标签：Python与Excel,pandas 下面是一个应用场景： 我在保险行业工作，每天处理大量数据。有一次，我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。...每个Excel文件都有不同的保险单数据字段，如保单编号、年龄、性别、投保金额等。这些文件有一个共同的列，即保单ID。...注意：本文讨论的是合并具有公共ID但不同数据字段的Excel文件。 Excel文件 下面是一些模拟的电子表格，这些数据集非常小，仅用于演示。...图5：pandas数据框架，看起来就像Excel电子表格一样 pandas有一个方法.merge()来高效地合并多个数据集。...这里，df_1称为左数据框架，df_2称为右数据框架，将df_2与df_1合并基本上意味着我们将两个数据帧框架的所有数据合并在一起，使用一个公共的唯一键匹配df_2到df_1中的每条记录。
中组合不同的数据集可能是一项繁琐的任务，通常涉及许多VLOOKUP公式。...在下面的示例中，创建了另一个数据框架more_users，并将其附加到示例数据框架df的底部： 注意，现在有了重复的索引元素，因为concat将数据粘在指定的轴（行）上，并且只对齐另一个轴（列）上的数据...联接（joining）和合并（merging） 当联接（join）两个数据框架时，可以将每个数据框架的列组合成一个新的数据框架，同时依靠集理论来决定行的情况。...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。...表5-5.联接类型 让我们看看它们在实践中是如何运作的，将图5-3中的示例付诸实践： 如果要在一个或多个数据框架列上联接而不是依赖索引，那么使用“合并”（merge）而不是“联接”（join）。
我的思路是 先把5份数据的基因名取交集 用基因名给每份数据做行名 根据取交集的结果来提取数据 最后合并数据集 那期内容有人留言了简便方法，很短的代码就实现了这个目的。...我将代码记录在这篇推文里 因为5份数据集以csv格式存储，首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件的文件名，用到的命令是 files<-dir(path = "example_data/merge_data...相对路径和绝对路径是很重要<em>的</em>概念，这个一定要搞明白 pattern参数指定文件<em>的</em>后缀名 接下来批量将5份<em>数据</em>读入 需要借助tidyverse这个包，用到<em>的</em>是map()函数 library(tidyverse...) df<-map(files,read.csv) class(df) df是一个列表，5份<em>数据</em>分别以<em>数据</em>框<em>的</em>格式存储在其中 最后是<em>合并</em><em>数据</em> 直接一行命令搞定 df1<-reduce(df,inner_join...之前和一位同学讨论<em>的</em>时候他也提到了tidyverse整理<em>数据</em>，但是自己平时用到<em>的</em><em>数据</em>格式还算整齐，基本<em>上</em>用<em>数据</em>框<em>的</em>一些基本操作就可以达到目的了。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
VLookup无疑是Excel中进行数据匹配查询用得最广泛的函数，但是，随着企业数据量的不断增加，分析需求越来越复杂，越来越多的朋友明显感觉到VLookup函数在进行批量性的数据匹配过程中出现的卡顿问题也越来越严重...以下用一个例子，分别对比了四种常用的数据匹配查找的方法，并在借鉴PowerQuery的合并查询思路的基础上，提出一个简单的公式改进思路，供大家参考。...： 4、Power Query合并查询，按常规表间合并操作如下图所示： 五、4种方法数据匹配查找方法用时对比 经过分别对以上4中方法单独执行多列同时填充（Power Query数据合并法单独执行数据刷新...六、 对公式法的改进 考虑到仍有大量的朋友没有使用PowerQuery，我在想： 是否有可能对公式进行一定程度的改进，以实现效率上的提升？ PowerQuery的合并查询效率为什么会这么高？...于是，我首先用Match函数构建一个辅助列，用于获取匹配位置，如下图所示： 然后，通过Index函数，直接根据辅助列的位置从订单表里读取相应的数据，如下图所示： 分不同情况执行如下： 单独填充位置列
