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Excel公式技巧20： 从列表中返回满足多个条件的数据

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

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对比Excel，Python pandas删除数据框架中的行

标签：Python与Excel,pandas 对于Excel来说，删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。...准备数据框架 我们将使用前面系列中用过的“用户.xlsx”来演示删除行。 图1 注意上面代码中的index_col=0？如果我们将该参数留空，则索引将是基于0的索引。...使用.drop()方法删除行 如果要从数据框架中删除第三行（Harry Porter），pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。...inplace：告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。 按名称删除行 图2 我们跳过了参数axis，这意味着将其保留为默认值0或行。因此，我们正在删除索引值为“Harry Porter”的行。...这次我们将从数据框架中删除带有“Jean Grey”的行，并将结果赋值到新的数据框架。 图6

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问与答81： 如何求一组数据中满足多个条件的最大值？

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。...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”。...0.019;0.491;0.168;0.545;1.45;0.034;0.246},0)) 转换为： =MAX({0.08;0;0.198;0;0.019;0;0;0.545;0;0;0.246}) 即由同一行的列...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。

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Excel应用实践08：从主表中将满足条件的数据分别复制到其他多个工作表中

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...5列符合条件的数据存储到相应的数组中 For i = 2 To UBound(x, 1) Select Case Left(x(i, 5), 2) Case...,12).ClearContents '从单元格A2开始输入数据 .Parent....个人觉得，这段代码的优点在于： 将数据存储在数组中，并从数组中取出相应的数据。 将数组数据直接输入到工作表单元格，提高了代码的简洁性和效率。 将代码适当修改，可以方便地实现类似的需求。

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如何使用 Python 只删除 csv 中的一行？

在本教程中，我们将学习使用 python 只删除 csv 中的一行。我们将使用熊猫图书馆。熊猫是一个用于数据分析的开源库;它是调查数据和见解的最流行的 Python 库之一。...它包括对数据集执行操作的几个功能。它可以与NumPy等其他库结合使用，以对数据执行特定功能。 我们将使用 drop（） 方法从任何 csv 文件中删除该行。...最后，我们打印了更新的数据。 示例 1：从 csv 文件中删除最后一行 下面是一个示例，我们使用 drop 方法删除了最后一行。...为此，我们首先使用布尔索引来选择满足条件的行。最后，我们使用 to_csv（） 将更新的数据帧写回 CSV 文件，再次设置 index=False。...它提供高性能的数据结构。我们说明了从 csv 文件中删除行的 drop 方法。根据需要，我们可以按索引、标签或条件指定要删除的行。此方法允许从csv文件中删除一行或多行。

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Pandas 学习手册中文第二版：1~5

创建数据帧期间的行对齐 选择数据帧的特定列和行 将切片应用于数据帧 通过位置和标签选择数据帧的行和列 标量值查找 应用于数据帧的布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例...访问数据帧内的数据 数据帧由行和列组成，并具有从特定行和列中选择数据的结构。 这些选择使用与Series相同的运算符，包括[]，.loc[]和.iloc[]。...这种探索通常涉及对DataFrame对象的结构进行修改，以删除不必要的数据，更改现有数据的格式或从其他行或列中的数据创建派生数据。 这些章节将演示如何执行这些强大而重要的操作。...-2e/img/00223.jpeg)] 使用切片删除行 切片可用于从数据帧中删除记录。...此外，我们看到了如何替换特定行和列中的数据。 在下一章中，我们将更详细地研究索引的使用，以便能够有效地从 pandas 对象内检索数据。

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加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...np.extract(((array 15)), array) array([ 0, 1, 19, 16, 18, 2]) where() Where() 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素...比如，它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。

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12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...np.extract(((array 15)), array) array([ 0, 1, 19, 16, 18, 2]) where() Where() 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素...比如，它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。

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NumPy、Pandas中若干高效函数！

(((array 15)), array) output array([ 0, 1, 19, 16, 18, 2]) where() Where() 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素...比如，它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从DataFrame或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...、转置（pivot）数据集； 轴的分级标记 (可能包含多个标记)； 具有鲁棒性的IO工具，用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、Excel文件、数据库中加在数据，以及从HDF5格式中保存...Isin()有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。

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panda python_12个很棒的Pandas和NumPy函数，让分析事半功倍

16,0])np.clip(x,2,5)  array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2])  4. extract()  顾名思义，extract() 函数用于根据特定条件从数组中提取特定元素... np.percentile(b, 30, axis=0))  30th Percentile of b, axis=0:  [5.13.5 1.9]  6. where()  Where() 用于从满足特定条件的数组中返回元素...它返回在特定条件下值的索引位置。这差不多类似于在SQL中使用的where语句。请看以下示例中的演示。  ...具有行和列标签的任意矩阵数据(同类型或异类)  观察/统计数据集的任何其他形式。实际上，数据根本不需要标记，即可放入Pandas数据结构。  ...以下是Pandas的优势：  轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN)  大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列  自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签

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Pandas 秘籍：1~5

列和索引用于特定目的，即为数据帧的列和行提供标签。 这些标签允许直接轻松地访问不同的数据子集。 当多个序列或数据帧组合在一起时，索引将在进行任何计算之前首先对齐。 列和索引统称为轴。...准备 此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...这些布尔值通常存储在序列或 NumPy ndarray中，通常是通过将布尔条件应用于数据帧中的一个或多个列来创建的。...mask方法的第一个参数是条件，该条件通常是布尔级数，例如criteria。 因为mask方法是从数据帧调用的，所以条件为False的每一行中的所有值都将变为丢失。...步骤 3 使用此掩码的数据帧删除包含所有缺失值的行。 步骤 4 显示了如何使用布尔索引执行相同的过程。 在数据分析过程中，持续验证结果非常重要。 检查序列和数据帧的相等性是一种非常通用的验证方法。

