本文介绍 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种不同方法。...= 'Emma'), 'name_match'] = 'Mismatch' print (df) 查询结果如下： 在原始DataFrame列上应用 IF 条件 上面的案例中，我们学习了如何在新增列中应用...IF 条件，有时你可能会遇到将结果存储到原始DataFrame列中的需求。...`set_of_numbers`: [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,0,0] 计划应用以下 IF 条件，然后将结果存储在现有的set_of_numbers列中: 如果数字等于0，将该列数字调整为...在另一个实例中，假设有一个包含 NaN 值的 DataFrame。
在这篇文章中，探讨一种计算在至少一列中满足规定条件的行数的解决方案，示例工作表如下图1所示，其中详细列出了各个国家在不同年份废镍的出口水平。 ?...由于数据较少，我们可以从工作表中清楚地标出满足条件的数据，如下图2所示。 ? 图2 显然，“标准的”COUNTIF（S）公式结构不能满足要求，因为我们必须确保不要重复计数。...（通常，COUNTIFS函数引用整列的能力更有效），在某些情况下这可能是值得的。...如下图3所示，我们可以在工作表中标出满足条件的数据，除了2个国家外，其他11个国家都满足条件。 ?...然而，公式显得太笨拙了，如果考虑的列数不是9而是30，那会怎样！ 幸运的是，由于示例中列区域是连续的，因此可以在单个表达式中查询整个区域（B2：J14），随后适当地操纵这个结果数组。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = np.arange(0.0, 2, 0.01)...
问题描述： 创建一个包含10行6列随机数的DataFrame，行标签从大写字母A开始，列标签从小写字母u开始。...然后从上向下遍历，如果某行u列的值比上一行u列的值大，就把该行x列的值改为上一行x列的值加1，否则保持原来的值不变。 参考代码： 运行结果：
选取多个DataFrame列 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie_actor_director...326 movie_facebook_likes 0 Length: 28, dtype: int64 更多 # 设定skipna=False，没有缺失值的数值列才会计算结果...强行返回每列的值，必须填入缺失值。...在DataFrame上使用运算符 # college数据集的值既有数值也有对象，整数5不能与字符串相加 In[37]: college = pd.read_csv('data/college.csv'...# 查看US News前五所最具多样性的大学在diversity_metric中的情况 In[81]: us_news_top = ['Rutgers University-Newark',
在实际工作中，我们经常需要从某列返回数据，该数据对应于另一列满足一个或多个条件的数据中的最大值。 如下图1所示，需要返回指定序号（列A）的最新版本（列B）对应的日期（列C）。 ?...原因是与条件对应的最大值不是在B2:B10中，而是针对不同的序号。而且，如果该情况发生在希望返回的值之前行中，则MATCH函数显然不会返回我们想要的值。...B10,0)) 转换为： =INDEX(C2:C10,MATCH(4,B2:B10,0)) 转换为： =INDEX(C2:C10,MATCH(4,{4;2;5;3;1;3;4;1;2},0)) 很显示，数组中的第一个满足条件的值并不是我们想要查找的值所在的位置...： =INDEX(C2:C10,1) 得到： 2013-2-21 这并不是满足我们的条件对应的值。...由于数组中的最小值为0.2，在数组中的第7个位置，因此上述公式构造的结果为： {0;0;0;0;0;0;1;0;0;0} 获得此数组后，我们只需要从列C中与该数组出现的非零条目（即1）相对应的位置返回数据即可
我们可能熟悉使用INDEX、SMALL等在给定单列或单行数组的情况下，返回满足一个或多个条件的值的列表。这是一项标准的公式技术。...在《Excel公式练习32：将包含空单元格的多行多列单元格区域转换成单独的列并去掉空单元格》中，我们讲述了一种方法，给定由多个列组成的单元格区域，从该区域返回由所有非空单元格组成的单个列。...可以很容易地验证，在该公式中的单个条件可以扩展到多个条件，因此，我们现在有了从一维数组和二维数组中生成单列列表的方法。 那么，可以更进一步吗？...本文提供了一种方法，在给定一个或多个相同布局的工作表的情况下，可以创建另一个“主”工作表，该工作表仅由满足特定条件的所有工作表中的数据组成。并且，这里不使用VBA，仅使用公式。...D2:D10"),"Y")) 如果不熟悉跨多个工作表使用公式的技术，那么应记下使用INDIRECT的这种公式构造，因为它实际上是我们执行此类计算的唯一方法。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 有时候DataFrame中的行列数量太多，print打印出来会显示不完全。就像下图这样： 列显示不全： 行显示不全： 添加如下代码，即可解决。...#显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置value...的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 根据自己的需要更改相应的设置即可。...ps：set_option()的所有属性： Available options: - display....display.max_categories : int This sets the maximum number of categories pandas should output when