Q：多个数据集，列数不一致，列名也不一致，如何按行合并，然后保留全部文件的变量并集呢？ A：使用 rbind.fill 函数试试！...数据集按列合并时，可以根据merge 或者 dplyr函数包的merge系列函数决定连接方式，达到数据合并的需求。...data1，data2，data3 列数不一致，列名也不一致，现在需要按行合并，可能的问题： 1）rbind： 是根据行进行合并（行叠加）但是要求rbind(a, c)中矩阵a、c的列数必需相等。...2）列数相同的时候，变量名不一致也会合并，导致出错 二 rbind.fill“智能”合并 列数不一致多个数据集，需要按行合并，尝试使用plyr包rbind.fill函数 library(plyr) rbind.fill...呐，就是这样，rbind.fill函数会自动对应数据列名，不存在的会补充列，缺失时NA填充。
Pandas 在Pandas中，可直接对数据框进行条件筛选，例如同样进行单个条件(薪资大于5000)的筛选可以使用df[df['薪资水平']>5000]，如果使用多个条件的筛选只需要使用&(并)与|(或...Pandas 在Pandas中没有一个固定修改格式的方法，不同的数据格式有着不同的修改方法，比如类似Excel中将创建时间修改为年-月-日可以使用df['创建时间'] = df['创建时间'].dt.strftime...数据合并 说明：将两列或多列数据合并成一列 Excel 在Excel中可以使用公式也可以使用Ctrl+E快捷键完成多列合并，以公式为例，合并示例数据中的地址+岗位列步骤如下 ?...Pandas 在Pandas中合并多列比较简单，类似于之前的数据插入操作，例如合并示例数据中的地址+岗位列使用df['合并列'] = df['地址'] + df['岗位'] ?...vlookup 说明：利用VLOOKUP查找数据 Excel VLOOKUP算是EXCEL中最核心的功能之一了，我们用一个简单的数据来进行示例 ?
Medium上一位博主就分享了他一步步用Python替换掉十年前的“老情人”Excel的过程，一起来学习一下吧！ ?...5、略过行和列 默认的read_excel参数假定第一行是列表名称，会自动合并为DataFrame中的列标签。...二、查看的数据的属性 现在我们有了DataFrame，可以从多个角度查看数据了。Pandas有很多我们可以使用的功能，接下来将使用其中一些来看下我们的数据集。...8、筛选不在列表或Excel中的值 ? 9、用多个条件筛选多列数据 输入应为列一个表，此方法相当于excel中的高级过滤器功能： ? 10、根据数字条件过滤 ?...可以非常自信地说它是电子表格上计算的每个数据的支柱。 不幸的是Pandas中并没有vlookup功能！ 由于Pandas中没有“Vlookup”函数，因此Merge用与SQL相同的备用函数。
Pandas merge用法解析（用Excel的数据为例子） 【知识点】 语法： 参数如下： left: 拼接的左侧DataFrame对象 right: 拼接的右侧DataFrame对象 on: 要加入的列或索引级别名称...suffixes: 用于重叠列的字符串后缀元组。默认为（‘x’，’ y’）。 copy: 始终从传递的DataFrame对象复制数据（默认为True），即使不需要重建索引也是如此。..._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...，没有数所的用NaN填空 vlookup_data=pd.merge(df1,df2,how='left') 左边数据DataFrame的【2019010 鸠摩智】保留，右边的【2019011 丁春秋...】丢失了 vlookup_data=pd.merge(df1,df2,how='right') 这个就可以自己解理了 ======================= Pandas比excel的vlookup
