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使用Pandas返回每个个体记录中属性为1的列标签集合

一、前言 前几天在J哥的Python群【Z】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。 各位群友，打扰了。能否咨询个pandas的处理问题？...左边一列id代表个体/记录，右边是这些个体/记录属性的布尔值。我想做个处理，返回每个个体/记录中属性为1的列标签集合。...例如：AUS就是[DEV_f1,URB_f0,LIT_f1,IND_f1,STB_f0]，不知您有什么好的办法？ 并且附上了数据文件，下图是他的数据内容。...二、实现过程 这里【Jin】大佬给了一个答案，使用迭代的方法进行，如下图所示： 如此顺利地解决了粉丝的问题。...后来他粉丝自己的朋友也提供了一个更好的方法，如下所示： 方法还是很多的，不过还得是apply最为Pythonic！ 三、总结 大家好，我是皮皮。

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问与答112：如何查找一列中的内容是否在另一列中并将找到的字符添加颜色？

Q：我在列D的单元格中存放着一些数据，每个单元格中的多个数据使用换行分开，列E是对列D中数据的相应描述，我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据，并将找到的数据标上颜色，如下图1所示。 ?...A：实现上图1中所示效果的VBA代码如下： Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中...，然后遍历该数组，在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值，如果出现则对该值添加颜色。...Bug：通常是交替添加红色和绿色，但是当句子中存在多个匹配或者局部匹配时，颜色会打乱。

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合并列，在【转换】和【添加列】菜单中的功能竟有本质上的差别！

有很多功能，同时在【转换】和【添加】两个菜单中都存在，而且，通常来说，它们得到的结果列是一样的，只是在【转换】菜单中的功能会将原有列直接“转换”为新的列，原有列消失；而在【添加】菜单中的功能，则是在保留原有列的基础上...，“添加”一个新的列。...比如下面这份数据： 将“产品1~产品4”合并到一起，通过添加列的方式实现： 结果如下，其中的空值直接被忽略掉了： 而通过转换合并列的方式： 结果如下，空的内容并没有被忽略，所以中间看到很多个连续分号的存在...我们看一下生成的步骤公式就清楚了！ 原来，添加列里使用的内容合并函数是：Text.Combine，而转换里使用的内容合并函数是：Combiner.CombineTextByDelimiter。...显然，我们只要将其所使用的函数改一下就OK了，比如转换操作生成的步骤公式修改如下： 同样的，如果希望添加列里，内容合并时保留null值，则可以进行如下修改： 这个例子，再次说明，绝大多数的时候，我们只需要对操作生成的步骤公式进行简单的调整

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玩转Pandas透视表

在python中我们可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视表的功能。...仔细观察透视表发现，与上面【3】中的"添加一个列级索引"，在分组聚合效果上是一样的，都是将每个性别组中的成员再次按照客票级别划分为3个小组。...当然，行索引和列索引都可以再设置为多层，不过，行索引和列索引在本质上是一样的，大家需要根据实际情况合理布局。 6....如果传入参数为list，则每个聚合函数对每个列都进行一次聚合。 如果传入参数为dict，则每个列仅对其指定的函数进行聚合,此时values参数可以不传。...添加汇总项 # 按行、按列进行汇总，指定汇总列名为“Total”,默认名为“ALL” table1 = pd.pivot_table(df, index="sex", columns="pclass",

3.9K30

开启机器学习的第一课：用Pandas进行数据分析

DataFrame类是非常贴近实际数据形式的一种数据结构：它的行对应于实例(对象，观察等)，它的列对应于每个实例的特征。...我们会假定“索引得到前三列中前五行的值，这种索引方式和Python切片方式是一样的，不会包含索引的最大值对应的项，代码如下： df.iloc[0:5, 0:3] 如果想索引DataFrame数据中的第一行和最后一行...我们根据流失率Churn的值对数据进行分组，并显示每个组中的三列的统计信息： columns_to_show= ['Total day minutes', 'Total eve minutes', 'Total...DataFrame的列添加数据。...), column='Total calls', value=total_calls) df.head() 我们还可以在不创建Series实例形式的情况下，为每列添加数据： df['Totalcharge

1.5K50

「R」dplyr 行式计算

，每一组简单地包含一个单一的行。...，我们县创建一个行式数据框： rf % rowwise(id) 我们然后使用 mutate() 添加一个新的列，或者使用 summarise() 仅返回一个汇总列： rf %>% mutate...这不是你通常需要考虑的事情（它会工作），但知道什么时候出错是很有用的。 分组数据框（每个组恰好有一行）和行数据框（每个组总是有一行）之间有一个重要的区别。...这可能会让人感到困惑，但我们确信这是最差的解决方案，特别是在错误消息中给出了提示。...现在我们有了三行（每个组一行），还有一个列表列 data，用于存储该组的数据。还要注意输出是 rowwwise();这一点很重要，因为它将使处理数据框列表变得更加容易。

