在Excel中,可以使用转置功能将使用"Text to Columns"分隔的列变成它们自己的行。
以下是具体步骤:
这样,使用"Text to Columns"分隔的列就会变成它们自己的行。
注意:转置功能只能将数据从列转置为行,无法将行转置为列。
即便不会编程,你也可以全文通读,逐个去找这些文章链接,手动把文章标题、链接都分别拷贝下来,存到Excel表里面。 但是,这种手工采集方法没有效率。 我们用Python。...你会告诉他: “寻找正文中全部可以点击的蓝色文字链接,拷贝文字到Excel表格,然后右键复制对应的链接,也拷贝到Excel表格。每个链接在Excel占一行,文字和链接各占一个单元格。”...import pandas as pd 只需要这一行命令,我们就能把刚才的列表变成数据框: df = pd.DataFrame(get_text_link_from_sel(sel)) 让我们看看数据框内容...好了,下面就可以把抓取的内容输出到Excel中了。 Pandas内置的命令,就可以把数据框变成csv格式,这种格式可以用Excel直接打开查看。...…… 这些问题的解决办法,我希望在今后的教程里面,一一和你分享。 需要注意的是,网络爬虫抓取数据,虽然功能强大,但学习与实践起来有一定门槛。
本质上,是把一个比excel功能强大的软件归零化成了命令行吧。...详细/value 数值/Examples例子/header 表标题/logical_value 逻辑值/delimiter 分隔符/object 对象/col列/row 行/vector向量/dimensions...第二步:明白R中的变量 向量和因子:向量特简单,没什么好说的,因子太复杂了,我说不清楚,你们慢慢理解。 数据框:就像我们的表格,第一行就是每一列的名字,我们称之为字段,或者变量名。...我们处理生物信息学数据一般很少会手动创建这些对象,都是从文本里面读取,比如kegg数据库文件,差异分析结果,RNA-seq的表达量矩阵,但是读入之后,我们的重点就是知道它们变成了什么,该如何去一步步的转换它们...plot,boxplot,barplot,pie,hist,pair,它们每个绘图函数都有自己要求的输入数据,特定的可视化结果,请务必在还没熟练使用之前help一下它们,自己主动查看它们好玩的地方,好好自学
因为刚入行的时候在excel上犯过这类错误,所以在此记录一下。...数据透视表 大家都用过excel的数据透视表,把行标签和列标签随意的布局,pandas也可以这么实施,使用 .unstack() 即可: ? 四、数据的导入导出 1....发现了一个问题——第一行被当做变量名了!所以要指定 header=None: ? 变量名变成了0、1,还是变扭啊,我们来指定个变量吧: ? 用 names= 可以指定变量名。...这个testSet.txt文件用“loves”做分隔符! 隐隐觉得有人向我表白,但是有点恶心...... 在实际中,更可能是某种乱码,解决这种特殊分隔符,用 sep= 即可。 ?...无私的把日记给大家分享,觉得我帅也赞一下吧,越多人觉得我帅,我就越想公开越多的日记给大家看。 因为我帅啊~
它内部主要用的是自己的数据结构,用本地代码实现,所以在NumPy中执行的矩阵计算比在Python中执行相同的计算快得多。构建在NumPy 之上的SciPy,提供了一些高层的数学和统计函数。...你可以把DataFrame看作一个二维数组,有一些易于操作的额外功能。在一个DataFrame中,数据被组织为几列和一个索引 (与行对应)。...在第13行中,我们给出了一个数值,这是我们要检查的测量最多的指标的个数。在第15行,我们找到了从0开始的带有年度测量值的第一列。在那之后,我们可以在第17行找到有最多测量值的那一列(2005年)。...在接下来的循环中,我们计算每对指标的相关性,并把它放在之前准备好的表中。最后,在第41到52行,我们把这些结果显示在屏幕上,并保存为一个PDF文件(见图二)。...这是一个行业热点, DARPA 在2013年从XDATA项目基金中拿出300万美元给Continuum Analytics作为奖励,让它进一步推进Python数据分析工具的开发。
