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。...Year 8 - - - 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
pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...当通过列表字典来创建 DataFrame 时，每个字典通常代表一行数据，字典的键（key）对应列名，而值（value）对应该行该列下的数据。如果每个字典中键的顺序不同，pandas 将如何处理呢？...缺失值处理：如果某些字典缺少某些键，则相应地，在结果 DataFrame 中该位置将被填充为 NaN（Not a Number），表示缺失值。...输出结果将展示如下： 我们从上面的示例就容易观察到： 生成的 DataFrame 中的列顺序遵循了首次出现键的顺序。...在个别字典中缺少某些键对应的值，在生成的 DataFrame 中该位置被填补为 NaN。
，传递的列将覆盖字典中的键。...如果传递了索引和/或列，则保证了结果 DataFrame 的索引和/或列。因此，字典的 Series 加上特定索引将丢弃所有与传递索引不匹配的数据。...如果未传递任何列，则列将是字典键的有序列表。...，传递的列将覆盖字典中的键。...如果有任何嵌套的字典，这些将首先转换为 Series。如果未传递任何列，则列将是字典键的有序列表。
看成是一个定长的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射。...，则结果Series中的索引就是原字典的键（有序排列）。...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给DataFrame， Pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引： import pandas as pd pop1 = {'...如果没有显式指定索引，则各Series的索引会被合并成结果的行索引 由字典组成的字典 各内层字典会成为一列。...(pop1) print(frame3.values) 如果DataFrame各列的数据类型不同，由于 NumPy 数组存储的数据类型需要一致，则值数组的dtype就会选用能兼容所有列的数据类型：
如果传入的是一个字典，则 map() 函数将会使用字典中键对应的值来替换 Series 中的元素。如果传入的是一个函数，则 map() 函数将会使用该函数对 Series 中的每个元素进行转换。...如果method被指定，对于连续的空值，这段连续区域，最多填充前 limit 个空值（如果存在多段连续区域，每段最多填充前 limit 个空值）。..., 'c': 30}# 使用 extend() 方法将 dict1 的键扩展到 list1list1.extend(dict1)print(list1) # 输出: [1, 2, 3, 'a', 'b...n，则表示将x中的数值分成等宽的n份（即每一组内的最大值与最小值之差约相等）；如果是标量序列，序列中的数值表示用来分档的分界值如果是间隔索引，“ bins”的间隔索引必须不重叠举个例子import pandas...或Series，一左一右how:两个数据连接方式，默认为inner，可设置inner、outer、left或righton:作为连接键的字段，左右数据中都必须存在，否则需要用left_on和right_on
中插入N列或者N行。...字典类型读取到DataFrame（dict to DataFrame） 假如我们在做实验的时候得到的数据是dict类型，为了方便之后的数据统计和计算，我们想把它转换为DataFrame，存在很多写法，这里简单介绍常用的几种...关于选择列，有些时候我们只需要选择dict中部分的键当做DataFrame的列，那么我们可以使用columns参数，例如我们只选择'id'，'name'列： test_dict_df = pd.DataFrame...[6]= new_line 但是十分注意的是，这样实际是改的操作，如果loc[index]中的index已经存在，则新的值会覆盖之前的值。...中删除N列或者N行）（在DataFrame中查询某N列或者某N行）（在DataFrame中修改数据）
例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...所有的列都会应用这组函数。 使用read_csv导入数据之后,我们添加了一个小费百分比的列tip_pct: 如果希望对不同的列使用不同的聚合函数，或一次应用多个函数，将通过下面的例来进行展示。...如果不想接收GroupBy自动给出的那些列名，那么如果传入的是一个由(name,function)元组组成的列表，则各元组的第一个元素就会用作DataFrame的列名(可以将这种二元元组列表看做一个有序映射...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 2.3.返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引...关键技术:如果传给apply的函数能够接受其他参数或关键字,则可以将这些内容放在函数名后面一并传入： 【例15】在apply函数中设置禁止分组键。
s = pd.Series(data) a 0.0 b 1.0 c 2.0 dtype: float64 一个 字典 可以作为输入传递，如果没有指定索引，那么字典键将按照排序的顺序进行构建索引。...如果 索引 被传递， 索引 中的标签对应的数据值将被取出。...dtype：每列的数据类型。 copy：如果默认值为False，则使用该命令（或其它）复制数据。...字典键默认作为列名。...如果标签存在重复使用，则多行将被删除。