先看一个非常简单的例子： a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将列转换为适当的类型...例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个列，依次处理每一列是非常繁琐的，所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。
Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...在单元格F13中输入数组公式： =MAX(IF((参数3=D13)*(参数4=E13),参数5,0)) 记得按Ctrl+Shift+Enter组合键完成输入。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...代表同一行的列D和列E中包含“A”和“C1”。...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。
在 SQL 中，可以使用子查询来获取满足特定条件的数据。子查询是嵌套在主查询中的查询语句，它返回一个结果集，可以用来过滤主查询的结果。...下面是使用子查询来获取满足特定条件的数据的一般步骤： 在主查询中使用子查询，将子查询的结果作为条件。 子查询可以在主查询中的 WHERE 子句、FROM 子句或 HAVING 子句中使用。...子查询可以返回单个值或多个值，具体取决于使用的运算符和子查询的语法。 以下是一些示例： 使用子查询在 WHERE 子句中过滤数据： SELECT column1, column2, ......FROM (SELECT column FROM table WHERE condition) AS temp_table; 使用子查询在 HAVING 子句中过滤数据： SELECT column1,...FROM table GROUP BY column1 HAVING column1 > (SELECT AVG(column1) FROM table); 请注意，子查询的性能可能会较低，因此在设计查询时应谨慎使用
在Pandas库中，Series和DataFrame是两种主要的数据结构，它们各自适用于不同的数据操作任务。我们可以对这两种数据结构的性能进行比较。...如何在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理？ 在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理，可以通过以下步骤和方法来完成： 处理空值： 使用dropna()函数删除含有缺失值的行或列。...例如，可以根据特定条件筛选出满足某些条件的数据段，并对这些数据段应用自定义函数进行处理。...Pandas的groupby方法可以高效地完成这一任务。 在Pandas中，如何使用聚合函数进行复杂数据分析？ 在Pandas中，使用聚合函数进行复杂数据分析是一种常见且有效的方法。...在某些情况下，可能需要自定义聚合函数。可以使用apply()函数实现复杂的聚合操作。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这是在ozgrid.com的论坛中看到的一个应用问题，以前也经常遇到类似问题，并且其解决技巧很有效率，因此在这里和大家分享。...如下图1所示的工作表，在主工作表MASTER中存放着从数据库下载的全部数据。...现在，要根据列E中的数据将前12列的数据分别复制到其他工作表中，其中，列E中数据开头两位数字是61的单元格所在行前12列数据复制到工作表61中，开头数字是62的单元格所在行前12列数据复制到工作表62中...ReDim Data6465(1 To UBound(x, 1), 1 To 12) ReDim Data68(1 To UBound(x, 1), 1 To 12) '遍历数据并将第5列符合条件的数据存储到相应的数组中..., 64, "已完成" End Sub 运行代码后，工作表61中的数据如下图2所示。 ? 图2 代码并不难，很实用！在代码中，我已经给出了一些注释，有助于对代码的理解。
