文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Excel公式技巧93：查找某行中第一个非零值所在的列标题

有时候，一行数据中前面的数据值都是0，从某列开始就是大于0的数值，我们需要知道首先出现大于0的数值所在的单元格。...例如下图1所示，每行数据中非零值出现的位置不同，我们想知道非零值出现的单元格对应的列标题，即第3行中的数据值。 ?...图1 可以在单元格N4中输入下面的数组公式： =INDIRECT(ADDRESS(3,MATCH(TRUE,B4:M40,0)+1)) 然后向下拖拉复制至单元格N6，结果如下图2所示。 ?...图2 在公式中， MATCH(TRUE,B4:M40,0) 通过B4:M4与0值比较，得到一个TRUE/FALSE值的数组，其中第一个出现的TRUE值就是对应的非零值，MATCH函数返回其相对应的位置...ADDRESS函数中的第一个参数值3代表标题行第3行，将3和MATCH函数返回的结果传递给ADDRESS函数返回非零值对应的标题行所在的单元格地址。

8.1K30

Python3分析CSV数据

2.2 筛选特定的行 在输入文件筛选出特定行的三种方法： 行中的值满足某个条件 行中的值属于某个集合 行中的值匹配正则表达式 从输入文件中筛选出特定行的通用代码结构： for row in filereader...pandas的read_csv函数可以指定输入文件不包含标题行，并可以提供一个列标题列表。...最后，对于第三个值，使用内置的len 函数计算出列表变量header 中的值的数量，这个列表变量中包含了每个输入文件的列标题列表。我们使用这个值作为每个输入文件中的列数。...基本过程就是将每个输入文件读取到pandas数据框中，将所有数据框追加到一个数据框列表，然后使用concat 函数将所有数据框连接成一个数据框。...Python 的另一个内置模块NumPy 也提供了若干函数来垂直或平行连接数据。通常是将NumPy 导入为np。

6.6K10
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

Python与Excel协同应用初学者指南

电子表格数据的最佳实践 在开始用Python加载、读取和分析Excel数据之前，最好查看示例数据，并了解以下几点是否与计划使用的文件一致： 电子表格的第一行通常是为标题保留的，标题描述了每列数据所代表的内容...否则，你会一直在安装一个软件包，然后为一个项目升级，为另一个项目降级。更好的办法是为每个项目提供不同的环境。 现在，终于可以开始安装和导入读取要加载到电子表格数据中的包了。...可以在下面看到它的工作原理： 图15 已经为在特定列中具有值的行检索了值，但是如果要打印文件的行而不只是关注一列，需要做什么？ 当然，可以使用另一个for循环。...，即标题（cols）和行（txt）； 4.接下来，有一个for循环，它将迭代数据并将所有值填充到文件中：对于从0到4的每个元素，都要逐行填充值；指定一个row元素，该元素在每次循环增量时都会转到下一行;...另一个for循环，每行遍历工作表中的所有列；为该行中的每一列填写一个值。

17.3K20

干货：用Python加载数据的5种不同方式，收藏！

现在，在手动检查了csv之后，我知道列名在第一行中，因此在我的第一次迭代中，我必须将第一行的数据存储在 col中， 并将其余行存储在 data中。...数据列表并将其余值存储在 数据列表中。...逻辑 这里的主要逻辑是，我使用readlines（） Python中的函数在文件中进行了迭代 。此函数返回一个列表，其中包含文件中的所有行。...哦，它已跳过所有具有字符串数据类型的列。怎么处理呢？ 只需添加另一个 dtype 参数并将dtype 设置 为None即可，这意味着它必须照顾每一列本身的数据类型。不将整个数据转换为单个dtype。...比第一个要好得多，但是这里的“列”标题是“行”，要使其成为列标题，我们必须添加另一个参数，即 名称 ，并将其设置为 True， 这样它将第一行作为“列标题”。

2.7K10

整理了 25 个 Pandas 实用技巧，拿走不谢！

将字符型转换为数值型 让我们来创建另一个示例DataFrame: ? 这些数字实际上储存为字符型，导致其数据类型为object: ? 为了对这些列进行数学运算，我们需要将数据类型转换成数值型。...我们以生成器表达式用read_csv()函数来读取每个文件，并将结果传递给concat()函数，这会将单个的DataFrame按行来组合： ? 不幸的是，索引值存在重复。...这种方法能够起作用是因为在Python中，波浪号表示“not”操作。 14....isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False转换为0并把它们加起来。...我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。 这里有另一个DataFrame格式化的例子： ?

