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使用Pandas完成data列数据处理，按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列

一、前言 前几天在Python钻石交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目，使用Pandas完成下面的数据操作：把data列中的元素，按照它们出现的先后顺序进行分组排列，结果如new列中展示...new列为data列分组排序后的结果 print(df) 结果如下图所示： 二、实现过程 方法一 这里【猫药师Kelly】给出了一个解答，代码和结果如下图所示。...(*([k]*v for k, v in Counter(df['data']).items()))] print(df) 运行之后，结果如下图所示： 方法四 这里【月神】给出了三个方法，下面展示的这个方法和上面两个方法的思路是一样的...这篇文章主要盘点了使用Pandas完成data列数据处理，按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共6个方法，欢迎一起学习交流，我相信还有其他方法，...【月神】和【瑜亮老师】太强了，这个里边东西还是很多的，可以学习很多。

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将内容按字符出现次数排列？这个在Excel里的难题因为PQ而轻松解决！

比如单元格里的内容是11124533，按各个数字出现的次数多少进行排列，结果表示为：13245。...这个问题如果通过Excel的传统功能或函数来实现，会比较困难，而使用Power Query却简单很多。...具体操作方法如下： 一、新建查询，将数据放入Power Query 二、更改类型并添加索引 三、拆分字符并展开（较新版本可以用拆分列功能，按字符数直接拆分到行） 四、分组计数 五、按索引、计数项排序并加索引...六、分组并调整函数得到转换结果 以上通过Power Query解决将单元格数字按出现次数的多少排列问题，主要都是鼠标操作，外加两个简单的函数即可。...当然，如果你熟悉M函数，还可以直接通过综合运用M函数更加快速地解决，而不需要那么多的步骤。来试一下？

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    在不确定列号的情况下如何使用Vlookup查找

    最近小伙伴在收集放假前的排班数据 但是收上来的数据乱七八糟的 长下面这样 但是老板们只想看排班率 所以我们最终做的表应该是这样 需要计算出排班率 排班率=排班人数/总人数 合计之外的每一个单元格...都需要引用 除了最基础的等于=引用 我们还有一种更加万能的Vlookup+Match的方法 这样无论日期怎么变化 无论日期顺序是否能对上 我们都不用更改公式 例如A部门,2月1日的排班率应该这么写 =...B17 单元格为排班率日期 A2:K2 单元格为我们排班人数的日期 M2:N8单元格是总人数 其中 分子排班人数的公式是 VLOOKUP($A18,$A$1:$K$8,MATCH(B$17...,$A$2:$K$2,0),0) 排班人数里面的日期匹配 我们用Match函数动态确定列号 MATCH(B$17,$A$2:$K$2,0) 分母总人数比较简单 就是常规的Vlookup VLOOKUP...$A$1:$A$8,0),2),0,0,1,11))/(VLOOKUP($A18,$M$2:$N$8,2,0)*10) 思路就是用Index,Match确定部门第一个单元格 然后Offset扩展到部门的所有列

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    UseGalaxy.cn生信云|零代码使用Tiverse优雅地处理数据集

    Pivot Longer from wide Tidyr Pivot Wider from long Dplyr Arrange rows arrange 函数用于对数据框按照指定变量进行排序，可以根据一个或多个变量对数据进行升序或降序排列...Dplyr Join two tables join 函数用于根据指定的键将两个数据框连接起来，可以根据共同的变量将数据框进行合并，支持多种连接操作，如内连接、左连接、右连接和外连接等。...Dplyr Slice select rows by position slice 函数用于按行数进行切片，能够从数据框中提取特定的行，支持根据行数或行号选择需要的行，也支持使用负数表示从末尾开始计算的行数...Tidyr Pivot Longer from wide pivot_longer 函数用于将宽格式数据转换为长格式数据，能够根据用户指定的列将数据框中的多个列整理成一对 “名-值” 对，便于进一步的分析和处理...Tidyr Pivot Wider from long pivot_wider 函数用于将长格式数据转换为宽格式数据，能够将数据框中的一列分成多个列，根据指定的列名进行展开，使得数据以更直观的宽格式形式呈现

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    tidyverse：R语言中相当于python中pandas+matplotlib的存在

