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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。 ?...图1 如何使用VBA代码实现？...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...(iDisease)) 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。

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大佬们,如何把某一列中包含某个值的所在行给删除

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。 大佬们，如何把某一列中包含某个值的所在行给删除？比方说把包含电力这两个字的行给删除。...这个方法肯定是可行的，但是这里粉丝想要通过Python的方法进行解决，一起来看看该怎么处理吧。...二、实现过程 这里【莫生气】给了一个思路和代码： # 删除Column1中包含'cherry'的行 df = df[~df['Column1'].str.contains('电力')] 经过点拨，顺利地解决了粉丝的问题...顺利地解决了粉丝的问题。 但是粉丝还有其他更加复杂的需求，其实本质上方法就是上面提及的，如果你想要更多的话，可以考虑下从逻辑 方面进行优化，如果没有的话，正向解决，那就是代码的堆积。...这里给大家分享下【瑜亮老师】的金句：当你"既要，又要，还要"的时候，代码就会变长。

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    如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

    如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值，...则： =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中，ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字，可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

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    Python数据分析模块 | pandas做数据分析(二):常用预处理操作

    参数： labels : 一个或者一列label值 axis : int类型或者轴的名字，这个轴和labels配合起来，比如，当axis=0的时候，就是行上面的label，当axis=1的时候，就是列上面的...prefix : 字符串,或者字符串列表,或者字符串字典.默认为None,这里应该传入一个字符串列表,且这个列表的长度是和将要被get_dummis的那些列数量是相等的.同样,prefix选项也可以是一个把列名映射到...4、处理缺失值 pandas使用浮点数NaN(not a number)表示浮点和非浮点数组中的缺失数据....pandas中,自己传入的np.nan或者是python内置的None值,都会被当做NaN处理,如下例. import numpy as np import pandas as pd s=pd.Series...填充缺失值 pandas.DataFrame.fillna 使用指定的方法来填充缺失值,并且返回被填充好的DataFrame DataFrame.fillna(value=None,method=None

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    Python数据清洗实践

    下面我将讨论这些不一致的数据： 数据缺失 列值统一处理 删除数据中不需要的字符串 数据缺失 数据缺失原因？ 在填写问卷时，人们往往未填全所有必填信息，或用错数据类型。...使用中位数替换缺失值 我们可以使用非数值型值所在列的中位数进行替换，下列中的中位是为3.5。...所以，这意味着4列超过90％的数据相当于“非数”。这些对我们的结果几乎没有影响。 执行上述操作的另一种方法是手动扫描/读取列，并删除对我们的结果影响不大的列。...，它包含一些我们不希望包含在模型中的字符串，我们可以使用下面的函数来删除每个字符串的某些字符。...上面的屏幕截图显示了如何从字符串中删除一些字符 soupsubcategory是唯一一个数据类型为'object'的列，所以我们选择了select_dtypes（['object']），我们正在使用

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    Python数据清洗实践

    下面我将讨论这些不一致的数据： 数据缺失 列值统一处理 删除数据中不需要的字符串 数据缺失 数据缺失原因？ 在填写问卷时，人们往往未填全所有必填信息，或用错数据类型。...使用中位数替换缺失值 我们可以使用非数值型值所在列的中位数进行替换，下列中的中位是为3.5。...所以，这意味着4列超过90％的数据相当于“非数”。这些对我们的结果几乎没有影响。 执行上述操作的另一种方法是手动扫描/读取列，并删除对我们的结果影响不大的列。...，它包含一些我们不希望包含在模型中的字符串，我们可以使用下面的函数来删除每个字符串的某些字符。...上面的屏幕截图显示了如何从字符串中删除一些字符 soupsubcategory是唯一一个数据类型为'object'的列，所以我们选择了select_dtypes（['object']），我们正在使用

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    3000字详解四种常用的缺失值处理方法

    2、pandas填充 pandas中的fillna()应该是最常用的一种填充缺失值方法，可以指定填充指定列或者整个数据集。...中的值作为填充值。...当预测一个特征时，其余特征的缺失值都需要用0暂时填补，每当预测完一列特征，就用预测出的结果代替原数据集对应的特征，然后预测下一特征，直至最后一个含有缺失值的特征，此时特征矩阵中应该没有需要利用0填补的缺失值了....iloc[the_index,i] = Ypredict# 将预测好的特征填充至原始特征矩阵中 这部分代码主要的思想就是，先将需预测的一列特征暂定为标签，然后预测列中含有数据的一部分作为训练集，含有缺失值的一部分作为测试集...可以看到原特征矩阵中缺失值的一部分被填充好了，这种利用算法填充缺失值的方法应该是精度最高的，因为缺失值是在原有数据的基础上预测出的，而不是随意猜测的，但缺点就是没有前几种便利，当特征或缺失值较多时会比较耗时

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    分享几个常用的Python函数，助你快速成为Pandas大神！！

