使用excel列中每个唯一项的计数创建字典

的方法如下：

首先，将Excel表格中的数据导入到一个列表中，可以使用Python的pandas库来实现。具体步骤如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将Excel列中的数据导入到列表
column_data = data['Column_Name'].tolist()

接下来，使用Python的collections库中的Counter类来计算每个唯一项的计数。具体步骤如下：

from collections import Counter

# 使用Counter计算每个唯一项的计数
counter = Counter(column_data)

# 将计数结果转换为字典
result_dict = dict(counter)

最后，可以根据需要对字典进行进一步的处理或使用。例如，可以打印字典中的键值对，或者根据计数结果进行筛选和排序。

# 打印字典中的键值对
for key, value in result_dict.items():
    print(key, value)

以上方法可以帮助您使用Excel列中每个唯一项的计数创建字典。对于Excel数据的导入，您可以使用pandas库来处理，而对于计数和字典的创建，可以使用collections库中的Counter类来实现。

相关·内容

Excel与pandas：使用applymap()创建复杂的计算列

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。...<=且<80 D：50<=且<70 F：<50 创建我们假设的学生和他们的学校平均数,我们将为学生的分数随机生成1到100之间的数字。...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！...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）。

3.8K1 0

Excel公式练习44：从多列中返回唯一且按字母顺序排列的列表

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。 ?...上述公式构造中的Arry4为： INDEX(Range1,N(IF(1,Arry2)),N(IF(1,Arry3))) 这里，只是简单地索引二维区域中的每个元素。...INDEX返回数组的技术，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。...：上述数组中非零值的位置表示在该区域内每个不同值在该数组中的首次出现，因此提供了一种仅返回唯一值的方法。

4.2K3 1

使用Pandas返回每个个体记录中属性为1的列标签集合

一、前言前几天在J哥的Python群【Z】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。各位群友，打扰了。能否咨询个pandas的处理问题？...左边一列id代表个体/记录，右边是这些个体/记录属性的布尔值。我想做个处理，返回每个个体/记录中属性为1的列标签集合。...例如：AUS就是[DEV_f1,URB_f0,LIT_f1,IND_f1,STB_f0]，不知您有什么好的办法？并且附上了数据文件，下图是他的数据内容。...二、实现过程这里【Jin】大佬给了一个答案，使用迭代的方法进行，如下图所示：如此顺利地解决了粉丝的问题。...后来他粉丝自己的朋友也提供了一个更好的方法，如下所示：方法还是很多的，不过还得是apply最为Pythonic！三、总结大家好，我是皮皮。

1193 0

Power BI: 使用计算列创建关系中的循环依赖问题

文章背景：在表缺少主键无法直接创建关系，或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下，可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时，循环依赖经常发生。...在这个例子中，修复方法很简单：使用DISTINCT代替VALUES。一旦改用DISTINCT，就可以正常创建关系了。结果如下图所示。正确设置关系后，可以按价格区间切片了。...在我们的例子中，情况是这样的： Sales[PriceRangeKey]依赖PriceRanges表，既因为公式中引用了PriceRanges表（引用依赖），又因为使用了VALUES函数，可能会返回额外的空行...由于两个依赖关系没有形成闭环，所以循环依赖消失了，可以创建关系。 3 避免空行依赖创建可能用于设置关系的计算列时，都需要注意以下细节：使用DISTINCT 代替VALUES。...假设有一个产品表具有一个唯一密钥值列（如产品密钥）和描述产品特征（包括产品名称、类别、颜色和尺寸）的其他列。当销售表仅存储密钥（如产品密钥）时，该表被视为是规范化的。

6052 0

如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....Stackoverflow - Finding a specific value and returning column headers in Excel EXAMPLE: Indexing Year...- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。