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30 个 Python 函数，加速你的数据分析处理速度！

Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。...为了更好的学习 Python，我将以客户流失数据集为例，分享 「30」 个在数据分析过程中最常使用的函数和方法。...我们减了 4 列，因此列数从 14 个减少到 10 列。 2.选择特定列 我们从 csv 文件中读取部分列数据。可以使用 usecols 参数。...它可以对顺序数据（例如时间序列）非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置为索引 我们可以将数据帧中的任何列设置为索引

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精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

二、数据选择 在本章中，我们将学习使用 Pandas 进行数据选择的高级技术，如何选择数据子集，如何从数据集中选择多个行和列，如何对 Pandas 数据帧或一序列数据进行排序，如何过滤 Pandas 数据帧的角色...在本章中，我们将讨论以下主题： 从数据集中选择数据 排序数据集 使用 Pandas 数据帧过滤行 使用多个条件（例如 AND，OR 和 ISIN）过滤数据 在 Pandas 中使用axis参数 更改 Pandas.../img/80f5fbde-9419-48fe-8538-2d04b5aad7a9.png)] 从 Pandas 数据帧中选择多个行和列 在本节中，我们将学习更多有关从读取到 Pandas 的数据集中选择多个行和列的方法的信息...在本节中，我们探讨了如何使用各种 Pandas 技术来处理数据集中的缺失数据。 我们学习了如何找出丢失的数据量以及从哪几列中查找。 我们看到了如何删除所有或很多记录丢失数据的行或列。...从 Pandas 数据帧中删除列 在本节中，我们将研究如何从 Pandas 的数据集中删除列或行。 我们将详细了解drop()方法及其参数的功能。

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Python探索性数据分析，这样才容易掌握

顾名思义，这种类型的容器是一个框架，它使用 Pandas 方法 pd.read_csv() 读入的数据，该方法是特定于 CSV 文件的。...当基于多个数据集之间比较数据时，标准做法是使用（.shape）属性检查每个数据帧中的行数和列数。如图所示: ? 注意：左边是行数，右边是列数;(行、列)。...首先，让我们使用 .value_counts() 方法检查 ACT 2018 数据中 “State” 列的值，该方法按降序显示数据帧中每个特定值出现的次数: ?...请注意：“Maine” 在 2018 年 ACT 数据中出现了两次。下一步是确定这些值是重复的还是数据输入不正确引起的。我们将使用一种脱敏技术来实现这一点，它允许我们检查满足指定条件的数据帧中的行。...这种类型转换的第一步是从每个 ’Participation’ 列中删除 “%” 字符，以便将它们转换为浮点数。下一步将把除每个数据帧中的 “State” 列之外的所有数据转换为浮点数。

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python数据分析——数据的选择和运算

它们能够帮助我们从海量的数据中提取出有价值的信息，并通过适当的运算处理，得出有指导意义的结论。 数据的选择，是指在原始数据集中筛选出符合特定条件的数据子集。这通常涉及到对数据的筛选、排序和分组等操作。...Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...综上所述，Python在数据分析中的数据选择和运算方面展现出了强大的能力。通过合理的数据选择和恰当的运算处理，我们可以从数据中获取到宝贵的信息和洞见，为决策提供有力的支持。...数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...merge()是Python最常用的函数之一,类似于Excel中的vlookup函数,它的作用是可以根据一个或多个键将不同的数据集链接起来。

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图解pandas模块21个常用操作

Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。...Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。...3、从字典创建一个系列 字典(dict)可以作为输入传递，如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ?...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 ? ?...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。 ?

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Python pandas十分钟教程

Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。...要选择多个列，可以使用df[['Group', 'Contour', 'Depth']]。 子集选择/索引：如果要选择特定的子集，我们可以使用.loc或.iloc方法。...数据清洗 数据清洗是数据处理一个绕不过去的坎，通常我们收集到的数据都是不完整的，缺失值、异常值等等都是需要我们处理的，Pandas中给我们提供了多个数据清洗的函数。...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。

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Python数据处理从零开始----第二章（pandas）⑦pandas读写csv文件(1)

这一节我们将学习如何使用Python和Pandas中的逗号分隔（CSV）文件。 我们将概述如何使用Pandas将CSV加载到dataframe以及如何将dataframe写入CSV。...在第一部分中，我们将通过示例介绍如何读取CSV文件，如何从CSV读取特定列，如何读取多个CSV文件以及将它们组合到一个数据帧，以及最后如何转换数据 根据特定的数据类型（例如，使用Pandas read_csv...Pandas从文件导入CSV 在这个Pandas读取CSV教程的第一个例子中，我们将使用read_csv将CSV加载到与脚本位于同一目录中的数据帧。...image.png Pandas从URL读取CSV 在下一个read_csv示例中，我们将从URL读取相同的数据。...image.png index_col参数也可以以字符串作为输入，现在我们将使用不同的数据文件。 在下一个示例中，我们将CSV读入Pandas数据帧并使用idNum列作为索引。

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