3.2K10

整理了25个Pandas实用技巧（下）

然后，你可以使用read_clipboard()函数将他们读取至DataFrame中： 和read_csv()类似，read_clipboard()会自动检测每一列的正确的数据类型： 让我们再复制另外一个数据至剪贴板...我们对genre使用value_counts()函数，并将它保存成counts（type为Series）: 该Series的nlargest()函数能够轻松地计算出Series中前3个最大值： 事实上我们在该...为了找出每一列中有多少值是缺失的，你可以使用isna()函数，然后再使用sum(): isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False...DataFrame: 这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。...我们可以通过链式调用函数来应用更多的格式化： 我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。

2.4K10

Python库的实用技巧专栏

0, 否则设置为None, 如果明确设定header=0就会替换掉原来存在列名, 如果是list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着每一列有多个标题), 介于中间的行将被忽略掉, 注意：如果skip_blank_lines...=True, 那么header参数忽略注释行和空行, 所以header=0表示第一行数据而不是文件的第一行 names: array like 用于结果的列名列表, 若数据文件中没有列标题行则需要执行header..., 如果文件不规则, 行尾有分隔符, 则可以设定index_col=False来使pandas不适用第一列作为行索引 usecols: array-like 返回一个数据子集, 该列表中的值必须可以对应到文件中的位置...在没有列标题时, 给列添加前缀 mangle_dupe_cols : bool 重复的列, 将多个重复列表示为"X.0"..."...(只能在C解析器中有效) buffer_lines: int 这个参数将会在未来版本移除, 因为他的值在解析器中不推荐使用(不推荐使用) compact_ints: bool 这个参数将会在未来版本移除

2.3K30

《Python for Excel》读书笔记连载12：使用pandas进行数据分析之理解数据

默认情况下，它们返回沿轴axis=0的系列，这意味着可以获得列的统计信息： 如果需要每行的统计信息，使用axis参数： 默认情况下，缺失值不包括在描述性统计信息（如sum或mean）中，这与Excel...例如，下面是如何获得每组最大值和最小值之间的差值： df.groupby(["continent"]).agg(lambdax: x.max() - x.min()) 在Excel中获取每个组的统计信息的常用方法是使用透视表...最后，margins与Excel中的总计（GrandTotal）相对应，即如果不使用margins和margins_name方式，则Total列和行将不会显示： 总之，数据透视意味着获取列（在本例中为...Region）的唯一值，并将其转换为透视表的列标题，从而聚合来自另一列的值。...这使得跨感兴趣的维度读取摘要信息变得容易。在我们的数据透视表中，会立即看到，在北部地区没有苹果销售，而在南部地区，大部分收入来自橙子。如果要反过来将列标题转换为单个列的值，使用melt。

4.2K30

Pandas 25 式

操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...把 DataFrame 分割为两个随机子集 把 DataFrame 分为两个随机子集，一个占 75% 的数据量，另一个是剩下的 25%。 以 Movies 为例，该数据有 979 条记录。 ?...用 dropna() 删除列里的所有缺失值。 ? 只想删除列中缺失值高于 10% 的缺失值，可以设置 dropna() 里的阈值，即 threshold. ? 16....把 Series 里的列表转换为 DataFrame 创建一个 DataFrame 示例。 ? 这里包含了两列，第二列包含的是 Python 整数列表。...下面看最后一个例子。 ? 本例的 DataFrame 加上了标题，交易量列使用了迷你条形图。 注意：Pandas 还支持更多 DataFrame 样式选项，详见 pandas 官方文档。

8.4K00

数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...把 DataFrame 分割为两个随机子集 把 DataFrame 分为两个随机子集，一个占 75% 的数据量，另一个是剩下的 25%。 以 Movies 为例，该数据有 979 条记录。 ?...用 dropna() 删除列里的所有缺失值。 ? 只想删除列中缺失值高于 10% 的缺失值，可以设置 dropna() 里的阈值，即 threshold. ? 16....把 Series 里的列表转换为 DataFrame 创建一个 DataFrame 示例。 ? 这里包含了两列，第二列包含的是 Python 整数列表。...下面看最后一个例子。 ? 本例的 DataFrame 加上了标题，交易量列使用了迷你条形图。 注意：Pandas 还支持更多 DataFrame 样式选项，详见 pandas 官方文档。

