问了一个Pandas处理Excel的问题。...问题如下：大佬们pandas导出的EXCEL列宽压缩很小 有自动调整列宽的方式吗 不需要表格样式 只需要调整列宽即可 二、实现过程 上面【黑科技·鼓包】给了一个思路：手动好像有，自动不清楚。...代码如下： import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age'...auto_adjust_width=True) as writer: df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) # 输出：output.xlsx 文件中的列宽将自动调整...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理Excel的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【鶏啊鶏。】
尝试过 xlrd、xlwt、openpyxl、xlwings、pandas 来处理 Excel，如果说除了读写 Excel，还要做数据分析，还是 pandas 最好用，大多数情况下，你根本不需要把数据插入数据库...至于 pandas 怎么用，官方网站有个 10 分钟上手 pandas 的教程[1]，没有体验过的可以去体验下。也可以参考 API 说明[2]。...今天主要分享一段代码，可以让 pandas 导出 Excel 文件的时候自动列宽，自动加上边框，省去了手工调整的麻烦。...(writer, df, sheetname="缺陷分析结果", startrow=1, startcol=1) writer.save() 最后的话 本文分享了如何在导出 Excel 文件的时候自动列宽...参考资料 [1] 10 分钟上手 pandas 的教程: https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html [2] API 说明: https:/
前言 使用sql代码作分析的时候，几次遇到需要将长格式数据转换成宽格式数据，一般使用left join或者case when实现，代码看起来冗长，探索一下，可以使用更简单的方式实现长格式数据转换成宽格式数据...宽格式数据：每个变量单独成一列为宽格式数据，例如变量name、age等。 长格式数据：长数据中变量的ID没有单独列成一列，而是整合在同一列。...与value提取出来，key就是每一列变量名，value就是变量值user_no name sex age education regtime first_buytimeu001..., detail)))) message1 from user_info group by user_no order by user_no collect_set形成的集合是无序的...总结 长格式数据转换成宽格式数据，首先将数据转化成map格式数据，然后使用列名['key']得到每一个key的value。当然，也可以使用case when函数实现以及left join函数实现。
DarTS GluonTS Pandas DataFrame是许多数据科学家的基础。学习的简单方法是将其转换为其他数据格式，然后再转换回来。本文还将介绍长格式和宽格式数据，并讨论库之间的转换。...print(storewide.index) 除了每周商店销售额外，还可以对其他任何列进行同样的长格式到宽格式的转换。 Darts Darts 库是如何处理长表和宽表数据集的？...列 storewide[1] 是商店 1 的 Pandas 序列。...Gluonts--从长表格式 Pandas 数据框 gluons.dataset.pandas 类有许多处理 Pandas 数据框的便捷函数。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。
Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。...'] = pd.to_datetime(df['Date']) 9、数据重塑 pandas.melt() 是用于将宽格式（wide format）的数据表格转换为长格式（long format）。...id_vars：需要保留的列，它们将成为长格式中的标识变量（identifier variable），不被"融化"。 value_vars：需要"融化"的列，它们将被整合成一列，并用新的列名表示。...下面是一个示例，演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格 df： ID Name Math English History 0 1...79 6 1 Amy History 88 7 2 Bob History 76 8 3 John History 90 通过这种方式，你可以将宽格式数据表格中的多列数据整合到一个列中
, end="\n\n") # 删除列 df = df.drop(columns=['Salary']) print(df, end="\n\n") # 修改列 年龄这一列的所有年龄+1 df['Age...重塑数据通常包括将数据从宽格式转换为长格式，或从长格式转换为宽格式。...1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...'杭州', '赣州', '赣州', '杭州'], 'Temperature': [20, 30, 45, 40] } df = pd.DataFrame(data) # 使用 pivot 将长格式数据转换为宽格式...', aggfunc='mean') print(pivot_table_df) 2. melt melt 方法用于将宽格式数据转换为长格式数据。