3、 DataFrame数据结构 DataFrame表示的是矩阵数据表，每一列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...另外一个构建的方式是字典嵌套字典构造DataFrame数据；嵌套字典赋给DataFrame，pandas会把字典的键作为列，内部字典的键作为索引。...[列名]进行移除；增加列有两个方法：1，直接frame[列名]=值；2，frame[列名]=Series对象，如果被赋值的列不存在，会生成一个新列。...如果索引序列唯一则返回True is_monotonic 如果索引序列递增则返回True 4 pandas基本功能 这里主要关注Series或DataFrame数据交互的机制和最主要的特性。...如果某个索引值之前并不存在，则会引入缺失值；在这里注意与上一篇文章2.2的区别。 对于顺序数据，例如时间序列，重建索引时可能会需要进行插值或填值。
那么如果要添加一个Quantity列来表示水果数量该怎么做？...4、使用字典创建Pandas DataFrame 字典就是一组键/值对： dict = {key1 : value1, key2 : value2, key3 : value3} 当我们将上述字典对象转换为...容易注意到，字段的键对应成为DataFrame的列，而所有的值对应数据。 记住这个对应关系。 现在假设我们要创建一个如下形状的DataFrame： ?...由于列名为Fruits、Quantity和Color，因此对应的字典也应当 有这几个键，而每一行的值则对应字典中的键值，字典应该是 如下的结构： fruits_dict = { 'Fruits':['Apple...5、将Excel文件转换为Pandas DataFrame 如果你有一个excel文件，例如“fruits.xlsx“… ?
DataFrame中，如果没有指定且其他参数也没有指定，则以两个DataFrame列名交集作为连接键； left_on：左侧DataFrame中用于连接键的列名，这个参数左右列名不同但代表的含义相同时非常的有用...； right_on：右侧DataFrame中用于连接键的列名； left_index：使用左侧DataFrame中的行索引作为连接键； right_index：使用右侧DataFrame中的行索引作为连接键...； sort：默认为True，将合并的数据进行排序，设置为False可以提高性能； suffixes：字符串值组成的元组，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称，默认为(...'_x', '_y')； copy：默认为True，总是将数据复制到数据结构中，设置为False可以提高性能； indicator：显示合并数据中数据的来源情况 举例： ?...多键连接时将连接键组成列表传入，例：pd.merge(df1,df2,on=['key1','key2'] ? ? 如果两个对象的列名不同，可以使用left_on，right_on分别指定 ? ?
看成是一个定长的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射。...数据结构 DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame 中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...() 如果指定了列序列，则 DataFrame 的列就会按照指定顺序进行排列，代码示例： pd.DataFrame(data,columns=['state','year','pop']) 如果传入的列在数据中找不到...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给 DataFrame，pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引，代码示例： #DataFrame另一种常见的数据形式是嵌套字典
2.2 Redis如何解决散列冲突 2.2.1 链表法 当有两个或以上的键被分配到散列表数组同一个索引上时，就发生了键冲突。Redis使用链表法解决散列冲突。...如图所示，当键k0和k1的经过散列函数得到索引值都为1时，就会使用next指针将两个节点连接起来。而由于节点没有指向链尾的指针，因此新的节点总是插入到链表的头部，排在已有节点的前面。...2、将保存在ht0中的键值对重新计算键的散列值和索引值，然后放到ht1指定的位置上。...当有新数据要插入时，将新数据插入新散列表中，并且从老的散列表中拿出一个数据放入到新散列表。每次插入一个数据到散列表，都重复上面的过程。...操作 时间复杂度 创建一个新字典 将给定的键值对添加到字典内 O(1) 将给定的键值对添加到字典内，如果键存在则替换之 O(1) 返回给定键的值 O(1) 从字典中随机返回一个键值对 O
基本语法 在pandas中创建数据框架有很多方法，这里将介绍一些最常用和最直观的方法。所有这些方法实际上都是从相同的语法pd.DataFrame()开始的。...图3 如果你查看[a，b]和新的数据框架，以上内容实际上非常直观。然而，如果你打算创建两列，第一列包含a中的值，第二列包含b中的值，该怎么办？你仍然可以使用列表，但这一次必须将其zip()。...现在，如果从该迭代器创建一个数据框架，那么将获得两列数据： 图6 从字典创建数据框架 最让人喜欢的创建数据框架的方法是从字典中创建，因为其可读性最好。...当我们向dataframe()提供字典时，键将自动成为列名。让我们从构建列表字典开始。 图7 于是，我们在这个字典里有两个条目，第一个条目名称是“a”，第二个条目名称是“b”。...我们可以自由地将行或列插入数据框架，反之亦然（使用我们之前的10 x 5数据框架示例）。