    填充缺失值 下面我们来填充数据集当中的缺失值，我们有很多种方式方法来填充数据集当中的缺失值，比方说中位数、平均数、众数等等 # 这里用的是众数来填充，当然也可以用平均数mean，中位数median groceries...，例如下面的代码中“OwnHome”这一列只有两大类 marketing["OwnHome"].nunique() 2 8....将某一列作为索引 一般数据集中的索引大家可以理解为就是“行数”，也就是“第一行”、“第二行”，当然我们可以通过“set_index”这个方法来将任意某一列设置为我们需要的索引，比方说数据集中的“Date...增加某几列的数据 要是想在数据集当中增加几列的时候，我们可以使用“insert”方法，例如，我们再第一列和第二列的位置插入“Month”数据和“Year”的数据 year = groceries['Date...对离散值类型的数据进行分离 我们可以对离散值类型的某一列数据，当中是字符串的数据，进行分离，例如我们遇到“Date”这一列当中的数据是字符串，然后我们可以通过“split”这个方法来进行字符串的分离，例如下面的代码将

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    Pandas知识点-缺失值处理

    数据处理过程中，经常会遇到数据有缺失值的情况，本文介绍如何用Pandas处理数据中的缺失值。 一、什么是缺失值 对数据而言，缺失值分为两种，一种是Pandas中的空值，另一种是自定义的缺失值。 1....如果数据量较大，再配合numpy中的any()和all()函数就行了。 需要特别注意两点： 如果某一列数据全是空值且包含pd.NaT，np.nan和None会自动转换成pd.NaT。...在实际的应用中，一般不会按列删除，例如数据中的一列表示年龄，不能因为年龄有缺失值而删除所有年龄数据。 how: how参数默认为any，只要一行(或列)数据中有空值就会删除该行(或列)。...有 ffill，pad，bfill，backfill 四种填充方式可以使用，ffill 和 pad 表示用缺失值的前一个值填充，如果axis=0，则用空值上一行的值填充，如果axis=1，则用空值左边的值填充...假如空值在第一行或第一列，以及空值前面的值全都是空值，则无法获取到可用的填充值，填充后依然保持空值。

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    python数据科学系列：pandas入门详细教程

    例如，当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时，若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片，则引发报错 ? 切片形式返回行查询，且为范围查询 ?...需注意对空值的界定：即None或numpy.nan才算空值，而空字符串、空列表等则不属于空值；类似地，notna和notnull则用于判断是否非空 填充空值，fillna，按一定策略对空值进行填充，如常数填充...字符串向量化，即对于数据类型为字符串格式的一列执行向量化的字符串操作，本质上是调用series.str属性的系列接口，完成相应的字符串操作。...时间类型向量化操作，如字符串一样，在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型，正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样，时间类型列可用dt属性调用相应接口，这在处理时间类型时会十分有效。...例如，以某列取值为重整后行标签，以另一列取值作为重整后的列标签，以其他列取值作为填充value，即实现了数据表的行列重整。

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    Pandas部分应掌握的重要知识点

    5、根据行标签或列标签查看数据 （1）通用方法：因为行标签或列标签通常是字符串，所以需要使用.loc标签索引器。...索引器中的len(df)是想把当前数据框的长度作为新增加行的行标签。...('team')['Q1'].mean() 方法2：先分组再计算最后选择列 #注意本例中，选择两列时使用了花式索引(如果只有一列，则无需使用花式索引) team.groupby('team').mean...的过滤条件要求显式的指定某一列 六、处理缺失值 1、Pandas中缺失值的表示 Pandas表示缺失值的一种方法是使用NaN(Not a Number)，它是一个特殊的浮点数；另一种是使用Python中的...df.dropna(axis='columns', how='all') 3、 填充缺失值 （1）用单个值填充，下面的例子使用0来填充缺失值： df.fillna(0) （2）从前向后填充(forward-fill

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    填补Excel中每日的日期并将缺失日期的属性值设置为0：Python

    接下来，我们使用pd.to_datetime方法将df中的时间列转换为日期时间格式，并使用set_index方法将时间列设置为DataFrame的索引。   ...随后，计算需要填补的日期范围——我们将字符串'2021001'转换为日期时间格式并作为结束日期，将字符串'2021365'转换为日期时间格式并作为结束日期，使用pd.date_range方法生成完整的日期范围...接下来，使用reindex方法对DataFrame进行重新索引，以包含完整的日期范围，并使用0填充缺失值。...其次，使用reset_index方法将索引列还原为普通列，并使用dt.strftime方法将时间列转换回字符串格式。   ...最后，我们使用drop方法删除第一列（否则最终输出的结果文件的第一列是前面的索引值，而不是time列），并将最后一列（也就是time列）移到第一列。