在 Pandas 里透视的方法有两种： 用 pivot 函数将「一张长表」变「多张宽表」， 用 melt 函数将「多张宽表」变「一张长表」， 本节使用的数据描述如下： 5 只股票：AAPL, JD,...all_pivot['Open'].iloc[2:,1:3] 从宽到长 (melt) pivot 逆反操作是 melt。...前者将「一张长表」变成「多张宽表」 后者将「多张宽表」变成「一张长表」 具体来说，函数 melt 实际是将「源表」转化成 id-variable 类型的 DataFrame，下例将 Date 和 Symbol...data」中的值 函数 melt 可以生成一张含有多个 id 的长表，然后可在 id 上筛选出我们想要的信息，比如 melted_data[ lambda x: (x.Date=='25/02/2019...---- 【透视数据表】用 pivot 函数将「一张长表」变成「多张宽表」，用 melt 函数将「多张宽表」变成「一张长表」。它们只是改变数据表的布局和展示方式而已。
例如， id_vars = 'Country' 会告诉 pandas 将 Country 保留为一列，并将所有其他列转换为行。...='Date', value_name='Cases' ) 指定melt的列 Pandas的melt() 函数默认情况下会将所有其他列（除了 id_vars 中指定的列）转换为行。...： 请注意，列都是从第 4 列开始的日期，并获取确认的日期列表 df.columns [4:] 在合并之前，我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式。...', value_name='Recovered' ) 所有结果都是新的长格式。...Pandas 的melt() 方法将 DataFrame 从宽格式重塑为长格式。
自适应列宽保存数据 相关资料 总结 准备数据 import pandas as pd from datetime import datetime, date df = pd.DataFrame({'Date...虽然Pandas的Styler样式还包括设置显示格式、条形图等功能，但写入到excel却无效，所以我们只能借助Pandas的Styler实现作色的功能，而且只能对数据着色，不能对表头作色。...可以明显的看到openpyxl在加载模板后，可以省掉表头设置和列宽设置的代码。...Pandas自适应列宽保存数据 大多数时候我们并不需要设置自定义样式，也不需要写出公式字符串，而是直接写出最终的结果文本，这时我们就可以使用pandas计算一下各列的列宽再保存excel数据。...可以看到列宽设置的都比较准确。
使用 Pandas 的 skiprows 和 概率知识，就能做到。 下面解释具体怎么做。...2 replace 做清洗 Pandas 的强项在于数据分析，自然就少不了对数据清洗的支持。 今天学习一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。...我们的目标：清洗掉 RMB，$ 符号，转化这一列为浮点型。...DF 变长 为什么需要宽 DF 变长 ?...DataFrame，对应的原 DataFrame 是宽 DF.
： df['Date'] = pd.to _datetime(df['Date']) df.set _index('Date', inplace=True) 学习资源 为了更好地掌握Pandas...使用head()、tail()、info()等方法进行初步探索，了解数据的基本情况。 数据转换： 使用 melt()函数将宽表转换为长表。 使用 pivot_table()函数创建交叉表格。...Pandas提供了强大的日期时间处理功能，可以方便地从日期列中提取这些特征。...数据重塑（Data Reshaping） ： 数据重塑是将数据从一种格式转换为另一种格式的过程，常见的方法有pivot和melt。这些方法可以用于将宽表数据转换为长表数据，或者反之。...Pandas允许通过多种方式（如基于索引、列名等）来合并多个DataFrame，从而实现数据的整合。
自定义视图 创建视图：保存当前的视图设置，如行高、列宽、排序状态等。 这些高级功能可以帮助用户进行更深入的数据分析，实现更复杂的数据处理需求，以及提高工作效率。...) merged_data <- left_join(data1, data2, by = "common_column") 重塑数据：使用pivot_longer()或pivot_wider()在长格式和宽格式之间转换数据...group_column, data = data, FUN = sum) 合并数据 merged_data <- merge(data1, data2, by = "common_column") 重塑数据 对于长格式到宽格式的转换...Python代码 import pandas as pd # 读取数据 sales = pd.read_csv('sales_data.csv') # 将日期列转换为日期类型 sales['Date...更多数据行 ] 增加列 # 假设我们要基于已有的列增加一个新列 'Total'，为 'Sales' 和 'Customers' 之和 for row in data[1:]: # 跳过标题行
---- 大家好，欢迎来到 Crossin的编程教室 ！ pandas 是做数据分析时的必备库。...今天我们就来分享几个Pandas在做数据清洗时的小技巧，内容不长，但很实用。 1....我们的目标：清洗掉 RMB，$ 符号，转化这一列为浮点型。...宽 DF 变长 为什么需要宽 DF 变长 ?...DataFrame，对应的原 DataFrame 是宽 DF.