11.3K4 0

示例讲字典（Dictionary）：获取唯一值

标签：VBA,Dictionary 字典（Dictionary）是一种通过键（key）和项（item）（注：键和项是字典中的术语）存储唯一项的方法。...它是一种基于唯一键存储数据的极好工具，它的强大之处在于可以使用键来存储和合并数据。在本文中，讲解如何在字典中捕获一个单元格区域并将其引用回Excel。...这里，将存储一个10行的单元格区域，然后只输出该区域中唯一的项目。示例如下图1所示。获取其数据区域，使用字典将数据存储，然后使用VBA数组提取我们选择需要获取唯一值的列。...然后，一个简单的For循环遍历数组中的数据。 .Item行允许引用数组（ar），并将唯一数据放入字典中。...图3 如果想要输出不同列的唯一值，可以使用代码。

4.8K5 0

pandas系列10-数值操作1

书中还是学到了很多知识点，下面总结的是比较基础的操作，自己也常用：数值替换数值排序数值排名数值删除数值计数唯一值获取与查找数值替换数值替换常用在存在异常值处理、缺失值处理中，三种替换方法...Python中实现还是通过replace方法，将待替换值和替换值用字典的形式表示 df.replace({"A":"a","B":"b"}) # 将A用a替换，B用b替换数值排序一列数据排序选择待排序的数据之后...多列数值排序 Excel中是选择待排序的数据，单击菜单按钮中的排序和筛选选择待排序的列选择每列的升序还是降序 ?..., critieria) range：待计数的一系列值的范围 critieria：某个值或者某个条件 Python 使用的是value_counts()，统计出来的是个数；如果想看每个值的占比，使用参数...唯一值获取与数值查找唯一值获取 Excel中将该列值复制黏贴后删除重复值即可 Python中使用unique()方法数值查找 Python中使用的是isin()方法，在某列上调用方法在，返回T 不在

9992 0

我的机器学习pandas篇SeriesDataFrame

as pd ser01=Series([1,2,3],index=['n','m','j']) #通过字典的形式创建 ser02 = Series({3:"a",4:'b',5:"c"}) 索引切片...DataFrame表格行的数据结构，包含一组有序的列，有行、列索引，可以看做是Series的字典组成创建DataFrame df01 =DataFrame([['susan','long','meimei...'],[50,60,60]],index=['姓名','成绩'],columns=['语文','math','english']) df01 #用字典创建,字典为列索引 dict={ "apart...cov，corr df2=DataFrame({ "gdp":[2,4,6], "chukou":[3,2,1] }) df2.cov() df2.corr() 唯一值，值计数，成员资格...唯一值unique，值计数value_counts，成员资格isin（等于用没里面的元素来过滤） df3=Series([12,13,14,15,13,13,12,11,14]) df3.unique

1.2K4 0

python数据科学系列：pandas入门详细教程

所以从这个角度讲，pandas数据创建的一种灵活方式就是通过字典或者嵌套字典，同时也自然衍生出了适用于series和dataframe的类似字典访问的接口，即通过loc索引访问。...get，由于series和dataframe均可以看做是类字典结构，所以也可使用字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法完全一致 ?...，按行检测并删除重复的记录，也可通过keep参数设置保留项。...对象，功能与python中的普通map函数类似，即对给定序列中的每个值执行相同的映射操作，不同的是series中的map接口的映射方式既可以是一个函数，也可以是一个字典 ?...，要求每个df内部列名是唯一的，但两个df间可以重复，毕竟有相同列才有拼接的实际意义） merge，完全类似于SQL中的join语法，仅支持横向拼接，通过设置连接字段，实现对同一记录的不同列信息连接，支持

13.8K2 0

Pandas速查卡-Python数据科学

（） pd.DataFrame(dict) 从字典、列名称键、数据列表的值导入输出数据 df.to_csv(filename) 写入CSV文件 df.to_excel(filename) 写入Excel...) 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...(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(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数...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.

