获取索引 print(s1.index) # 获取值 print(s1.values) # 获取索引和值 print(s1.iteritems) # 取指定值 print...DataFrame DataFrame 是一种二维数据结构，类似于 Excel 、SQL 表或 Series 对象构成的字典，DataFrame 是最常用的 Pandas 对象，与 Series 一样，...取某一个值 print(df.iloc[0, 1]) 3.3 添加删除 我们通过示例来看一下如何向 DataFrame 中添加数据以及如何从其中删除数据。

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《Python for Excel》读书笔记连载11：使用pandas进行数据分析之组合数据

在下一章中，我们将使用它从多个CSV文件中生成单个数据框架： pd.concat([df1,df2, df3, …]) 而join和merge只适用于两个数据框架，这是我们下面介绍的内容。...如果你以前使用过关系数据库，那么它的概念与SQL查询中的JOIN子句相同。...左联接（leftjoin）获取左数据框架df1中的所有行，并在索引上匹配右数据框架df2中的行，在df2没有匹配行的地方，pandas将填充NaN。左联接对应于Excel中的VLOOKUP情况。...右联接（rightjoin）获取右表df2中的所有行，并将它们与df1中索引相同的行相匹配。...最后，外联接（outerjoin）是完全外联接（fullouter join）的缩写，它从两个数据框架中获取索引的并集，并尽可能匹配值。表5-5相当于图5-3的文本形式。

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我的Pandas学习经历及动手实践

在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的，一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来就很方便。...在 Series 结构中，index 默认是 0,1,2,……递增的整数序列，当然我们也可以自己来指定索引，比如 index=[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’]。...=['a', 'b', 'c', 'd']) print x1 print x2 上面这个例子中，x1 中的 index 采用的是默认值，x2 中 index 进行了指定。...它包括了行索引和列索引，我们可以将 DataFrame 看成是由相同索引的 Series 组成的字典类型。...数据类型的变量名，我们以例子中的 df2 为例，列索引是[‘English’, ‘Math’, ‘Chinese’]，行索引是[‘ZhangFei’, ‘GuanYu’, ‘ZhaoYun’, ‘HuangZhong

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Pandas快速上手！

在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的，一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来就很方便。...在 Series 结构中，index 默认是 0,1,2,……递增的整数序列，当然我们也可以自己来指定索引，比如 index=[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’]。...=['a', 'b', 'c', 'd']) print x1 print x2 上面这个例子中，x1 中的 index 采用的是默认值，x2 中 index 进行了指定。...它包括了行索引和列索引，我们可以将 DataFrame 看成是由相同索引的 Series 组成的字典类型。...数据类型的变量名，我们以例子中的 df2 为例，列索引是[‘English’, ‘Math’, ‘Chinese’]，行索引是[‘ZhangFei’, ‘GuanYu’, ‘ZhaoYun’, ‘HuangZhong

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pandas技巧4

.col2.transform("sum") # 通常与groupby连用，避免索引更改 数据合并 df1.append(df2) # 将df2中的行添加到df1的尾部 df.concat([df1,...df2],axis=1,join='inner') # 将df2中的列添加到df1的尾部,值为空的对应行与对应列都不要 df1.join(df2.set_index(col1),on=col1,how=...'inner') # 对df1的列和df2的列执行SQL形式的join，默认按照索引来进行合并，如果df1和df2有共同字段时，会报错，可通过设置lsuffix,rsuffix来进行解决，如果需要按照共同列进行合并..., df2, left_index=True, right_index=True, how='outer') #与df1.join(df2, how='outer') 效果相同 数据统计 df.describe...() #查看数据值列的汇总统计 df.mean() # 返回所有列的均值 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值

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Pandas中文官档 ~ 基础用法1

', False) 二进制操作 pandas 数据结构之间执行二进制操作，要注意下列两个关键点： 多维（DataFrame）与低维（Series）对象之间的广播机制； 计算中的缺失值处理。...Index 还支持 divmod() 内置函数，该函数同时执行向下取整除与模运算，返回两个与左侧类型相同的元组。...因此，要合并这两个 DataFrame 对象，其中一个 DataFrame 中的缺失值将按指定条件用另一个 DataFrame 里类似标签中的数据进行填充。...该方法提取另一个 DataFrame 及合并器函数，并将之与输入的 DataFrame 对齐，再传递与 Series 配对的合并器函数（比如，名称相同的列）。...使用Excel和TF实现Transformer！ 【通俗易懂】手把手带你实现DeepFM！

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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

诸如字符串或数字之类的非列表项不受影响，空列表是NaN值（您可以使用.dropna（）清除它们 ）。 ? 在DataFrame df中Explode列“ A ” 非常简单： ?...为了访问狗的身高值，只需两次调用基于索引的检索，例如 df.loc ['dog']。loc ['height']。 要记住：从外观上看，堆栈采用表的二维性并将列堆栈为多级索引。...可以按照与堆叠相同的方式执行堆叠，但是要使用level参数： df.unstack（level = -1）。 Merge 合并两个DataFrame是在共享的“键”之间按列（水平）组合它们。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。 记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。...例如，考虑使用pandas.concat（[df1，df2]）串联的具有相同列名的 两个DataFrame df1 和 df2 ： ?

