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。
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)。...: 1.7, 2002: 3.6}} 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: In [66]: frame3 = pd.DataFrame...) 如果DataFrame各列的数据类型不同,则值数组的dtype就会选用能兼容所有列的数据类型: In [75]: frame2.values Out[75]: array([[2000, 'Ohio...在将对象相加时,如果存在不同的索引对,则结果的索引就是该索引对的并集。对于有数据库经验的用户,这就像在索引标签上进行自动外连接。
.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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