Python的Pandas库为数据合并操作提供了多种合并方法,如merge()、join()和concat()等方法。...merge()是Python最常用的函数之一,类似于Excel中的vlookup函数,它的作用是可以根据一个或多个键将不同的数据集链接起来。...True表示按连结主键(on 对应的列名）进行升序排列。 【例】创建两个不同的数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。 关键技术：merge()函数 首先创建两个DataFrame对象。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。...= False ) join()方法参数详解 参数 描述 Self 表示的是join必须发生在同一数据帧上 Other 提到需要连接的另一个数据帧 On 指定必须在其上进行连接的键
关联匹配类 经常性的，需要的数据不在同一个excel表或同一个excel表不同sheet中，数据太多，copy麻烦也不准确，如何整合呢？...VLOOKUP 功能：用于查找首列满足条件的元素 语法：=VLOOKUP（要查找的值，要在其中查找值的区域，区域中包含返回值的列号，精确匹配(0)或近似匹配(1) ） (1) 单表查找 ?...(1) ） 区别：HLOOKUP按行查找，返回的值与需要查找的值在同一列上，VLOOKUP按列查找，返回的值与需要查找的值在同一行上。...清洗处理类 数据处理之前，需要对提取的数据进行初步清洗，如清除字符串空格，合并单元格、替换、截取字符串、查找字符串出现的位置等。...2. concatenate 语法：=Concatenate(单元格1，单元格2……) 合并单元格中的内容，还有另一种合并方式是&，需要合并的内容过多时，concatenate效率更快。 ? 3.
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 中名声最响的就是 vlookup 函数，当然在 Excel 函数公式中用于查找的函数家族也挺大...今天就来看看 pandas 中任何实现 Excel 中的多列批量 vlookup 的效果 案例1：简单匹配 一天，你收到一份数据源表如下： - 每个人每个城市的销售额数据 接着，你需要把下图的表格从数据源表匹配过来...案例3：不存在的列 你可能会疑问：如果目标表本身就有一些数据源不存在的列，那么更新还能顺利吗： - 目标表多了一列数据，我们当然希望更新不会影响到这一列 继续看 pandas 的代码： - 是的，...他很智能，只会更新列名配对的那些列 案例4：多列匹配 上面的案例只是根据名字来匹配，如果需要根据多个列匹配呢？...pandas 没有那么多花俏的东西，还是那段代码： - 行6和7，设置 姓名 与 城市 作为行索引即可，其他代码不变 这里的案例只是行索引为多层索引，实际上即使是列标题为多层复合，也能用同样的方式匹配
参考资料： 七周成为数据分析师 知乎 | 怎样快速掌握 VLookup？ 【训练营】职场Excel零基础入门 ?...Excel常用函数 简介 什么是函数 可以把函数理解为一个可以控制的黑箱子，输入X到黑箱子中，他就会输出Y，参数就是黑箱子的控制开关，打到不同的档位，黑箱子会输出不同的Y。 ?...清除A1单元格左右的空格 合并单元格 CONCATENATE 将几个文本字符串合并为一个文本字符串。 =CONCATENATE(text1, text2, ...) ?...3.多条件查询 在匹配数据时，往往条件不是单一的，那么就可以利用&将字段拼接起来，并且利用IF数组公式构建出一个虚拟的区域。...HLOOKUP =HLOOKUP(用谁去找, 匹配对象范围, 返回第几行, 匹配方式) 和VLOOKUP的区别：HLOOKUP返回的值与查找的值在同一列上，而VLOOKUP返回的值与查找的值在同一行上。
VLOOKUP函数大家应该都很熟悉吧，它可以帮我们根据指定的条件快速查找匹配出相应的结果，通常被用于核对、匹配多个表格之间的数据。与数据透视表，并称为数据er最常用的两大Excel功能。...在sheet2中，一列是员工姓名，一列是他们的对应工资。 vlookup函数就是在表格或数值数组的首列查找指定的数值，并由此返回表格或数组当前行中指定列处的数值。...Pandas 在这数据爆炸的时代，我们无时无刻不在和数据打交道。...面对杂乱无章的数据Pandas 模块应运而生了，它提供了数据导入、数据清洗、数据处理、数据导出等一套流程方法，可以很方便地帮助我们自动整理数据[2]。...那么Excel中的这种常用函数，Pandas模块自然也是可以轻松搞定了。 ▲《快学Python：自动化办公轻松实战》 在 Pandas 模块中，调用merge()方法，可以帮助我们实现数据连接。