9.2K8 0

使用Python Xlsxwriter创建Excel电子表格（第4部分：条件格式）

>使用PythonXlsxwriter创建Excel电子表格（第2部分：公式，链接与命名区域） >>>使用PythonXlsxwriter创建Excel电子表格（第3部分：格式，迷你图与图表）本文介绍...2.可以使用“A1”或（行、列）样式表示法来引用单元格和单元格区域。 3.使用workbook.add_format()方法创建Excel格式。...注意ws.conditional_format方法中的字典，特别是传递给这些属性的值。...如果它在Excel中工作，那么将相同的公式应用到Python中也会起作用。下面的代码比较R列和S列中的数字，然后突出显示（绿色）两列之间较大的数字。...另外，在本例中，我们比较两列，因此在公式中不使用绝对引用。在其他情况下，可能需要使用绝对引用来实现基于公式的格式设置工作。

4.2K2 0

pandas入门①数据统计

使用如下缩写： df：任意的Pandas DataFrame对象 s：任意的Pandas Series对象创建数据 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on...0.030411 0.916363 -0.808864 2014-11-06 -0.884664 -0.188278 -0.307767 -0.054792 通过传递一个能够被转换成类似序列结构的字典对象来创建一个...()：查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame...对象中每一列的唯一值和计数数据排序 df.sort_index(axis=1, ascending=False) # 即按列名排序，交换列位置。...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 df.min()：返回每一列的最小值

1.5K2 0

灰太狼的数据世界（三）

比如说我们现在有这样一张表，那么把这张表做成dataframe，先把每一列都提取出来，然后将这些在列的数据都放到一个大的集合里，在这里我们使用字典。...如果我们想为这些数据添修改索引列（就是数据中的0，1，2），可以使用index参数指定索引。...我们工作中除了手动创建DataFrame,绝大多数数据都是读取文件获得的，例如读取csv文件，excel文件等等，那下面我们来看看pandas如何读取文件呢？...)：查看索引、数据类型和内存信息 df.describe()：查看数值列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts...)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 print(df.head(2)) print(df[0:2]) ?

2.8K3 0

Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

也可以在创建Series的时候为值直接创建索引。 b、通过字典的形式来创建Series。（3）获取Series中的值通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。...（2）创建DataFrame：最常用的一种方法是直接传入一个等长列表或numpy数组组成的字典：结果DataFrame会自动加上索引（添加方法与Series一样），且全部列会被有序排列。...2、丢弃指定轴上的项使用drop方法删除指定索引值对应的对象。可以同时删除多个索引对应的值。对于DataFrame，可以删除任意轴上（columns）的索引值。...根据数组中数据的类型不同，产生的统计指标不同，有最值、分位数（四分位、四分之三）、标准差、方差等指标。 7、唯一值的获取此方法可以用于显示去重后的数据。...相当于Excel中vlookup函数的多条件查找中的多条件。对于层次化索引对象，选取数据的方式可以通过内层索引，也可以通过外层索引来选取，选取方式和单层索引选取的方式一致。

6.4K8 0

快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

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。...在本例中，将新行初始化为python字典，并使用append()方法将该行追加到DataFrame。...:获取一系列包含唯一值的计数。...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。...类似地，我们可以使用panda中可用的pivot_table()函数创建Python pivot表。该函数与group_by()函数非常相似，但是提供了更多的定制。

8.1K2 0

使用字典汇总数据

图1 水果的汇总如下图2所示，使用字典生成这个简单的汇总。这是展示的第一种方法：根据唯一条件生成一个求和，而这里唯一的部分是水果的名称。...CurrentRegion.ClearContents [T4].Resize(n, 2).Value = Application.Transpose(arr) End Sub 上述代码有效的原因是字典将只包含唯一的项...水果是唯一的，所以每个项目都会依次评估和汇总。...此外，当前项目值将与列表中的下一个相似值相加。循环完成后，字典的全部内容将赋给变量arr。...第二种方法是，生成汇总但包含表中的每一个唯一行，如下图3所示。图3 上图3中每个项目有更多详细信息，可以看到汇总中包含了更多的细节。这次在列O和列P中进行汇总。

7126 1

最全面的Pandas的教程！没有之一!