6.2K20

Python自动化办公 | 同事要我帮忙补写178份Word日报！别闹！

一、基础数据整理 首先让我们来看看数据样本和输出文档的需求（敏感数据已做和谐处理）：原始 excel 文件中有 n 个子表，每个子表为一天的数据，存在无记录和有记录（部门数 ≥ 1，每个部门记录数 ≥...这里也可以利用 .groupby() 对【填报部门】列分组，取“无”的那一组，可是要注意一点：虽然 Python 很强大，但不需要将所有事情都交给 Python 做。...基本流程类似，读表后先按日期分组，每一组含一天中的一个或多个部门数据，再生成某一天的附件需要的表格，接着整理文段描述，最后按日期输出每一天的 word 文档。...1、整理表格 获取 excel 表中的一行数据（说明：df_total[df_index] 为一个 dataframe，其 values 为一个二维的 numpy 数组），整理各级指标、各部门报送情况和备注...【填报部门】列中的唯一值计数，得知有 N 个部门填报了数据。

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esproc vs python 4

df.shift(1)表示将原来的df下一行，即相对于当前行为上一行，给该数组赋值为增长比（当前行减上一行的值除以上一行的值），由于月份不同，所以将上一行与该行相同的月份赋值为nan，最后将该数组赋值给...循环各组，为 date_df加入STOCKID列，生成包含DATE,STOCKID两列的dataframe，pd.merge(df1,df2,on,how),将该dataframe与该组按照STOCKID...df.fillna(0)将df中的nan赋值为0， 新增加三列OPEN,TOTAL,CLOSE并都赋值为0....A3中 A7: A.pivot(g,…;F,V;Ni:N'i,…)，以字段/表达式g为组，将每组中的以F和V为字段列的数据转换成以Ni和N'i为字段列的数据，以实现行和列的转换。...另外python中的merge函数不支持差集计算（或许其他函数支持），造成在第四例中特别麻烦。python pandas的dataframe结构是按列进行存储的，按行循环时就显得特别麻烦。

1.9K10

一文完全理解模型ks指标含义并画出ks曲线（包含代码和详细解释）「建议收藏」

'] = df_ks.groupby('rank')[y_pre].mean() # 3.最后一行添加total汇总数据 result_ks.loc['total', 'group_sum...y_true是真实值在df表中的列名，此处为“label”； y_pre是预测值在df表中的列名，此处为“score”； num是需要分组的数量，具体含义后面会说； good和bad是真实值中0和...下面按照代码中的注释分步讲解。 先将df按照score列从小到大进行排序。排序完成后，如果num=10，则将所有的样本划分为10个区间，新增rank列，此列对每个区间从上到下使用1~10个数字标记。...为了方便之后求和统计，新增set_1列，此列所有值均为1； 对score列进行统计，group_sum为每个区间的个数，相应的max、min、mean为区间的最大值、最小值和平均值； 在最后新增一行total...，进行整列数据的统计； 好用户统计，good_sum列中计算了每个区间的好用户数量，good_percent列中则是每个区间的好用户数占全部好用户数的比例。

3.6K10

2020年入门数据分析选择Python还是SQL？七个常用操作对比！

在SQL中，进行选择的同时还可以进行计算，比如添加一列 SELECT *, tip/total_bill as tip_rate FROM tips LIMIT 5; ?...groupby()通常是指一个过程，在该过程中，我们希望将数据集分为几组，应用某些功能(通常是聚合)，然后将各组组合在一起。 常见的SQL操作是获取整个数据集中每个组中的记录数。...在pandas中的等价操作为 ? 注意，在上面代码中，我们使用size()而不是count() 这是因为count()将函数应用于每一列，并返回每一列中非空记录的数量！...'value': np.random.randn(4)}) 内连接 内联接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行，在SQL中实现内连接使用INNER JOIN SELECT * FROM...FULL OUTER JOIN df2 ON df1.key = df2.key; 在pandas中实现同样可以使用merge()并指定how关键字为outer ?

