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在Excel中将某一列的格式通过数据分列彻底变为文本格式

背景 我们平常使用excel的时候，都是选中一列，然后直接更改它的格式，但是这种方式并不能彻底改变已有数据的原格式，如下图中的5592689这一个CELL中的数据，尽管我们将整个列都更改为文本类型，但实际上它这个数据仍然是数值类型...，在很多场景下不能满足我们的需求，如数据库在导入Excel表格时，表格中的列数据需要文本形式,如果不是文本形式，导入的数据在数据库中会出现错误（不是想要的数据，如789 数据库中为789.0）。...第一步：选中要修改的列，点击上方数据，找分列后点击分列  第二步：点击分列 第三步：点击下一步 第四步：点击下一步，选择文本 第五步：确认之后，检查数据，会发现数字那一个CELL的左上角有一个小箭头

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    1.9 PowerBI数据准备-逆透视，将二维表或多维表转换为一维表

    一维表的每个字段都是事物的属性，而不是属性的值，多个字段不能合并为一个字段，比如年月、客户；二维表的字段包含了展开的属性的值，至少有部分字段可以合并为一个字段，比如2024年1月、2024年2月这样的字段是年月属性的值...，可以合并为一个字段年月。...因此，很多时候需要在PowerQuery中将二维的甚至更多维的数据源表转换为一维表。举例1二维表转一维表，年月横向展开的。...STEP 2未选中的列变成了两列，一列属性，一列值，双击列标题改名后保存。图片举例2多维表转一维表，多层表头+多列维度。...STEP 2 保留合并的这一列，删除合并前的所有维度列，然后把合并的这一列拖动到第一列。STEP 3 点击菜单栏转换下的转置，切换行和列的位置。

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    单列文本拆分为多列，Python可以自动化

    标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。...为了自动化这些手工操作，本文将展示如何在Python数据框架中将文本拆分为列。...示例文件包含两列，一个人的姓名和出生日期。 图2 我们的任务如下： 1.把名字和姓氏分开 2.将出生日期拆分为年、月和日 让我们将数据加载到Python中。...矢量化操作（在表面上）相当于Excel的“分列”按钮或Power Query的“拆分列”，我们在其中选择一列并对整个列执行某些操作。...让我们在“姓名”列中尝试一下，以获得名字和姓氏。 图7 拆分是成功的，但是当我们检查数据类型时，它似乎是一个pandas系列，每行是包含两个单词的列表。

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    教你如果用Python批量实现在Excel后里面新加一列，并且内容为excel 表名（附源码）

    如果是按照常规思路，首先打开一个Excel表格，之后在表格的最后一列添加对应表名，如果只是一个表格，表格内容只有一行的话，这么操作，三下五除二就完活了。...但是如果遇到很多个表格，如果再这样逐个处理，就非常疲劳了。 不过这里给大家介绍一个使用Python自动化办公的方法来帮助大家解决问题，也保证不会出错，大概几秒钟左右的时间就可以完成战斗。...一、代码一 # coding: utf-8 # 给每个excel中的sheet增加一列，值为excel名.xlsx from pathlib import Path import pandas as pd...del result['level_0'] # 删除多余列 result.to_excel(path.joinpath('给每个excel中的sheet增加一列，值为excel名-sheet名.xlsx...f494392f5e6a6dd11b797bcbff1b244a.png  如果对Excel合并知识感兴趣的话，可以去学习一下哦~ 这里就只总结两种方法，小伙伴们如果有更好的解决办法可以在评论区讨论哦~

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    手把手教你用Python批量实现在Excel后里面新加一列，并且内容为excel 表名（附源码）

    前言 前几天在铂金交流群里，有个叫【 】的粉丝在Python交流群里问了一道关于Python自动化办公的问题，初步一看觉得很简单，实际上确实是有难度的，题目如下图所示。...二、解决思路 如果是按照常规思路，首先打开一个Excel表格，之后在表格的最后一列添加对应表名，如果只是一个表格，表格内容只有一行的话，这么操作，三下五除二就完活了。...但是如果遇到很多个表格，如果再这样逐个处理，就非常疲劳了。...del result['level_0'] # 删除多余列 result.to_excel(path.joinpath('给每个excel中的sheet增加一列，值为excel名-sheet名.xlsx...文章给出了两种解决方法，如果你也有其他的方法，也可以随时分享给我噢！人生苦短，我用python！ 更多Python自动化办公的相关代码，我已经上传到git，欢迎大家下载和star支持。