+……~class #这一项是一个转换表达式，表达式左侧列 #出要保留的主字段（即不会被扩宽的字段，右侧则是要分割的分类变量，扩展之后的 #宽数据会增加若干列度量值...Python中我只讲两个函数： melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型...除此之外，我了解到还可以通过stack、wide_to_long函数来进行宽转长，但是个人觉得melt函数比较直观一些，也与R语言中的数据宽转长用法一致，推荐使用。...奇怪的是我好像没有在pandas中找到对应melt的数据长转宽函数（R语言中都是成对出现的）。...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。
先来了解Pandas封装的顶层函数部分，其一：melt()函数，它位于Pandas包的最顶层，结构如下： Pandas | melt() melt()函数的原型如下： ?...这里面引出2个概念： 宽表( wide format) ：指列数比较多 长表( long format) ：行数比较多 回头核对官方给定melt的功能和参数 ?...注意用词：unpivot 变化 DataFrame从宽格式到长格式，选择性地保留标示列，其实就是指 id_vars参数。 ?...以上为两个最主要的参数，第二个value_vars指需要upivot的列。 思考 melt()函数的作用，它能将宽表变化为长表。...在做特征分析列数较多，即为宽表时，我们不妨选择某些列为unpivot列，从而降低维度，增加行数据实现对数据的重构。
图解数据分析：从入门到精通系列教程数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表 1.读取数据我们经常要从外部源读取数据，基于不同的源数据格式，我们可以使用对应的 read_*功能：read_csv：我们读取...图片 8.数据透视Dataframe有 2 种常见数据：『宽』格式，指的是每一行代表一条记录（样本），每一列是一个观测维度（特征）。...『长』格式，在这种格式中，一个主题有多行，每一行可以代表某个时间点的度量。我们会在这两种格式之间转换。melt：将宽表转换为长表。...注意：重要参数id_vars（对于标识符）和 value_vars（其值对值列有贡献的列的列表）。pivot：将长表转换为宽表。...图片 10.分组统计我们经常会需要对数据集进行分组统计操作，常用的函数包括：groupby：创建一个 GroupBy 分组对象，可以基于一列或多列进行分组。
例如，选取DataFrame中“A”列大于0且“B”列小于0的行数据： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn...例如，根据某一列的值来计算另一列的均值或总和。Pandas提供了多种聚合和分组的函数，如下所示。...2.1 groupby() groupby()函数可以根据某一列或多列将数据分组，例如： df.groupby('A').sum() 2.2 聚合函数 Pandas提供了丰富的聚合函数，包括求和、均值、...例如： df.stack() df.unstack() 3.2 melt() melt()函数将宽格式的数据转换为长格式的数据，例如： df.melt(id_vars='A', 'B', value_vars...t = pd.Timestamp('2021-01-01') idx = pd.date_range('2021-01-01', periods=10, freq='H') 4.2 时间偏移量 Pandas
0 前言 在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。...3 长转宽函数 Python实现 两种方法： 1 pandas库中的pivot()和privot_table()函数； 2 dfply库中的spread()函数； 方法一： ##构造数据...参数columns是长格式数据中的key键对应的列名；参数values是长格式数据中的value对应的列。...参数names_from对应长格式数据key键对应的列；values_from对应长格式数据value值对应的列。...4 宽转长函数 Python实现 Python中两种方法： 1 pandas库中的melt()函数； 2 dfply库中的gather()函数； ###构造数据集wide_data
pivot pandas使用版本0.22 melt()的逆操作在Pandas中对应为 pivot()，它也是一个设计上的顶层函数，工程位置如下： Pandas | pivot() 它能变形长格式表为宽格式...图2 图1到图2，就是Pandas中的pivot操作。 函数原型 ?...主要参数： index 指明哪个列变为新DataFrame的index，注意是哪个，而不是哪些； columns 指明哪个列变为columns； values 指明哪些列变为新DataFrame的数据域...上面图1到图2的变换如下，并未指明values参数，其他列全部按照层级罗列。明显地，列变宽了，变为宽格式了。 ? 如果只想获取某一个系列，比如baz系列，执行如下操作： ? 图2变化为如下： ?...总结 以上就是pivot使用细节，注意到pivot函数是没有聚合功能的。pandas中pivot_table()提供了聚合函数，实现聚合功能。
pandas系列10-数值操作2 本文是书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》的第二篇，主要内容包含 区间切分 插入数据（行或列） 转置 索引重塑 长宽表转换 区间切分 Excel Excel...)) # 第2列之后插入名为score的一列数据 ?...pandas中还可以通过直接给某列字段赋值的方式实现 ?...长宽表转换 长表和宽表 长表：很多行记录 宽表：属性特别多 Excel中的长宽表转换是直接通过复制和粘贴实现的。Python中的实现是通过stack()和melt()方法。...在转换的过程中，宽表和长表中必须要有相同的列。比如将下图的宽表转成长表 宽表： ? 长表： ? 实现过程 stack方法 ? ?
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