    ，是弱类型的，同时与data.frame有相同的语法，使用起来更方便。...data位置 管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...tidyr包的下述四个函数用法 5.1 宽数据转为长数据：gather （excel透视表反向操作） 5.2 长数据转为宽数据：spread （excel透视表功能） 5.3 多列合并为一列：unit...5.4 将一列分离为多列：separat #install.packages("tidyr") #安装tidyr包 library(tidyr) 5.1 宽数据转为长数据：gather() ?...#key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <-

    4.2K10

    数据清洗与管理之dplyr、tidyr

    ，其中因数据过长，使用head()函数取前5个数字 [1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 如行值或列值为组合数据，则表示引用组合行列交叉位置的数据 > iris[1:5,1:3] Sepal.Length...，或者替代异常值等 在R中重新编码数据常用逻辑运算符，通过TRUE/FALSE等返回值，确定编码的位置。...【高级数据管理包】 # install.packages("dplyr") library(dplyr) #使用datasets包中的mtcars数据集做演示，首先将过长的数据整理成友好的tbl_df...类似excel透视表反向操作 #gather(data, key, value, …, na.rm = FALSE, convert = FALSE) #data：需要被转换的宽形表 #key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量...key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <- data.frame(person=c('Alex

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    从零开始的异世界生信学习 R语言部分 03 函数和R包

    ");x x[c(2,4,5,1,3)] #按照[]内的顺序进行重新排列 图片 #sort 排序 scores <- c (100,59,73,95,45);scores sort(scores) order...(scores) scores[order(scores)] #sort（x）=x[order(x)] #order函数返回排序结果的值在原有向量中的位置 或 当前位置的值来源于原始向量中的哪个位置上的元素...","tony") kids[order(scores)] #order可以按照一个向量的顺序将另一个向量进行排序 图片 R包 安装R包 # R包安装 options("repos"=c(CRAN="...require(tidyr) #require可以反馈一个逻辑值，进行判断是否安装这个R包 library(tidyr) 图片 批量安装R包的时候，需要增加参数 update=F，ask=F 图片...("package:stringr") #列出R包中的函数，使用前需要先安装及加载这个R包 R语言中的符号 图片

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    时间序列分解和异常检测方法应用案例

    在这篇文章中，我们将概述anomalize它的作用和方式。 案例研究 我们与许多教授数据科学的客户合作，并利用我们的专业知识加速业务发展。...“计数”列被分解为“观察”，“季节”，“趋势”和“剩余”列。时间序列分解的默认值是method = "stl"，使用黄土平滑器进行季节性分解（参见stats::stl()）。...的frequency和trend参数是基于使用所述时间序列的时间尺度（或周期性）自动设置tibbletime在引擎盖下基于函数。...引擎盖下，time_frequency()以及time_trend()基于时间段将这些使用数值tibbletime！ 余数的异常检测 下一步是对分解的数据执行异常检测，特别是“余数”列。...我们使用了这个anomalize()，它产生了三个新列：“remainder_l1”（下限），“remainder_l2”（上限）和“异常”（是/否标志）。

    1.5K30

    tidyverse

    背景 Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr...tidyr 与 dplyr 包是用 R 语言中用来处理各种数据整合分析的包，可以说是 R 数据整合的“瑞士军刀”，tidyr 包负责将数据重新整合，dplyr 包可以完成数据的排序，筛选，分类计算等都等操作...官网：https://www.tidyverse.org/ 一、tidyr 数据整理 tidyr 包用于将数据重新整合，替代之前的 reshape 和 reshape2 包，用于数据的重塑与聚合...tidyr 之前的版本主要包含以下几个重要函数： gather：宽数据变成长数据； spread：长数据变成宽数据； unite：将多列按指定分隔符合并为一列...这些概念非常形象地描述了数据转换的过程。melt 将数据转换为长数据，cast 重新调整变量。tidyr 数据转换也是类似的方法。

    1.7K10

    R数据科学整洁之道：使用tidyr进行长宽数据转换

    整洁数据（tidy data）是指如下图这样的数据表： 在表中： 每个变量都拥有自己的列 每个观察/样本都拥有自己的行 数据这样组织有两个明显的好处：既方便以向量的形式访问每一个变量，也方便变量之间进行向量化运算...在实际工作中，存在长、宽两种数据格式，宽数据是每个样本的信息在表中只占一行，而长数据每个样本的信息在表中占据多行。 本文简单介绍一下通过tidyr包进行长、宽数据格式转换。...) 宽数据转长数据 让数据变长，就是将许多列融合成两列，将列名移动到一个新的列名下，将值移动到另一个新的列名下。...tidyr中的pivot_wider与pivot_longer的操作正好相反，可以将长数据转换为宽数据。...最后总结 tidyr包最重要的两个函数是： pivot_longer，将宽数据转换为长数据，就是将很多列变成两列。 pivot_wider，将长数据转换为宽数据，就是将两列变成很多列。