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    机器学习中数据处理与可视化的python、numpy等常用函数

    ---- np.tile() tile（）相当于复制当前行元素或者列元素 import numpy as np m1 = np.array([1, 2, 3, 4]) # 行复制两次，列复制一次到一个新数组中...print("===============") # 行复制两次，列复制两次到一个新数组中 print(np.tile(m1, (2, 2))) 输出： D:\Python\python.exe E:/...code 0 注意点：在python 3以后的版本中zip()是可迭代对象，使用时必须将其包含在一个list中，方便一次性显示出所有结果。...from numpy import * import numpy as np arrayOne = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [7, 4, 3, 3, 3]]) # 计算第一列的平均数...mv1 = mean(arrayOne[0]) # 计算第二列的平均数 mv2 = mean(arrayOne[1]) # 计算第一列的标准差 dv1 = std(arrayOne[0]) #

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    Android数据库高手秘籍(八)——使用LitePal的聚合函数

    当然了，sum()函数要求传入一个指定的列名，表示我们要汇总这一列的总合，因此这里我们传入了commentcount这一列。 其它聚合函数的用法也是类似的，就不一一列举了。...第二个参数是列名，表示我们希望对哪一个列中的数据进行求合。第三个参数用于指定结果的类型，这里我们指定成int型，因此返回结果也是int型。...需要注意的是，sum()方法只能对具有运算能力的列进行求合，比如说整型列或者浮点型列，如果你传入一个字符串类型的列去求合，肯定是得不到任何结果的，这时只会返回一个0作为结果。...那么不用多说，max()方法也只能对具有运算能力的列进行求最大值的，希望你在使用的时候能够谨记这一点。...它们一个是求出某一列中的最大值，一个是求出某一列中的最小值，仅此而已。 现在我们已经将LitePal中所有聚合函数的用法全部都学习完了，怎么样，是不是感觉非常的简单？

    1.8K70

    玩转数据处理120题｜Pandas版本

    ['categories'] # 等价于 df.drop(columns=['categories'], inplace=True) 35 数据处理 题目：将df的第一列与第二列合并为新的一列 难度：...⭐⭐ Python解法 df['test'] = df['education'] + df['createTime'] 36 数据处理 题目：将education列与salary列合并为新的一列 难度...,clo3三列顺序颠倒 难度：⭐⭐ Python解法 df.iloc[:, ::-1] 94 数据提取 题目：提取第一列位置在1,10,15的数字 难度：⭐⭐ Python解法 df['col1'].take...101 数据读取 题目：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 Python解法 df1 = pd.read_csv(r'C...salary、score两列进行计算 难度：⭐⭐⭐ Python解法 df[["salary","score"]].agg([np.sum,np.mean,np.min]) 119 数据计算 题目：对不同列执行不同的计算

    7.6K41

    对比Excel，Python pandas在数据框架中插入列

    标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或快捷键插入列，对于Python来说，插入列也很容易。...我们的目标是在第一列之后插入一个值为100的新列。注意，insert()方法将覆盖原始的df。 图1 方括号法 现在给列赋值，而不是引用它。继续上一个示例： 图2 看看创建计算列有多容易？...通过重新赋值更改列顺序 那么，如果我想在“新列”列之后插入这一列列，该怎么办？没问题！ 记住，我们可以通过将列名列表传递到方括号中来引用多列？...例如，df[['列1','列2','列3']]将为我们提供一个包含三列的数据框架，即“列1”、“列2”和“列3”。最好的情况是，列顺序与你键入这些名称的顺序完全相同。...图5 插入多列到数据框架中 insert()和”方括号”方法都允许我们一次插入一列。如果需要插入多个列，只需执行循环并逐个添加列。

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    让你效率迅速提升 5 倍的 10 个 Excel 数据清洗技巧