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Pandas_Study01

，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...dataframe数据 df3 = pd.concat([df1, df2[5:], df1[:5],df2], axis = 1) # concat 多行连接 与多列连接的方式仅在于axis 参数指定...获取到dataframe 数据的方式 # 目前一般而言，获取到最多的方式就是 读取文件获取 # read_csv, read_excel等方法 可以从 csv等文本文件 或 excel 文件读取数据...新的series保留原serie的values值，如果新的index和原series的index不同，则不同的填充NaN值，或者使用fill_value参数指定填充值。...注意：dataframe 中的统计函数与series中的相关统计函数基本一致，使用方法基本没有区别。

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数据导入与预处理-课程总结-04~06章

Pandas中使用read_excel()函数读取Excel文件中指定工作表的数据，并将数据转换成一个结构与工作表相似的DataFrame类对象。...isnull()、notnull()、isna()和notna()方法均会返回一个由布尔值组成、与原对象形状相同的新对象 其中isnull()和isna()方法的用法相同，它们会在检测到缺失值的位置标记...True； notnull()和notna()方法的用法相同，它们会在检测到缺失值的位置标记False。...(df1) df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=list('AB')) print(df2) # 纵向追加 df1.append(df2, ignore_index...它们的区别是： df.join() 相同行索引的数据被合并在一起，因此拼接后的行数不会增加(可能会减少)、列数增加； df.merge()通过指定的列索引进行合并，行列都有可能增加;merge也可以指定行索引进行合并

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一文讲述Pandas库的数据读取、数据获取、数据拼接、数据写出！

,"地区2","地区4"]] ④ 访问单元格中某个值 “访问单元格中某个值”，也有很多种方式，既可以使用“位置索引”，也可以使用“标签索引”。...如果不使用ignore_index参数 df1 = pd.read_excel("concat.xlsx",sheet_name="Sheet1") df2 = pd.read_excel("concat.xlsx...",sheet_name="Sheet2") pd.concat([df1,df2],ignore_index=True) 结果如下： 从上表可以看到，里面有两条记录是完全重复的，我们直接可以再调用drop_duplicates...index：新导出到本地的文件，默认是有一个从0开始的索引列，设置index=False可以去掉这个索引列。 columns：选则指定列导出，默认情况是导出所有列。...最后第五行代码，再将df2中的数据写入到这个ExcelWriter对象中，同样将Sheet取名为df1。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（四）

在 pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，就像在工作表中使用作为行标识符的列一样。与大多数电子表格不同，这些Index值实际上可以用于引用行。...查看如何从现有列创建新列。 过滤 在 Excel 中，过滤是通过图形菜单完成的。 数据框可以通过多种方式进行过滤；其中最直观的是使用布尔索引。...在 pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这类似于在工作表中使用作为行标识符的列。与大多数电子表格不同，这些Index值实际上可以用于引用行。...在 pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这类似于在工作表中使用作为行标识符的列。与大多数电子表格不同，这些Index值实际上可以用于引用行。...参见如何从现有列派生新列。 过滤 在 Excel 中，过滤是通过图形菜单完成的。 DataFrames 可以以多种方式进行过滤；其中最直观的是使用布尔索引。

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Pandas入门教程

如果您在连接轴没有有意义的索引信息的情况下连接对象，这将非常有用。请注意，其他轴上的索引值在连接中仍然有效。 keys: 序列，默认无。使用传递的键作为最外层构建分层索引。...用于构建 MultiIndex 的特定级别（唯一值）。否则，它们将从密钥中推断出来。 names: 列表，默认无。生成的分层索引中级别的名称。...对象; on: 要加入的列或索引级别名称; left_on：左侧 DataFrame 或 Series 的列或索引级别用作键。...可以是列名称、索引级别名称或长度等于 DataFrame 或 Series 长度的数组 left_index：如果True，则使用左侧 DataFrame 或 Series 中的索引（行标签）作为其连接键...;right_index：与left_index正确的 DataFrame 或 Series 的用法相同; how: 'left', 'right', 'outer', 之一'inner'。

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