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    python数据分析之清洗数据：缺失值处理

    在使用python进行数据分析时，如果数据集中出现缺失值、空值、异常值，那么数据清洗就是尤为重要的一步，本文将重点讲解如何利用python处理缺失值 创建数据 为了方便理解，我们先创建一组带有缺失值的简单数据用于讲解...我们可以使用.fillna('*') 将所有缺失值替换为* ? 当然也可以针对某一列的缺失值进行填充，比如选择score列进行填充 ? 还有一种办法是将其替换为平均值。...如果是数字，则可以包括均值；如果是字符串，则可以选择众数。比如可以将score列的缺失值填充为该列的均值 ? 当然也可以使用插值函数来填写数字的缺失值。比如取数据框中缺失值上下的数字平均值。 ?...或者data.fillna(axis=1,method='ffill')来横向/纵向用缺失值前面的值替换缺失值 ? 除了对缺失值进行填充，另一种更省事的办法是直接删除缺失值所在行 ?...可以看到其他列的数据都很完美，只有notes列仅有5424行非空，意味着我们的数据集中超过120,000行在此列中具有空值。我们先考虑删除缺失值。 ?

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    30 个小例子帮你快速掌握Pandas

    让我们做另一个使用索引而不是标签的示例。 df.iloc [missing_index，-1] = np.nan "-1"是最后一列Exit的索引。...尽管我们对loc和iloc使用了不同的列表示形式，但行值没有改变。原因是我们使用数字索引标签。因此，行的标签和索引都相同。 缺失值的数量已更改： ? 7.填充缺失值 fillna函数用于填充缺失值。...8.删除缺失值 处理缺失值的另一种方法是删除它们。“已退出”列中仍缺少值。以下代码将删除缺少任何值的行。...17.设置特定的列作为索引 我们可以将DataFrame中的任何列设置为索引。 df_new.set_index('Geography') ?...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。

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    MySQL基础：函数

    函数是指一段可以直接被另一段程序调用的程序或代码，在MySQL中也内置了许多函数供开发者去调用，例如之前提到的聚合函数，本节再去介绍一些其他常用的函数 字符串函数 函数 功能 CONCAT(S1,S2...左填充，用字符串pad对str的左边进行填充，达到n个字符长度 RPAD(str,n,pad) 右填充，用字符串pad对str的右边进行填充，达到n个字符长度 TRIM(str) 去掉字符串头部和尾部的空格...1 select count(1) from student; 星号（*）并不直接表示表中的任意一列，而是作为一个特殊的指示符，告诉数据库管理系统（DBMS）计算表中的行数，而不关心表中的列内容或是否有...，不受字段中长度的约束（decimal(5, 2)） 如果说求和的那一列存在null的话，会是像之前表达式相加时，null加上任何值都是null的情况吗？...) as 总分平均值 from exam; 5.4 MAX()和MIN() 求指定列中的最大值和最小值 -- 求最大值和最小值 select max(chinese) as 语文最大值,

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    7步搞定数据清洗－Python数据清洗指南

    也可以用这两条来看： #1.1查看每一列的数据类型 DataDF.dtypes #1.2有多少行，多少列 DataDF.shape # 2.检查缺失数据 # 如果你要检查每列缺失数据的数量，使用下列代码是最快的方法...修改后 四、选择部分子集 这是一个8列*541909行的数据集。 ? ? #选择子集，选择其中一列 subDataDF1=DataDF["InvoiceDate"] ?...axis＝1表示逢空值去掉整列 # 'any'如果一行（或一列）里任何一个数据有任何出现Nan就去掉整行， ‘all’一行（或列）每一个数据都是Nan才去掉这整行 DataDF.dropna(how...在这个数据集中，我们大致判断CustomerID如果是不太重要的，就我们可以用使用""空字符串或其他默认值。...DataDF.Country= DataDF.Country.fillna('Not Given') 上面，我们就将“country”整个列使用“”空字符串替换了，或者，我们也可以轻易地使用“Not Given

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    SQL 常用操作

    对列名重命名的投影查询 SELECT 列1 别名1, 列2 别名2, 列3 别名3 FROM ...; 注意： 别名是存在于内存中的，而WHERE仅适用于硬盘，但是HAVING既可以针对硬盘，也可以针对内存条件进行查询... FROM ORDER BY LIMIT , ; 聚合查询 常用聚合函数 函数 说明 SUM 计算某一列的合计值，该列必须为数值类型 AVG 计算某一列的平均值...，该列必须为数值类型 MAX 计算某一列的最大值 MIN 计算某一列的最小值 COUNT 统计某一列的个数 多表查询（笛卡尔查询） SELECT * FROM 注意：多表查询时...，使用表名.列名的方式，以防止结果集列名重复问题； 连接查询 定义：另一种类型的多表查询，它对多个表进行JOIN运算，即先确定一个主表作为结果集，然后将其他表的行有选择地“连接”到主表结果集中；...等子句； 外连接 RIGHT OUTER JOIN：返回右表均存在的行； LEFT OUTER JOIN：返回左表均存在的行； FULL OUTER JOIN：将两张表中所有记录均选出来，且自动将对方不存在的列填充为

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