    3.8K30

    R语言之数据框的合并

    合并数据框的操作包括纵向合并、横向合并和按照某个共有变量合并。 1.纵向合并：rbind( ) 要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。...横向合并：cbind ( ) 要横向合并两个数据框，可以使用 cbind( ) 函数。用于合并的两个数据框必须拥有相同的行数，而且要以相同的顺序排列。这种合并通常用于向数据框中添加变量。...该数据集是关于药物吲哚美辛（indometacin）的药物代谢动力学数据，一共有 6 名试验对象，每名试验对象在连续的 8 小时内定时测定了血液中的药物浓度，共有 11 次的测定值。...（tidy data）应该满足：每一行代表一个观测，每一列代表一个变量。...tidyr 包中的 gather() 和 spread() 同样可以用于长型、宽型数据类型转换，详见 Cookbook for R。

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    R数据科学-2（tidyr）

    R数据科学-2 是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。...“ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。...spread函数，spread函数涉及2个参数 df %>% spread(key, value) image.png 重复列变量 有时候会碰到，需要新增一列是重复该变量的多少次，如上述例子中，...上海id=1的有2个，然后重复shanghai2次，5次，3次，形成新增一列。...在tidyr中很简单的uncount函数就可以实现： uncount(data, weights, .remove = TRUE, .id = NULL) df_c=df_a %>% filter(!

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    左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

    在R语言中，提供数据长宽转换的包主要有两个： reshape2::melt/dcast tidyr::gather/spread library("reshape2") library("tidyr")...在tidyr包中的gather也可以非常快捷的完成宽转长的任务： data1<-gather( data=mydata, #待转换的数据集名称 key="...#选择将要被拉长的字段组合 ) #（可以使用x:y的格式选择连续列，也可以以-z的格式排除主字段） ?...除此之外，tidyr包中的spread函数在解决数据长转宽方面也是很好的一个选择。...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。

    2.6K60

    《前端面试加分项目》系列 企业级Vue瀑布流

    有图有真相，你懂的 第一排元素的顶部会处于同一个高度，依次排列在顶端，第一排排满之后，后面的元素,也就是第5个元素应该如何排列?是图1的方式顺序排列吗?...然而这种排列方式是错误的，很容易出现其中一列过长或其中一列过短的情况。怎么解决这个问题呢，就是按照图2的方式将元素放在最短的一列进行排列。...上图效果是在基础瀑布流的基础上做了扩展改造, 在瀑布流顶部某一列或某几列插入其他非瀑布流内容。...拿到高度最小列之后，将下个要插入的元素数据放到最小列的数据列表（columnList*）中，通过操作数据完成元素渲染。 利用Vue的具名插槽在瀑布流顶部插入其他非瀑布内容。...代码实现 可扩展使用场景 为了灵活使用瀑布流，在设计的时候就做好了扩展准备，通过HTML模板代码可以看出来，具名插槽的内容可以放在任意列，并没有限制死，所以可以扩展使用到以下各个场景。

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    《高效R语言编程》6--高效数据木匠

    这是本书最重要的一章，将涉及以下内容： 使用tidyr整理数据 使用dplyr处理数据 使用数据库 使用data.table处理数据 软件配置 library("tibble") library("tidyr...tibble会打印每个变量的类，data.frame不会 stringAsFactors默认不转换 输出时，只输出前10行 使用tidyr与正则表达式整理数据 整理数据包括数据清理和数据重构，前者是重定格式与标记脏数据...tidyr方便了收集与分割两个常见的操作 gather()收集是将列名换成新变量，将宽表变成长表，spread()是实现相反过程的函数。...用法是：gather(data,key,value，-religion),分别是数据框，要转换成分类的列名,单元值的列名和清除收集的变量 使用seperate()分割联合变量 分割是指将一个实际由两个变量组成的变量分割成两个独立列...列改名 rename()，使用反引号‘`’包裹，允许R使用不规范的列名。

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