怀疑前端组件把我的excel文件搞坏了,怎么证明 背景 我在做个需求,用户通过excel上传文件,文件中,每一行就是一条数据,后台批量处理;但是呢,用户填的数据可能有问题,所以我后台想先做个检查,然后在每一行中加一列...我本来想的是,返回一个list(json返回),每个item就是一行数据,在界面上展示即可。 但是后边又想到,如果直接返回excel,行不行? 好像是可以的。...最终就是这样:接收一个文件,检查后,返回原文件,只是,我自己加了一列,这一列存的是检查结果。 但是,前端vue用的组件,渲染出来总是有问题,下载下来的检查结果文件,打开是乱码什么的。...里面也可以看到,这个二进制流,大概是23040字节。 二进制有了,接下来就是把这个二进制变成一个xls文件,看看这个二进制有没有问题。...所以我才想到说,先拿到转换前的二进制测试一下。 这里直接说最简单的办法吧: 然后呢? 差不多就这样了。 本来我也尝试了用二进制编辑文件:hex editor来弄,不过比这个繁琐,算了噻。
步骤名称:可以修改,但是在同一个转换里面要保证唯一 性, 见名知意 文件名:选择对应的csv文件 列分隔符:默认是逗号(不用改) 封闭符:结束行数据的读写(不用改) NIO 缓存大小...任务:将拆分字段.xlsx里面的NBA球星的姓名,拆分成姓跟名 文件内容: 执行结果: 3.3.10 列拆分为多行 列拆分为多行就是把指定字段按指定分隔符进行拆分为多行,然后其他字段直接复制...行转列 行转列,一行转多列,就是把数据字段的字段名转换为一列,把数据行变为数据列。...我们也可以简单理解为行转列控件是列转行控件的逆向操作。具体如下图: 任务:将行转列.xlsx用excel控件输入,然后行转列,熟悉行转列控件的使用。...这个结果对象里面包含了数据行,它们不是以数据流的方式来传递的。而是等待一个作业项执行完了,再传递个下一个作业项。 4.因为作业顺序执行作业项,所以必须定义一个起点。
构建一个 DataFrame 对象的基本语法如下: 举个例子,我们可以创建一个 5 行 4 列的 DataFrame,并填上随机数据: 看,上面表中的每一列基本上就是一个 Series ,它们都用了同一个...增加数据列有两种办法:可以从头开始定义一个 pd.Series,再把它放到表中,也可以利用现有的列来产生需要的新列。比如下面两种操作: 定义一个 Series ,并放入 'Year' 列中: ?...我们可以用 .index.names 给它们加上名字: ? 交叉选择行和列中的数据 我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引中某些特定级别的数据。...因此,我们可以选择用 .dropna() 来丢弃这些自动填充的值,或是用.fillna() 来自动给这些空值填充数据。 比如这个例子: ?...你可以在 Pandas 的官方文档 中找到更多数据透视表的详细用法和例子。 于是,我们按上面的语法,给这个动物统计表创建一个数据透视表: ? 或者也可以直接调用 df 对象的方法: ?
那么今天呢,我带大家用table来做一个简单的demo,通过一个具体的例子,来看一下table怎么用?首先,打开Eclipse,新建一个HTML页面。 ? ?...2.编写工具类样式文件 tool.css 在刚才的例子中,我们把一个div元素或者span元素都相对于父元素居中显示了,我现在请问一下大家,在实际开发中,让一个元素相对于父元素居中显示,这样的需求是不是很常见呀...那有没有什么办法,让我们下次再遇到这个需求的时候,直接用起来就行了呢?答案肯定是有的,我们可以封装一个通用的工具类,然后把一些经常要用到的样式放进去,就OK了。...这样就有一个问题,对于领导批示,宽度应该比较窄才会比较好看,可是现在的话明显太宽了,有没有什么办法呢?第一个想到的,肯定是给它设置宽度: ? 刷新页面,无效,这又是什么原因呢?...原来,现在我们每一行是三列,第一列就只能这么宽,除非我们给它多加一列。 ? 这表示给第一行第一列设置列合并为2,那么每一行就有了4列。一共有几列是以第一行为准的。
今天开始往后都,用python3来写脚本 1.csv数据处理 csv文件格式: 逗号分隔符(csv),有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号,其文件以纯文本的形式存储表格数据(数字和文本)。...lineText.append(line.split(",")) print (lineText) #把上面所有行作为元素数据,存入一个列表中。...,{1}_11111是链接文件的内容 sheet_index.write(i, 0, xlwt.Formula(link)) #第一个行号,第二个列号,第三个是写入内容link,内容里面超链接...3.HTML文件转化成PDF文件 转换成pdf的三种方法: 在工作中,会遇到把html文件转换成pdf文件 python给我们提供了pdfkit这个模块,直接安装使用就可以了 下面就下来介绍一个pdfkit...通过 https://regex101.com/ 正则网站,把需要的字段给过滤出来 ?