], name='Squares') 现在，让我们打电话给系列，这样我们就可以看到pandas的作用： s 我们将看到以下输出，左列中的索引，右列中的数据值。...Python词典提供了另一种表单来在pandas中设置Series。 DataFrames DataFrame是二维标记的数据结构，其具有可由不同数据类型组成的列。...在我们的示例中，这两个系列都具有相同的索引标签，但如果您使用具有不同标签的Series，则会标记缺失值NaN。 这是以我们可以包含列标签的方式构造的，我们将其声明为Series'变量的键。...，字典键中的标签位于左侧。...您会注意到在适当的时候使用浮动。 此时，您可以对数据进行排序，进行统计分析以及处理DataFrame中的缺失值。 结论 本教程介绍了使用pandasPython 3 进行数据分析的介绍性信息。
字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...作为扩展的 NumPy 数组的DataFrame 如果Series是具有灵活索引的一维数组的模拟，则DataFrame是具有灵活行索引和灵活列名的二维数组的模拟。...作为特化字典的DataFrame 同样，我们也可以将DataFrame视为字典的特化。 字典将键映射到值，DataFrame将列名称映射到列数据的Series。...对于DataFrame，data ['col0']将返回第一列。因此，最好将DataFrame视为扩展的字典而不是扩展的数组，尽管两种看待这个情况的方式都是实用的。...0 0 0 1 1 2 2 2 4 即使字典中的某些键丢失，Pandas 也会用NaN（即“非数字”）值填充它们： pd.DataFrame([{'a': 1, 'b': 2}, {'b': 3, '
第一章可前往查看：《Pandas学习笔记01-基础知识》 pandas对象中的数据可以通过一些方式进行合并： pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起； pandas.merge可根据一个或多个键将不同...重置列名称 1.6.行数据追加到数据帧 这样做的效率一般，使用append方法，可以将Series或字典数据添加到DataFrame。...字典数据追加到数据帧 2.merge merge可根据一个或多个键（列）相关同DataFrame中的拼接起来。...left_on：左侧数据用于连接的列 right_on：右侧数据用于连接的列 left_index：将左侧索引作为连接的列 right_index：将右侧索引作为连接的列 sort：排序，默认为True...indicator：指示器，设置为True时会新增一列标识行数据存在于哪侧数据 validate：字符串，如果指定则会检测合并的数据是否满足指定类型 validate 类型说明： “one_to_one
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...默认情况下，合并功能执行内部联接：如果每个DataFrame的键名均未列在另一个键中，则该键不包含在合并的DataFrame中。...另一方面，如果一个键在同一DataFrame中列出两次，则在合并表中将列出同一键的每个值组合。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。 记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。
必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。 如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。...left_index: 如果为True，则使用左侧DataFrame中的索引（行标签）作为其连接键。...outer’取并集，出现的A会进行一一匹配，没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。...indicator:将一列添加到名为_merge的输出DataFrame，其中包含有关每行源的信息。..._merge是分类类型，并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值，取得值为left_only，对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only，并且如果在两者中都找到观察点的合并键
.append(df2) # 将df2中的⾏添加到df1的尾部 df.concat([df1,df2],axis=1,join='inner') # 将df2中的列添加到df1的尾部,值为空的对应⾏与对应列都不要...，会报错，可通过设置lsuffix,rsuffix来进⾏解决，如果需要按照共同列进⾏合并，就要⽤到set_index(col1) pd.merge(df1,df2,on='col1',how='outer...col_level :如果列是MultiIndex，则使用此级别。...default – 可选参数，如果指定键的值不存在时，返回该值，默认为 None。...default – 可选参数，如果指定键的值不存在时，返回该值，默认为 None。
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