Series 序列是表示 DataFrame 的一列的数据结构。使用序列类似于引用电子表格的列。 4. Index 每个 DataFrame 和 Series 都有一个索引，它们是数据行上的标签。...在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...限制输出 Excel电子表格程序一次只显示一屏数据，然后允许您滚动，因此实际上没有必要限制输出。在 Pandas 中，您需要更多地考虑控制 DataFrame 的显示方式。...({"key": ["B", "D", "D", "E"], "value": np.random.randn(4)}) 结果如下： 在 Excel 中，可以通过 VLOOKUP 完成表格的合并。...pandas DataFrames 有一个 merge() 方法，它提供了类似的功能。数据不必提前排序，不同的连接类型是通过 how 关键字完成的。
Pandas 数据帧是带有标签行和列的多维表格数据结构。 序列是包含单列值的数据结构。 Pandas 的数据帧可以视为一个或多个序列对象的容器。...重命名和删除 Pandas 数据帧中的列 处理和转换日期和时间数据 处理SettingWithCopyWarning 将函数应用于 Pandas 序列或数据帧 将多个数据帧合并并连接成一个 使用 inplace...接下来，我们了解如何将函数应用于多个列或整个数据帧中的值。 我们可以使用applymap()方法。 它以类似于apply()方法的方式工作，但是在多列或整个数据帧上。...将多个数据帧合并并连接成一个 本节重点介绍如何使用 Pandas merge()和concat()方法组合两个或多个数据帧。 我们还将探讨merge()方法以各种方式加入数据帧的用法。...使用数据感知网格进行绘图 在本节中，我们将学习在数据集的不同子集上绘制同一图的多个实例。 我们将学习使用 seaborn 的FacetGrid方法进行网格绘图。
透视表是一种做多维数据分析的工具，还记得 Pandas 的 split-apply-combine 三部曲吗？首先用 groupby 分组，再平行将某个函数应用到各组上，最后自动连接成一个总表。...一个交易员管理一个或多个账户，多个交易员可以和一个交易对手交易，改变 index 里面的标签顺序，先按 Counterparty 合并，再按 Trader 合并。...aggfunc 参数还可以传进一个字典来实现不同列下应用不同的整合函数，语法如下： aggfunc = {col_1:func_1, col_2:func_2, ... col_n:func_n} pd.pivot_table...:np.sum, "Quantity":len}, fill_value=0, margins=True ) 再进一步，不同列还可以应用多个函数...一旦得到最终结果，它本质还是个数据帧，因此可以使用所有标配函数。下例用 query() 函数来查询名叫 Steven Wang 和 Sherry Zhang 的交易员。
/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作，以最大值和最小值的求取为例，这里以第一列为目标数据，来进行求值。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
pandas 中是怎么做到 vlookup 一样的效果，并且是懒人模式的匹配。...数据长这个样子： 比 vlookup 还要智能？ pandas 中有多种数据配对实现方式，其中最像 Excel vlookup 公式的，就属 merge。...pandas 会自动识别匹配表与数据源的列，有交集的自动识别为匹配依据 看看，假如"待匹配"有 部门 与 收入，反过来找 名字 与性别： - 代码其实没有变化，懒人模式嘛，有哪些列可以在数据源那边找到...，就自动帮你搞定 潜在的问题 实际上，merge 是按照数据库的关系连接进行设计的，其中"笛卡尔积"是其中的核心逻辑。...看看如下例子： - 与之前一样的代码，只是匹配数据只有部门列 - 现在结果就与 vlookup 不一样了，这是因为数据源有多行记录可以匹配到，因此会把匹配结果都返回 看起来效果还不错呢。
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