    基于第一条习惯 #1 不在原始数据上改动 的理念，为了避免误操作导致原始数据被改的面目全非，不推荐使用上述①②两种方法去空格。...这种情况下直接修改单元格格式有时会没有效果，很有可能需要一个个点击左上角错误提示按钮，逐个修正错误到手软。 可使用 Value 函数批量调整。 ?...#8 多列数据合并成一列 这可能是一个超级常用的操作。比如在 Excel 中一列记录姓，一列记录名字，这时我想有一列显示姓名，该如何操作呢？使用 Concatenate 函数可以合并多列数据。 ?...#9 对文本进行分列操作 有合必有分，有时从数据库中导出的数据会以 csv 或是 txt 的格式存储，并以逗号将各列进行分隔。这种情况下可使用分列操作将各列数据分开。 ?...#10 不规则的数据如何分列 文本分列操作的确十分好用，但有时我们需要取一列的前 3 位或是中间 8 位，比如取电话号码的前3位，身份证号码中间记录年份的 4 位，又该如何操作呢？

    1.4K31

    【高效开发工具系列】列编辑功能：提升代码编辑效率的利器

    让我们一起在合法合规的前提下，探索和提升 Web 安全吧！ 在现代软件开发中，代码编辑器成为了程序员日常工作中不可或缺的工具。...这两款编辑器都提供了一个非常实用的功能——列编辑（Column Selection），它允许开发者以列的方式选择和编辑代码，极大地提高了编码效率。...拖动选择列：使用鼠标拖动来选择同一列的其他行，PyCharm 会以列的方式高亮显示选中的文本。 编辑选中的列：在选中列之后，输入新的文本，PyCharm 会将这些文本应用到所有选中的列中。...批量修改变量名：在重构代码时，如果需要修改多个地方的变量名，列编辑可以一次性完成所有修改。 处理表格数据：在处理 CSV 或 Excel 文件时，列编辑可以快速选择和编辑同一列的数据。...掌握这一功能，可以让开发者在面对复杂的代码编辑任务时更加得心应手。因此，对于使用这两款 IDE 的开发者来说，熟练掌握列编辑功能是非常有价值的。

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    Python让Excel飞起来：使用Python xlwings实现Excel自动化

    xlwings就像胶水一样，将两者连接到一起，让我们能够同时拥有两者最好的一面。 你可以使用xlwings+Python执行下列任务： 1.使用Python自动化Excel，例如生成报告。...图1 在“加载宏”对话框中，选取Xlwings前的复选框，如下图2所示，单击“确定”按钮。 图2 现在，Excel功能区中将出现一个名为“xlwings”的选项卡，如下图3所示。...基本上，我们是在向单元格中写入字符串。这里，我们要在另一列中计算x轴的指数值。在下面的代码中，我们使用了“f-string”，这是从Python 3.6开始的一种改进的字符串格式语法。...我们在末尾重置了索引，因此x轴将被视为列，而不是数据框架索引。 图8 数据已经读入到Python，我们可以生成一个图形，然后将其放入Excel文件中。...接着，在Excel中按Alt+F11组合键，打开VBA编辑器。 在VBA编辑器中，单击菜单“工具->引用”，找到并选取“xlwings”前的复选框，如下图10所示，然后单击“确定”按钮。

    9.7K41

    pandas基础：在pandas中对数值四舍五入

    标签：pandas，Python 在本文中，将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...也就是说，这两个round()的工作原理相似。 DataFrame.round(decimals=0) DataFrame和Series类都有round()方法，它们的工作原理完全相同。...例如，要四舍五入到2位小数： 在pandas中将数值向上舍入 要对数值进行向上舍入，需要利用numpy.ceil()方法，该方法返回输入的上限（即向上舍入的数字）。...以下两种方法返回相同的结果： 在上面的代码中，注意df.apply()接受函数作为其输入。 向下舍入数值 当然，还有一个numpy.floor()方法返回输入的底数（即向下舍入的数字）。...这使得同时对多个列进行取整变得容易。 可以将第一列四舍五入到2位小数，并将第二列四舍五入到最接近的千位，如下所示： 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。

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