左侧数据透视表结构区域随着我们的拖动发生了变化,刚才我们把日期拖动到行,把省份移动到列,果然,数据透视表布局和我们操作一毛一样: ? 等等!...那是因为,我们源数据格式是酱紫的,数据透视表分组逻辑是判断是否唯一,如果唯一则单独分为一行(或一列),想要把行标签的日期格式变成月的维度,也HIN简单。...有一种分列逻辑是按照固定长度,适用于规律非常明确的源数据,只需要自己移动分割线的位置,就能实现源数据的自定义分列: ? 结果就是把省的名称和”省“字分成单独两列。...简单来说,英文和数字的话,用LEN(TEXT)和LENB(TEXT)得到的数字是一样的,而汉字,LEN(TEXT)中,一个汉字是1个长度,LENB(TEXT)则是2个。 ?...我们发现两个区域的表有一个交集,他们有共同的产品ID,因此,我们可以通过ID作为纽带,将区域1里面的销量、销售额数据匹配到区域2中。 先做销量,我们在J2单元格输入如下公式: ?
【注意】 问问自己,是否曾经在 Excel 中打开一个 “CSV” 或 “文本” 文件,发现其中一半的日期是正确的,而另一半则显示为文本?...在 Excel 中,这个值将被放置在一个单元格中。 程序试图用【dd/MM/yyyy】格式将 1/13/18 转换为一个日期,但由于没有 13 个月,它认为这不可能是一个日期。...图 5-3 用逗号分隔的源数据 用户要问自己的第一个问题是这些日期是什么格式。在这个例子中,假设它们是【MM/dd/yy】的格式。那要怎么确定呢?...5.3.2 清洗无分隔符文件 当开始清理一个无分隔符文件时,第一件事是将数据转换成含有一列的表。在本例中,由于前 10 行没有什么价值,可以删除,从第 11 行开始才是表中的列数据。...在 Excel 的用户界面中,非打印字符被显示为一个方框中的小问号。在 Power Query 中,它们显示为一个空格。
老师,为什么我这个csv读取出来,第一列表头是乱码,其他列又是好的呢 因为这个文件用Excel表格打开过,读取乱码就把乱码的列名重新命名一下就行。...尝试写了一个函数,把每一列提取出来变成新的CSV,但是在文件名的命名上好像没办法实现自动化? file=的后面应该写引号里加文件名对不对?...,它是肿瘤/对照一起分析,分别标记cy3 cy5双色进行芯片检测的 我在GEO总结的部分列出了几个原始数据处理方式,你找过了没,里面有没有?...网上搜了是把不全列补全为NA,这样调整后感觉会对原始数据有影响呢? 确定一个办法不行,就换另一个,搜到的结果也不止这一个。...想请问一下老师们 R中有没有办法模糊识别呀 就是我从两个地方下载得到的表格想要通过基因全称来合并 但是可能两边的基因全称有一点点区别 比如-变成空格这种 虽然变化很小 但是%in%就没法识别了 R中没那么智能
如果不指定参数,则会尝试使用默认值逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。...未指定的中间行将被删除(例如,跳过此示例中的2行) index_col(案例1) 默认为None 用列名作为DataFrame的行标签,如果给出序列,则使用MultiIndex。...要注意的是:排除前3行是skiprows=3 排除第3行是skiprows=3 对于不规则分隔符,使用正则表达式读取文件 文件中的分隔符采用的是空格,那么我们只需要设置sep=" "来读取文件就可以了。...data = pd.read_csv("data.txt",sep="\s+") 读取的文件中如果出现中文编码错误 需要设定 encoding 参数 为行和列添加索引 用参数names添加列索引,用...在 text = clipboard_get() 后面一行 加入这句: text = text.decode('UTF-8') 保存,然后就可以使用了 read_excel 函数 依旧是官方文档一码当先
如果不指定参数,则会尝试使用默认值逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。...未指定的中间行将被删除(例如,跳过此示例中的2行) index_col(案例1) 默认为None 用列名作为DataFrame的行标签,如果给出序列,则使用MultiIndex。...data = pd.read_csv("data.txt",sep="\s+") 读取的文件中如果出现中文编码错误 需要设定 encoding 参数 为行和列添加索引 用参数names添加列索引...还有一个比较坑的地方,就是在读取剪切板的时候,如果复制了中文,很容易读取不到数据 解决办法 打开site-packages\pandas\io\clipboard.py 这个文件需要自行检索 在 text...= clipboard_get() 后面一行 加入这句: text = text.decode('UTF-8') 保存,然后就可以使用了 read_excel 函数 依旧是官方文档一码当先:http:
