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详解pd.DataFrame几种索引变换

list而言,最大便利之处在于其提供了索引DataFrame还有列标签名,这些都使得操作一或一列数据中非常方便,包括在数据访问、数据处理转换等。...,以新接收一组标签序列作为索引,当原DataFrame存在该索引时则提取相应或列,否则赋值为空或填充指定值。...注意到原df中行索引为[1, 3, 5],而新重组目标索引为[1, 2, 3],其中[1, 3]为已有索引直接提取,[2, 4]原df不存在,所以填充空值;同时,原df索引[5]由于不在指定索引...时对其中每一或每一列进行变换;而applymap则仅可作用于DataFrame,且作用对象是对DataFrame每个元素进行变换。...05 stack与unstack 这也是一对互逆操作,其中stack原义表示堆叠,实现将所有列标签堆叠到索引;unstack即解堆,用于将复合索引一个维度索引平铺到列标签

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SQL 找出分组具有极值

这些需求有两个共同点:一是需要做分组,有按部门分组、有按科目、也有按用户分组;二是分组里面找到存在极值,是整行数据,而不只是极值。...窗口函数 如果你在用 MySQL 5.8+,窗口函数可能是你最先想到办法,因为它足够简洁、简单。 先按部门分组,再对组内按照薪资降序排序,取排序序号为 1 即为部门最高薪资员工信息。...rank() 或者 dense_rank(),而不能使用 row_number() ,因为有可能存在一个部门里两名或者和更多员工薪资都是最高,row_number() 不会给相同排序条件分配同一个序号...* FROM a left join b on 关联条件 语句中 ,不论 b 表是否有数据可以和 a 表匹配,a 表数据都会查询出来。...关联条件 b.deptno = a.deptno AND a.sal < b.sal ,只要 a.sal 不是分组内最大值,总能在 b 表中找到比它大数据。

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Power Pivot如何计算具有相同日期数据移动平均?

(四) 如何计算具有相同日期数据移动平均? 数据表——表1 ? 效果 ? 1. 解题思路 具有相同日期数据,实际上也就是把数据进行汇总求和后再进行平均值计算。其余和之前写法一致。...建立数据表和日期表之间关系 2. 函数思路 A....() , //满足5日均线计算条件 AverageX(Filter(All('日历'), [排名]>=pm-5 && [排名]<pm), //筛选出符合要求日期区间表...满足计算条件增加1项,即金额不为空。 是通过日历表(唯一值)进行汇总计算,而不是原表。 计算平均值,是经过汇总后金额,而不单纯是原来表列金额。...如果觉得有帮助,那麻烦您进行转发,让更多的人能够提高自身工作效率。

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直观地解释和可视化每个复杂DataFrame操作

堆叠参数是其级别。列表索引索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。级别-1表示将取消堆叠最后一个索引级别(最右边一个)。...默认情况下,合并功能执行内部联接:如果每个DataFrame键名均未列另一个键,则该键不包含在合并DataFrame。...Join 通常,联接比合并更可取,因为它具有更简洁语法,并且水平连接两个DataFrame具有更大可能性。连接语法如下: ?...如果不是,则“ join”和“ merge”定义方面具有非常相似的含义。 Concat 合并和连接是水平工作,串联或简称为concat,而DataFrame是按(垂直)连接。...由于每个索引/行都是一个单独项目,因此串联将其他项目添加到DataFrame,这可以看作是列表。

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pythonpandas库DataFrame和列操作使用方法示例

[-1:] #选取DataFrame最后一,返回DataFrame data.loc['a',['w','x']] #返回‘a''w'、'x'列,这种用于选取索引索引已知 data.iat...7 8 data.ix[data.a 5,3] Out[30]: three 13 Name: d, dtype: int32 data.ix[data.b 6,3:4] #选择'b'列中大于6所第...4列,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'列中大于5所第3-5(不包括5)列 Out[32]: c d three...12 13 data.ix[data.a 5,[2,2,2]] #选择'a'列中大于5所第2列并重复3次 Out[33]: c c c three 12 12 12 #还可以行数或列数跟名列名混着用...(1) #返回DataFrame第一 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名列,且该列也用不到,一般是索引列被换掉后导致,有强迫症看着难受,这时候dataframe.drop

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VimVi删除、多行、范围、所有及包含模式

使用linux服务器,免不了和vi编辑打交道,命令行下删除数量少还好,如果删除很多,光靠删除键一点点删除真的是头痛,还好Vi有快捷命令可以删除多行、范围。 删除 Vim删除一命令是dd。...删除范围 删除一系列语法如下: :[start],[end]d 例如,要删除从3到5,您可以执行以下操作: 1、按Esc键进入正常模式。 2、输入:3,5d,然后按Enter键以删除。...删除包含模式 基于特定模式删除多行语法如下: :g//d 全局命令(g)告诉删除命令(d)删除所有包含。 要匹配与模式不匹配,请在模式之前添加感叹号(!): :g!.../foo/d-删除所有不包含字符串“foo”。 :g/^#/d-从Bash脚本删除所有注释,模式^#表示每行以#开头。 :g/^$/d-删除所有空白,模式^$匹配所有空行。...:g/^\s*$/d-删除所有空白,与前面的命令不同,这还将删除具有零个或多个空格字符(\s*)空白

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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 特定列

pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame 数据列合并成一个新 NumPy 数组。...本段代码,numpy 用于生成随机数数组和执行数组操作,pandas 用于创建和操作 DataFrame。...data = {'label': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data) 这两代码创建了一个包含单列数据 DataFrame。...然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。在这个 DataFrame ,“label” 作为列名,列表元素作为数据填充到这一列。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 特定列值,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

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SQL JOIN 子句:合并多个表相关完整指南

SQL JOIN JOIN子句用于基于它们之间相关列合并来自两个或更多表。...然后,我们可以创建以下SQL语句(包含INNER JOIN),选择两个表具有匹配值记录: 示例 SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName, Orders.OrderDate...JOIN 以下是SQL不同类型JOIN: (INNER) JOIN:返回两个表具有匹配值记录 LEFT (OUTER) JOIN:返回左表所有记录以及右表匹配记录 RIGHT (OUTER...希望这能帮助你理解SQLJOIN概念。如果有其他问题,请随时告诉我。 SQL INNER JOIN INNER JOIN关键字选择两个表具有匹配值记录。...JOIN Categories ON Products.CategoryID = Categories.CategoryID; SQL INNER JOIN 注意:INNER JOIN关键字仅返回两个表具有匹配值

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Word VBA技术:删除表格内容相同重复(加强版)

标签:Word VBA 《Word VBA技术:删除表格内容相同重复,我们演示了如何使用代码删除已排序表第1列内容相同。...然而,如果表格第1列没有排序,那么如何删除这列内容相同呢? 对上篇文章中介绍代码稍作调整,就可以实现删除列相同内容任务。...关闭屏幕刷新 Application.ScreenUpdating = False For i = objTable.Rows.Count To 2 Step -1 '设置变量为表格最后一...strLastRowCell = LCase(objRow.Cells(1).Range.Text) For j = i - 1 To 1 Step -1 '设置对象变量为前一...,依次遍历表格所有并对第一列内容进行比较,删除具有相同内容

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