使用linux服务器，免不了和vi编辑打交道，命令行下删除数量少还好，如果删除很多，光靠删除键一点点删除真的是头痛，还好Vi有快捷的命令可以删除多行、范围。 删除行 在Vim中删除一行的命令是dd。...删除多行 要一次删除多行，请在dd命令前添加要删除的行数，例如，要删除五行，请执行以下操作： 1、按Esc键进入正常模式。 2、将光标放在要删除的第一行上。...删除所有行 要删除所有行，您可以使用代表所有行的%符号或1，$范围： 1、按Esc键进入正常模式。 2、键入%d，然后按Enter键以删除所有行。.../foo/d-删除所有不包含字符串“foo”的行。 :g/^#/d-从Bash脚本中删除所有注释，模式^#表示每行以#开头。 :g/^$/d-删除所有空白行，模式^$匹配所有空行。...:g/^\s*$/d-删除所有空白行，与前面的命令不同，这还将删除具有零个或多个空格字符（\s*）的空白行。
列操作 在电子表格中，公式通常在单个单元格中创建，然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。在 Pandas 中，您可以直接对整列进行操作。...我们将使用 =IF(A2 < 10, "low", "high")的公式，将其拖到新存储列中的所有单元格。 使用 numpy 中的 where 方法可以完成 Pandas 中的相同操作。...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...； 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； 它支持更复杂的连接操作； 其他注意事项 1....查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
可以认为DataFrames是包含行和列的二维数组索引。好比Excel单元格按行和列位置寻址。 换句话说，DataFrame看起来很像SAS数据集（或关系表）。...检查 pandas有用于检查数据值的方法。DataFrame的.head()方法默认显示前5行。.tail()方法默认显示最后5行。行计数值可以是任意整数值，如: ?...显然，这会丢弃大量的“好”数据。thresh参数允许您指定要为行或列保留的最小非空值。在这种情况下，行"d"被删除，因为它只包含3个非空值。 ? ? 可以插入或替换缺失值，而不是删除行和列。....正如你可以从上面的单元格中的示例看到的，.fillna()函数应用于所有的DataFrame单元格。我们可能不希望将df["col2"]中的缺失值值替换为零，因为它们是字符串。...在删除缺失行之前，计算在事故DataFrame中丢失的记录部分，创建于上面的df。 ? DataFrame中的24个记录将被删除。
，但是要注意一点：pandas里的索引列，跟数据库表中的主键索引，还是有不同的，它允许重复！... 再来看一种特殊情况：数据左边和上边都有空行 同样可以加一些参数 skiprows=1 , usecols="C:D"表示跳过1行，列从C至D import pandas as pd df = pd.read_excel...E 6 F ---------- Name ID 1 test 2 B 3 C 4 D 5 E 6 F 四、遍历所有单元格...") # 遍历所有单元格 for idx, data in df.iterrows(): print("id:{}\tname:{}".format(idx, data["Name"])) 输出...写入 假如要将test.xlsx中id在1002到1005之间（不包含二端)的记录过滤出来，保存到另1个excel中，可以这样写： import pandas as pd pd \ .read_excel
引用其他工作表数据 •在E1单元格中，输入”=“ 注意：只能针对单个单元格的引用 引用其他工作表数据 •点击另外一张数据表，在该表中找到要引用的数据，选中对应单元格即可。...循环引用：A单元格中的公式应用了B单元格，B单元格中的公式又引用了A •Ctrl+G唤出定位菜单，选的定位空值，找到B列的所有空值 •应用平均值数据，按住Ctrl+Enter同时填充所有缺失值位置 数据加工...然后在分析过程中，可以将分散在数据表不同位置的重点数据再集中进行查看。 此时可以通过单元格底色、文字颜色进行排序。...二维表将无法顺利建立数据透视表。 表中不要有空值 原始数据不要出现空行/空列。如数据缺失，或为“0”值，建议输入“0”而非空白单元格。...如下图所示，表的第一行为空白，会导致透视表字段出错，表中间有空行，会导致透视表中有空值。
简介 示例：写入excel openpyxl库储存数据到excel 示例：写入excel 更多 打开已有文件 根据数字得到字母，根据字母得到数字 删除工作表 查看表名和选择表（sheet...：workbook.worksheets() 关闭excel文件： workbook.close() pandas库储存数据到excel 简介 在Python中，pandas是基于NumPy数组构建的...## 相反，拆分单元格后将这个大单元格的值返回到原来的左上角位置。...# 合并单元格， 往左上角写入数据即可 sheet.merge_cells('B1:G1') # 合并一行中的几个单元格 sheet.merge_cells('A1:C3') # 合并一个矩形区域中的单元格...如果这些要合并的单元格都有数据，只会保留左上角的数据，其他则丢弃。换句话说若合并前不是在左上角写入数据，合并后单元格中不会有数据。 以下是拆分单元格的代码。拆分后，值回到A1位置。
SELECT a.id as lang_id, a.name as name, b.cnt as cnt FROM programming_lang a...