DataFrame 是 pandas 中的核心数据结构之一，它是一个二维的表格，类似于 Excel 表格。每个 DataFrame 都有行索引和列标签。...7.1 场景概述 在实际项目中，你可能需要从多个 Excel 文件中读取数据，并将它们合并到一个 DataFrame 中。...这在处理多个来源的数据时尤其有用。 7.2 代码示例：读取并合并多个 Excel 文件 假设你有多个 Excel 文件，它们有相同的结构，现在我们需要将这些文件合并到一个 DataFrame 中。...它会返回一个新的 DataFrame，其中只包含满足条件（Age > 30）的行。...) 详细解释 df.groupby(‘City’)[‘Age’].mean()：按 City 列分组，然后计算每个组中 Age 列的平均值。
对于 R 用户，DataFrame提供了 R 的data.frame提供的一切，以及更多。pandas 建立在NumPy之上，旨在与许多其他第三方库在科学计算环境中很好地集成。...如何从现有列派生新列 如何计算摘要统计信息 如何重新设计表格布局 如何合并来自多个表的数据 如何轻松处理时间序列数据 如何操作文本数据 pandas 处理什么类型的数据...在电子表格软件中，我们的数据的表格表示看起来会非常相似： DataFrame中的每一列都是一个Series 我只对在Age列中的数据感兴趣 In [4]: df["Age"] Out[4]: 0...，isin()条件函数对于每一行数值在提供的列表中时返回True。...当特别关注表中位置的某些行和/或列时，请在选择括号[]前使用iloc运算符。 在使用loc或iloc选择特定行和/或列时，可以为所选数据分配新值。
此外，你还可以制定多行和/或多列，如上所示。 条件筛选 用中括号 [] 的方式，除了直接指定选中某些列外，还能接收一个条件语句，然后筛选出符合条件的行/列。...你可以用逻辑运算符 &（与）和 |（或）来链接多个条件语句，以便一次应用多个筛选条件到当前的 DataFrame 上。举个栗子，你可以用下面的方法筛选出同时满足 'W'>0 和'X'>1 的行： ?...在 DataFrame 中缺少数据的位置， Pandas 会自动填入一个空值，比如 NaN或 Null 。...于是我们可以选择只对某些特定的行或者列进行填充。比如只对 'A' 列进行操作，在空值处填入该列的平均值： ? 如上所示，'A' 列的平均值是 2.0，所以第二行的空值被填上了 2.0。...在上面的例子中，数据透视表的某些位置是 NaN 空值，因为在原数据里没有对应的条件下的数据。
而在pandas中，我们可以通过将列名列表传递给DataFrame来完成列选择 ?...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; ?...二、查找 单条件查找 在SQL中，WHERE子句用于提取那些满足指定条件的记录，语法如下 SELECT column_name,column_name FROM table_name WHERE column_name...而在pandas中，按照条件进行查找则可以有多种形式，比如可以将含有True/False的Series对象传递给DataFrame，并返回所有带有True的行 ?...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！
9、列选择 在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下整理常用的列选择。 ? 10、行选择 整理多种行选择的方法，总有一种适合你的。 ? ? ?...11、返回指定行列 pandas的DataFrame非常方便的提取数据框内的数据。 ? 12、条件查询 对各类数值型、文本型，单条件和多条件进行行选择 ? ?...14、聚合函数 data.function(axis=0) 按列计算 data.function(axis=1) 按行计算 ? 15、分类汇总 可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总。 ?...16、透视表 透视表是pandas的一个强大的操作，大量的参数完全能满足你个性化的需求。 ? 17、处理缺失值 pandas对缺失值有多种处理办法，满足各类需求。 ?...19、数据合并 两个DataFrame的合并，pandas会自动按照索引对齐，可以指定两个DataFrame的对齐方式，如内连接外连接等，也可以指定对齐的索引列。 ?
df.isna().sum().sum() --- 0 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观察值（即行）。例如，下面的代码将选择居住在法国并且已经流失的客户。...13.通过groupby应用多个聚合函数 agg函数允许在组上应用多个聚合函数。函数列表作为参数传递。 df[['Geography','Gender','Exited']]....您可能需要更改的其他一些选项是： max_colwidth：列中显示的最大字符数 max_columns：要显示的最大列数 max_rows：要显示的最大行数 28.计算列中的百分比变化 pct_change...用于计算一系列值中的百分比变化。...在计算元素的时间序列或顺序数组中的变化百分比时很有用。 ? 从第一元素（4）到第二元素（5）的变化为％25，因此第二个值为0.25。
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