7.1K20

关于“Python”的核心知识点整理大全46

16.1.3 提取并读取数据 知道需要哪些列中的数据后，我们来读取一些数据。...在天气数据文件中，第一个日期在第二行： 2014-7-1,64,56,50,53,51,48,96,83,58,30.19,--snip-- 读取该数据时，获得的是一个字符串，因为我们需要想办法将字符串...在这个示例中，'%Y-' 让Python将字符串中第一个连字符前面的部分视为四位的年份；'%m-'让Python将第二个连字符前 面的部分视为表示月份的数字；而'%d'让Python将字符串的最后一部分视为月份中的一天...然后，我们将 包含日期信息的数据（row[0]）转换为datetime对象（见2），并将其附加到列表dates末尾。在 3处，我们将日期和最高气温值传递给plot()。...接下来，我们从每行的第4列（row[3]） 提取每天的最低气温，并存储它们（见2）。在3处，我们添加了一个对plot()的调用，以使用蓝 色绘制最低气温。最后，我们修改了标题（见4）。

11110

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

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。...利用值构造一个数据框DataFrame 在Excel电子表格中，值可以直接输入到单元格中。...If/then逻辑 假设我们想要根据 total_bill 是小于还是大于 10 美元，来创建一个具有低值和高值的列。 在Excel电子表格中，可以使用条件公式进行逻辑比较。...在 Pandas 中，您需要在从 CSV 读取时或在 DataFrame 中读取一次时，将纯文本显式转换为日期时间对象。 解析后，Excel电子表格以默认格式显示日期，但格式可以更改。...列的选择 在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列： 隐藏列； 删除列； 引用从一个工作表到另一个工作表的范围； 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可

19.5K20

Python读取Excel数据并以字典dict格式存储

本文介绍基于Python语言，将一个Excel表格文件中的数据导入到Python中，并将其通过字典格式来存储的方法。   我们以如下所示的一个表格（.xlsx格式）作为简单的示例。...其中，表格共有两列，第一列为学号，第二列为姓名，且每一行的学号都不重复；同时表格的第一行为表头。   假设我们需要将第一列的学号数据作为字典的键，而第二列姓名数据作为字典的值。   ...from openpyxl import load_workbook   随后，列出需要转换为字典格式数据的Excel文件的路径与名称，以及数据开头所在行、数据的总行数。...Excel表格文件中的数据，并将其导入到字典格式的变量name_number_dict中。...，Value（就是右侧的马赛克区域）就是原本Excel中的姓名；还可以从上图的标题中看到，这个字典共有32个elements，也就是对应着原本Excel中32位同学的信息。

44310

pandas 入门2 ：读取txt文件以及描述性分析

获取数据 要读取文本文件，我们将使用pandas函数read_csv。 ? 这就把我们带到了练习的第一个问题。该read_csv功能处理的第一条记录在文本文件中的头名。...这显然是不正确的，因为文本文件没有为我们提供标题名称。为了纠正这个问题，我们将header参数传递给read_csv函数并将其设置为None（在python中表示null） ?...如果我们想给列特定的名称，我们将不得不传递另一个名为name的参数。我们也可以省略header参数。 ? 您可以将数字[0,1,2,3,4，...]视为Excel文件中的行号。...在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。...[Names，Births]可以作为列标题，类似于Excel电子表格或sql数据库中的列标题。 ? 准备数据 数据包括1880年的婴儿姓名和出生人数。

2.7K30

Python 自动化指南（繁琐工作自动化）第二版：十四、使用谷歌表格

您还可以通过单击前面提到的“启用谷歌表格API”按钮来生成一个新的证书文件。 电子表格对象 在谷歌表格中，电子表格可以包含多个表格（也称为工作表），每个表格包含列和行的值。...请注意，空单元格在列表中变成空白字符串值。您可以向getColumn()传递一个列号或字母，告诉它检索特定列的数据。...这里，您在索引0处创建标题为Bacon的工作表，使Bacon成为电子表格中的第一个工作表，并将其他三个工作表替换一个位置。这类似于insert()列表方法的行为。...要创建两个电子表格并将第一个电子表格的数据复制到另一个表格，请在交互式 Shell 中输入以下内容： >>> import ezsheets >>> ss1 = ezsheets.createSpreadsheet...ss变量包含一个Spreadsheet对象。什么代码将从标题为Student的工作表中的单元格 B2 中读取数据？ 如何找到 999 列的列字母？ 如何找出一个工作表有多少行和列？