动态单元格区域是指当添加或删除源数据时，或者随着包含单元格区域的公式被向下复制时根据某条件更改，可以自动扩展或收缩的单元格区域，可以用于公式、图表、数据透视表和其他位置。...下面列出了一些触发重新计算的操作： 1.输入新的数据 2.删除/插入行/列 3.执行自动筛选 4.双击行列分隔线 5.重命名工作表 6.改变工作表的位置 下面列出了一些易失性函数：CELL函数，INDIRECT...MATCH：确定数据集中的最后一个相对位置 下图2展示了4列不同的数据类型：单元格区域A5:A10在最后一项前包含混合数据，其中没有空单元格；单元格区域A16:A21在最后一项前包含带有空单元格的混合数据...在所有这4种情形下，要使用公式创建在添加或减少数据时扩充或缩减的动态单元格区域，需要确定该列中最后一个相对位置。图2中展示了6种可能的公式。 ?...此时，你在图5的数据区域中添加或删除记录，创建的动态单元格区域会自动更新。 下面是创建动态单元格区域公式的关键点： 1.足够的行以容纳所有潜在数据。
1.利用连续区域的所有数据 使用工作表中连续区域的所有数据，只需单击该数据区域的任一单元格，通过插入图表命令插入图表即可 选定部分数据 先选择建表要用到的数据，再通过插入图表命令插入选定类型的图表...所有数据在一张表里 透视表的原始数据需要放在一张工作表里，而不是分多张工作表放置。...二维表将无法顺利建立数据透视表。 表中不要有空值 原始数据不要出现空行/空列。如数据缺失，或为“0”值，建议输入“0”而非空白单元格。...如下图所示，表的第一行为空白，会导致透视表字段出错，表中间有空行，会导致透视表中有空值。...表中不要有合并单元格 数据透视表的原始表格中不要有合并单元格存在，否则容易导致透视分析错误 填充合并单元格办法：取消合并单元格 ->选中要填充的空单元格 ->输入公式->按Ctrl+Enter键重复操作
数据清理 数据清理意味着修复你的数据集中的坏数据。 坏的数据可能是: • 空单元格 • 格式错误的数据 • 错误的数据 • 重复的数据 在本教程中，你将学习如何处理所有这些问题。...清理空的值 空值 当你分析数据时，空的单元格有可能给你一个错误的结果。 ---- 删除行 处理空单元格的一种方法是删除包含空单元格的行。...('data.csv') df.fillna(130, inplace = True) 只对指定的列进行替换 上面的例子替换了整个数据框架中的所有空单元。...要解决这个问题，你有两个选择：删除这些行，或者将列中的所有单元格转换成相同的格式。 转换为正确的格式 在我们的数据框架中，有两个单元格的格式是错误的。...，但是它将从原始DataFrame中删除所有重复的部分。
魔术命令包括两种方法：行魔术命令（line magics）：以 % 为前缀，在单个输入行上运行；单元格魔术命令（cell magics）：以 %% 为前缀，在多个输入行上运行。...然后，当你最终修复问题后，你还得返回并再次删除所有 print() 语句。 不过以后再也不用这样了。遇到问题后只需执行 %debug 命令，即可执行想要运行的任意代码部分： ? 上图中发生了什么？...%who：列出所有全局变量。 你是否遇到过，为变量赋值后却忘记变量名的情况？或者不小心删掉了负责为变量赋值的单元格？使用%who 命令，你可以得到所有全局变量的列表： ?...%%time：计时魔法命令 使用该命令可以获取所有计时信息。只需对任意可执行代码应用%%time 命令，你就可以得到如下输出： ?...%%writefile：向文件写入单元格内容 在 notebook 中写复杂函数或类，且想将其保存到专属文件中时，该魔法命令非常有用。
魔术命令包括两种方法：行魔术命令（line magics）：以 % 为前缀，在单个输入行上运行；单元格魔术命令（cell magics）：以 %% 为前缀，在多个输入行上运行。...然后，当你最终修复问题后，你还得返回并再次删除所有 print() 语句。 不过以后再也不用这样了。遇到问题后只需执行 %debug 命令，即可执行想要运行的任意代码部分： 上图中发生了什么？...只需对任意可执行代码应用%%time 命令，你就可以得到如下输出： %%writefile：向文件写入单元格内容 在 notebook 中写复杂函数或类，且想将其保存到专属文件中时，该魔法命令非常有用...M：当前单元格转入 Markdown 状态。 Y：当前单元格转入 code 状态。 D,D：删除当前单元格。 Enter：当前单元格回到编辑模式。...注意，选中多个单元格后，你可以批量执行删除/复制/剪切/粘贴/运行操作。 6.
获取 DataFrame 中的一行或多行数据 要获取某一行，你需要用 .loc[] 来按索引（标签名）引用这一行，或者用 .iloc[]，按这行在表中的位置（行数）来引用。 ?...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 。...请注意，如果你没有指定 axis 参数，默认是删除行。 删除列： ? 类似的，如果你使用 .fillna() 方法，Pandas 将对这个 DataFrame 里所有的空值位置填上你指定的默认值。...假如你不确定表中的某个列名是否含有空格之类的字符，你可以通过 .columns 来获取属性值，以查看具体的列名。 ?...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。
主要功能和特点如下: 读取、修改、写入Excel文件,支持格式如xlsx、xlsm等 支持 Excel 2003 以上格式 可以很方便地遍历工作表中的行和列 获取单元格对象后,可以修改单元格的值、样式、...格式等 支持公式、图表、样式、筛选等功能 可以将Excel数据转换为Python中的字典或列表 支持 Pandas 的 DataFrame与Excel文件互相转换 支持数据验证、工作表保护、条件格式设置等高级功能...():在工作簿中新建一个工作表 wb.remove_sheet():删除工作簿中的一个工作表 wb.save():保存工作簿到文件 工作表操作 ws = wb[sheetname]:根据名称获取工作表...ws.insert_rows():在指定位置插入行 ws.delete_rows():删除指定行 ws.merge_cells():合并单元格 单元格操作 cell.value:获取或设置单元格的值...():迭代工作表行 ws.iter_cols():迭代工作表列 ws.rows:以生成器方式返回所有行 ws.columns:以生成器方式返回所有列 ws.values:以嵌套列表方式返回所有值 ws.formula
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