以及用一个字典来创建 DataFrame： ? 获取 DataFrame 中的列要获取一列的数据，还是用中括号 [] 的方式，跟 Series 类似。...下面这个例子，我们从元组中创建多级索引： ? 最后这个 list(zip()) 的嵌套函数，把上面两个列表合并成了一个每个元素都是元组的列表。...上面的结果中，Sales 列就变成每个公司的分组平均数了。计数用 .count() 方法，能对 DataFrame 中的某个元素出现的次数进行计数。 ?...使用 pd.read_excel() 方法，我们能将 Excel 表格中的数据导入 Pandas 中。请注意，Pandas 只能导入表格文件中的数据，其他对象，例如宏、图形和公式等都不会被导入。...请注意，每个 Excel 表格文件都含有一个或多个工作表，传入 sheet_name='Sheet1' 这样的参数，就表示只读取 'excel_output.xlsx' 中的 Sheet1 工作表中的内容

25.8K6 4

【Python环境】Python中的结构化数据分析利器-Pandas简介

创建DataFrame有多种方式：以字典的字典或Series的字典的结构构建DataFrame，这时候的最外面字典对应的是DataFrame的列，内嵌的字典及Series则是其中每个值。...从列表的字典构建DataFrame，其中嵌套的每个列表（List）代表的是一个列，字典的名字则是列标签。这里要注意的是每个列表中的元素数量应该相同。...否则会报错： ValueError: arrays must all be same length 从字典的列表构建DataFrame，其中每个字典代表的是每条记录（DataFrame中的一行），字典中每个值对应的是这条记录的相关属性...Series的字典形式创建的DataFrame相同，只是思路略有不同，一个是以列为单位构建，将所有记录的不同属性转化为多个Series，行标签冗余，另一个是以行为单位构建，将每条记录转化为一个字典，列标签冗余...groups = df.groupby('A')#按照A列的值分组求和groups['B'].sum()##按照A列的值分组求B组和groups['B'].count()##按照A列的值分组B组计数默认会以

15K10 0

pandas用法-全网最详细教程

： df.dtypes 4、某一列格式： df['B'].dtype 5、空值： df.isnull() 6、查看某一列空值： df['B'].isnull() 7、查看某一列的唯一值： df['B']...如果字典中传递，将作为键参数，使用排序的键，除非它传递，在这种情况下的值将会选择（见下文）。任何没有任何反对将默默地被丢弃，除非他们都没有在这种情况下将引发 ValueError。...levels︰列表的序列，默认为无。具体水平（唯一值）用于构建多重。否则，他们将推断钥匙。 names︰列表中，默认为无。由此产生的分层索引中的级的名称。...检查是否新的串联的轴包含重复项。这可以是相对于实际数据串联非常昂贵。副本︰布尔值、默认 True。如果为 False，请不要，不必要地复制数据。...，并创建数据表，索引值为df_inner的索引列，列名称为category和size pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner['category']),

5.8K3 1

Power Query 真经 - 第 10 章 - 横向合并数据

【注意】每次创建正确的【右反】连接时，连接的结果将显示一行空值，并在最后一列中显示一个嵌套表。这是意料之中的，因为左表中没有匹配项，导致每列的值为空。...本例的目标是获取一个包含固定每月费用的表，并为一年中的每个月创建一个预算表，如图 10-26 所示。图 10-26 快速创建直线预算使用上面的方法，从准备各自的数据开始。...为了避免意外产生的笛卡尔积，最好使用列分析工具来检查 “非重复值” 和 “唯一值” 的统计数据是否匹配如果 “非重复值” 和 “唯一值” 两个统计数据匹配，像本案例中 “SKU” 列一样（都是 “12”...），那么该列可以安全的用作连接中 “右” 表的键，而不会产生问题，如果 “非重复值” 和 “唯一值” 两个统计数据不匹配，如本案例中 “Brand” 列一样，那么就会存在 “左” 表列中的值与 “右”...创建 Excel 或 DAX 公式，以计算异常表中未知项目（行）的数量，并将其返回到报表页面，以便于查看（每次刷新时，将能够看到未知项的计数是否为 0 ，或者转换表是否需要添加其他项）。

4.1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云