8.5K50

【Python】机器学习之逻辑回归

()) # 计算每一列的最大值并存储 for i in range(data.shape[0]): # 对每一个数据点进行标准化，将其转换为0...然后在逻辑回归主函数中读取数据，提取特征和标签，并初始化模型参数。通过调用梯度下降函数进行模型训练，并绘制代价函数的变化曲线，以评估模型的训练效果。这些步骤构成了一个基本的逻辑回归训练过程。...在每次迭代结束后，函数还计算当前模型参数下的代价cost，并将代价值添加到代价历史列表J_history中。...在逻辑回归主函数中，首先从CSV文件中读取数据，并将数据的列标签设置为'first'、'second'和'admited'。这些列标签指定了数据集中各列的含义。...： 从名为'data_test.csv'的文件中读取测试集数据，并将列名改为'first'、'second'和'admited'。

19310

如何在 Python 中将分类特征转换为数字特征？

然后，我们将编码器拟合到数据集的“颜色”列，并将该列转换为其编码值。 独热编码 独热编码是一种将类别转换为数字的方法。...Here is an example: 在此代码中，我们首先从 CSV 文件中读取数据集。然后，我们使用 get_dummies（） 函数为 “color” 列中的每个类别创建新的二进制特征。...然后，我们创建 BinaryEncoder 类的实例，并将“颜色”列指定为要编码的列。我们将编码器拟合到数据集，并将列转换为其二进制编码值。...然后，我们创建 CountEncoder 类的实例，并将“color”列指定为要编码的列。我们将编码器拟合到数据集，并将列转换为其计数编码值。...然后，我们创建 TargetEncoder 类的实例，并将“颜色”列指定为要编码的列。我们将编码器拟合到数据集，并使用目标变量作为目标将列转换为其目标编码值。

45420

Power Query 真经 - 第 8 章 - 纵向追加数据

在这个示例中，检查跟踪非常清楚，因为 “Source” 步骤指向 “Jan 2008” 查询，可以清楚地看到另一个查询被【追加】到了这个数据上。...8.2 追加列标题不同的数据 在【追加】查询时，只要被合并的查询的列标题是相同的，第二个查询就会按用户所期望的那样被【追加】到第一个查询上。但是，如果这些列没有相同的列标题呢？...然后扫描第二个（和后续）查询的标题行。如果任何标题不存在于现有列中，新的列将被添加。然后，它将适当的记录填入每个数据集的每一列，用 “null” 值填补所有空白。...此时已经成功地创建了一个从工作表中读取数据的 “黑科技”，在 “打印区域” 中读取每一列，如图 8-25 所示。...右击 “Month End” 列【替换值】，在【要查找的值】下面输入一个空格，【替换为】输入 “1,”。（译者注：没错，是 “1,”，而不是 1。）

6.6K30

数据采集：亚马逊畅销书的数据可视化图表

使用Scrapy的Pipeline类，将获取的数据保存到CSV文件中。使用Matplotlib库，读取CSV文件中的数据，绘制柱状图、饼图、散点图等，展示不同类别的图书的销量和评价。...我们可以在pipelines.py文件中定义一个名为BooksPipeline的Pipeline类，并设置以下方法：open_spider：在Spider开启时执行，用于打开CSV文件并写入表头。...books.csv文件中的数据，并将其转换为一个DataFrame对象。...# 读取books.csv文件中的数据，并将其转换为一个DataFrame对象，命名为dfdf = pd.read_csv('books.csv')然后，我们可以使用Matplotlib库的各种函数，绘制不同类型的图表...df['rating']列的值作为y轴的数据# 使用df['title']列的值作为散点的颜色，根据类别分配不同的颜色# 使用df['title']列的值作为散点的大小，根据数量分配不同的大小# 设置标题为

21020
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券