如果还不行,就选GB开头的,一定能显示中文。 4.6 输入输出 输入文件格式不对是十分常见的问题。检查文件格式,建议用notepad++这个软件打开,看看有没有多余的字符。...如果数据是Excel弄好,有时候可能会多出来几行或者几列空的东西。这个在Excel里面是看不出来的。 R中读入文件的时候,read.table()或read.csv()最常用。...注意里面的参数设置,数据的第一列做不做为行名(row.names=1);数据第一行是不是表头(header=T),还是直接就是数据(header=F);文件的分隔符是什么,是Tab还是其他字符(sep=...#一个例子 write.table(result,file="result.txt",quote=F,sep="\t",col.names = NA) 如果不是数据框格式的,用sink()函数输出。...sink固定模式如下: sink("out.txt") #第一行为自己命名输出文件的名字 file1 # 每一行跟一个要输出的文件,几个无所谓。
课前提示——解决问题的正确姿势 图片 本节内容大纲 图片 1.认识csv格式和分隔符 -(1)认识csv文件及其打开方式 ① excel打开——csv的默认打开方式 ② 记事本(txt文本阅读器)打开...or directory 图片 原因:文件没有存放到工作目录下/有拼写错误; 解决办法:用Rproj管理项目设好工作路径;用tab键自动补齐文件名避免拼写错误。...,check.names = F) #把第一列设置为行名,不改特殊字符 ③ 数据框不允许重复的行名,否则会报错; 图片 解决办法:先不加row.names参数读进来,然后处理第一列的重复值(如两列取平均...T,sep = "\t") #避免sep把两个制表符识别成一个,把所有看不见的东西都识别程一个制表符 3.将数据框导出成为表格文件 读取→编辑修改→导出 write.csv(test,file="example.csv...);或者先把矩阵改成数据框再改某列; 要经常检查自己的数据; 哑巴地雷-不报错但错了的代码: save(test,file="example.csv") 6.用于读取/导出文件的R包 如果一个数据用read.table
今天我要用python赋能一下自己 背景:最近会用excel处理数据,需要把表格中每一行第三列之后所有列的内容进行合并,然后还要删掉第一列 因为excel玩得不够六,我都是手动合并,做多了感觉很浪费时间...,所以就产生了用python来处理的想法 例如,原始表格如下 处理后,希望变成 思路: 1、从原始excel文件中,提取出数据,此时每一行的数据会组合成一个列表,因为需要舍弃第一列,所以在提取数据时...,可以直接从第二列开始提取; 2、接着上面,去掉第一列数据后,处理后续提取到的每一行数据:首先第1个和第2个数据保持原有形态不动,它俩先组成一个列表data,然后把第3个及其后面的数据合并为一整个字符串...# 使用split()把字符串转换为一个列表n,并且这个列表中只有这一个字符串,注意分隔符要用一个字符串中不存在的元素,不然会把这个字符串分割为多个部分 # 最后把m和...n组合在一起,把它们追加到data中 for k in range(len(data)): # print(len(data[k])) # 逐行把data中的元素写入
看图: 逆透视是多列(列名)都逐个放到行里变明细数据哦,而上面想要的结果列和原始数据的列是一毛一样的,只是要把列里面的内容拆分、配对展开…… 数据简化模拟如下:...所以,只好考虑用函数(Text.Split)先分别拆成列表放着,后面再想办法配对到一起。...这里要注意且比较容易犯错误的是,List.Zip的参数是一个列表,也就是要将多个需要配对的列表放到一个列表一起交给List.Zip,所以好好看看上面例子的里外加的那对红色大括号,好好理解一下。...Step 02:添加自定义列,把两列拆分出来的内容直接拉到一起 内容配对好后,就可以层层展开了…… - 3 - 内容展开 Step 03:第一次展开,扩展到新行(因为不同的配对内容是要拆到多个行的...) Step 04:第二次展开,提取值(因为配对好的内容本身是要在同一行里的,分隔符按需要选择即可,后面拆分列时用,这里选择空格) Step 05:提取出来后,再按前面选择的分隔符简单分列即可
可以看到,第一行是表头,说明每一列的名称。之后每一行都是数据,分别是日期和对应的售价中位数取值。 每一行的两列数据,都是用逗号来分割的。 我们可以用Excel来打开csv数据,更直观来看看效果。...如图所示,当我们用Excel打开csv数据时,Excel自动将其识别为数据表单。逗号不见了,变成了分割好的两列若干行数据。 下面我们使用Python,将该csv数据文件读入,并且可视化。...我们在Jupyter Notebook中打开下载的JSON文件,检视其内容: 我们需要的数据都在里面,下面我们回到Python笔记本文件ipynb中,尝试读取JSON数据内容。...下面我们用同样的方式处理交易价格中位数记录: 显示一下结果: 这次还是有标签,需要去掉。 注意这里我们希望把结果存储为浮点数,所以除了用text属性提取数值以外,还用函数做了转换。...你用什么工具来整理和分析它们呢?有没有比本文更高效的方法?欢迎留言,把你的经验和思考分享给大家,我们一起交流讨论。 如果本文可能对你身边的亲友有帮助,也欢迎你把本文通过微博或朋友圈分享给他们。
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