3.5K31

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

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。...outer") 结果如下： 与 VLOOKUP 相比，merge 有许多优点： 查找值不需要是查找表的第一列； 如果匹配多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一行； 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列...填充柄 在一组特定的单元格中按照设定的模式创建一系列数字。在电子表格中，这将在输入第一个数字后通过 shift+drag 或通过输入前两个或三个值然后拖动来完成。...添加一行 假设我们使用 RangeIndex（编号为 0、1 等），我们可以使用 DataFrame.append() 在 DataFrame 的底部添加一行。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（四）

在 pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，就像在工作表中使用作为行标识符的列一样。与大多数电子表格不同，这些Index值实际上可以用于引用行。...如果匹配了多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一个 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列 它支持更复杂的连接操作 其他考虑事项 填充手柄 在一定的一系列单元格中创建一个遵循特定模式的数字序列...在 pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这类似于在工作表中使用作为行标识符的列。与大多数电子表格不同，这些Index值实际上可以用于引用行。...在 pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这类似于在工作表中使用作为行标识符的列。与大多数电子表格不同，这些Index值实际上可以用于引用行。...如果匹配多行，则每个匹配将有一行，而不仅仅是第一个匹配 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列 它支持更复杂的连接操作 其他考虑事项 填充手柄 在一组特定的单元格中按照一定模式创建一系列数字

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实战｜Python数据分析可视化并打包

，本文主要涉及下面三个部分： Pandas数据处理 Matplotlib绘图 彩蛋：利用pyinstaller将py文件打包为exe ---- 虽然本文使用的数据(医学相关)不会出现在你平时的工作学习中...df.drop(columns=['total'], inplace=True) 用匿名函数排序返回的是Series的升序列表，须有转换回DataFrame再拆成三列，最后去掉原来返回那一列即可。...在常规列中添加分组信息和批次信息，便于后续做汇总表 df['group'] = df.index day_lst = [] for i in range(nd): day_lst.append...根据D0的各组均值对所有数据标准化，可以简单理解为DO批次5个组去除两个极值后各求平均值，这5个批次的5个组各自除于D0对应组的均值） # 根据组数取出D0的所有行数，然后按行求均值，会自动忽略文本信息...\Desktop\data pyinstaller --onefile --clean cck8.py 当然第二行的命令可以自定义如添加图标等等，这里不做介绍，有兴趣的读者可以自己探索。

1.3K10

使用Python分析姿态估计数据集COCO的教程

姿态估计问题属于一类比较复杂的问题，为神经网络模型建立一个合适的数据集是很困难的，图像中每个人的每个关节都必须定位和标记，这是一项琐碎而费时的任务。...在接下来的几行中，我们为每个图像加载元数据，这是一个包含图像宽度、高度、名称、许可证等一般信息的词典。 在第14行，我们加载给定图像的注释元数据，这是一个字典列表，每个字典代表一个人。...在一个图像中可能有多个人，因此是一对多的关系。 在下一步中，我们合并两个表（left join操作）并将训练集和验证集组合，另外，我们添加了一个新列source，值为0表示训练集，值为1表示验证集。...添加额外列 一旦我们将COCO转换成pandas数据帧，我们就可以很容易地添加额外的列，从现有的列中计算出来。 我认为最好将所有的关键点坐标提取到单独的列中，此外，我们可以添加一个具有比例因子的列。...在[0.8–1.0）范围内，则类别为XL 在第42行中，我们将原始列与新列进行合并。

2.3K10

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（五）

SAS 没有单独的数据结构用于单列，但一般来说，使用Series类似于在DATA步骤中引用列。 Index 每个DataFrame和Series都有一个Index - 这些是数据的行上的标签。...数据集的行基本上是无标签的，除了在DATA步骤中可以访问的隐式整数索引（_N_）。 在 pandas 中，如果没有指定索引，默认也会使用整数索引（第一行 = 0，第二行 = 1，依此类推）。...例如，通过吸烟者组减去每个观察值的均值。...SAS 没有单独的数据结构用于单列，但通常，使用Series类似于在DATA步骤中引用列。 Index 每个DataFrame和Series都有一个Index - 这些是数据的行上的标签。...SAS 没有单独的数据结构用于单列，但通常，使用Series类似于在DATA步骤中引用列。 Index 每个DataFrame和Series都有一个Index - 这些是数据的行上的标签。

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2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。 你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值

2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。...你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值 防风带整体的防风高度为，所有列防风高度的最小值。...比如，假设选定如下三行 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2的列，防风高度为7 5、2、3的列，防风高度为5 4、6、4的列，防风高度为6 防风带整体的防风高度为5，是7、5、6中的最小值 给定一个正数...k，k <= matrix的行数，表示可以取连续的k行，这k行一起防风。...求防风带整体的防风高度最大值。 答案2022-09-25： 窗口内最大值和最小值问题。 代码用rust编写。

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