文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

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

11.3K40

如何使用Python找出矩阵中最大值的位置

接着，我们调用了a.reshape((3,3))来将这个一维数组重塑为一个3x3的二维数组。reshape函数用于改变数组的形状，它接受一个元组作为参数，指定了新的形状。...我们通过传入(3,3)，将一维数组转换为3行3列的二维数组。然后，代码使用print(a)打印出了重塑后的二维数组a。这将显示形状为3行3列的矩阵，其中的元素为随机生成的整数。...np.max(a)返回数组a中的最大值，然后np.where(a == np.max(a))返回一个包含最大值位置索引的元组。这个元组被解包给了变量r和c，其中r表示行索引，c表示列索引。...在我们这里，被除数是m，除数是a.shape[1]，也就是二维数组a的列数。函数返回一个元组，包含商和余数。这里将商（整除结果）保存在变量r中，余数（模数）保存在变量c中。...第二种方法优点：使用了np.argmax()函数，直接找到展平数组中的最大值索引，避免了使用np.where()函数的额外操作。使用了divmod()函数，将索引转换为行索引和列索引，代码更简洁。

66310
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

Python数据分析实战之技巧总结

—— Pandas的DataFrame如何固定字段排序 —— 保证字段唯一性应如何处理 —— 透视表pivot_table函数转化长表注意问题 ——Pandas的DataFrame数据框存在缺失值NaN...运算如何应对 ——如何对数据框进行任意行列增、删、改、查操作 —— 如何实现字段自定义打标签 Q1：Pandas的DataFrame如何固定字段排序 df_1 = pd.DataFrame({"itemtype...Q4、数据运算存在NaN如何应对 需求：pandas处理多列相减，实际某些元素本身为空值，如何碰到一个单元格元素为空就忽略了不计算，一般怎么解决！...#将dataframe数据转化为二维数组，这时候我们可以利用强大的np模块进行数值计算啦！...['照明用电'] == True] Q6：如何对字段打标签 #一般情况下，根据值大小，将样本数据划分出不同的等级 方法一：使用一个名为np.select()的函数，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表

2.4K10

Numpy数组

要使用 NumPy，要先有符合NumPy数组的数据，不同的包需要不同的数据结构，比如Pandas需要DataFrame、Series数据结构 Python中创建数组使用的是 array() 函数，...arr = np.array([5,4,7]) arr # 给 array()函数 传入一个**元组**，直接将数据以元组的形式作为一个参数传给array()函数即可。...2.Numpy 数组的缺失值处理 缺失值处理处理分两步：第1步判断是否有缺失值将缺失值找出来，第2步对缺失值进行填充。 在NumPy中缺失值用 np.nan 表示。...返回值: 重塑后的数组。 ''' 1.一维数组重塑 一维数组重塑就是将数组从1行或1列数组重塑为多行多列的数组。...arr = np.arange(1,9,step=1) arr # 将数组重塑为 2 行 4 列的多维数组 arr.reshape(2,4) # 将数组重塑为 4 行 2 列的多维数组 arr.reshape

4.8K10

Pandas 数据类型概述与转换实战

本文将讨论基本的 pandas 数据类型（又名 dtypes ），它们如何映射到 python 和 numpy 数据类型，以及从一种 pandas 类型转换为另一种的方法 Pandas 数据类型 数据类型本质上是编程语言用来理解如何存储和操作数据的内部结构...所有值都被解释为 True，但最后一位客户的 Active 标志为 N，竟然也被转换为 True 了 所以，我们可以得到，astype() 的使用是有条件的，仅在以下情况下才有效： 数据是干净的，可以简单地转换为一个数字...python 的字符串函数去除“$”和“,”，然后将值转换为浮点数 也许有人会建议使用 Decimal 类型的货币。...np.where() 方法对许多类型的问题都很有用，所以我们选择在这里使用 基本思想是使用 np.where() 函数将所有“Y”值转换为 True 并将其他所有值转换为 False df["Active...我们可以保留该值或使用 fillna(0) 将其填充为 0： pd.to_numeric(df['Jan Units'], errors='coerce').fillna(0) Output: 0

2.4K20

pandas用法-全网最详细教程

(value=0) 2、使用列prince的均值对NA进行填充： df['prince'].fillna(df['prince'].mean()) 3、清楚city字段的字符空格： df['city']...如果字典中传递，将作为键参数，使用排序的键，除非它传递，在这种情况下的值将会选择 （见下文）。任何没有任何反对将默默地被丢弃，除非他们都没有在这种情况下将引发 ValueError。...axis: {0，1，…}，默认值为 0。要连接沿轴。 join: {‘内部’、 ‘外’}，默认 ‘外’。如何处理其他 axis(es) 上的索引。联盟内、 外的交叉口。...ignore_index︰ 布尔值、 默认 False。如果为 True，则不要串联轴上使用的索引值。由此产生的轴将标记 0，…，n-1。这是有用的如果你串联串联轴没有有意义的索引信息的对象。...构建分层索引使用通过的键作为最外面的级别。如果多个级别获得通过，应包含元组。 levels︰ 列表的序列，默认为无。具体水平 （唯一值） 用于构建多重。否则，他们将推断钥匙。

5.6K30

使用Python建立你数据科学的“肌肉记忆”

在本文中，我们将练习最常用的数据预处理语法作为预热。...内容目录： 读取，查看和保存数据 表的维度和数据类型 基础的列操作 空值：查看，删除和替换（impute） 数据的去重 0.读取，查看和保存数据 首先，我们练习加载库： # 1.Load libraries...如果您不想保存索引号码，请使用dataframe.to_csv（index = False）。 1.表的维度和数据类型 1.1维度 这个数据中有多少行和列？...Metro值为N/A的行 3.2为固定的一组列选择非空行 选择2000之后没有null的数据子集： 如果要在7月份选择数据，需要找到包含“-07”的列。...删除重复的值。 ‘CountyName’和’SizeRank’组合已经是唯一的了。所以我们只使用列来演示drop_duplicated的语法。

2.8K20

python数据分析——数据分类汇总与统计

本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计，帮助读者更好地理解和应用数据。 首先，我们需要导入一些常用的Python库，如pandas、numpy和matplotlib等。...关键技术:假设你需要对不同的分组填充不同的值。可以将数据分组,并使用apply和一个能够对各数据块调用fillna的函数即可。...,要应用透视表的数据框; index=用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的行; columns =用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的列; values = 待聚合的列的名称，...: 行名称 margins : 总计行/列 normalize：将所有值除以值的总和进行归一化，为True时候显示百分比 dropna :是否刪除缺失值 【例19】根据国籍和用手习惯对这段数据进行统计汇总...how：用于产生聚合值的函数名或函数数组，默认为None。 fill_method：表示升采样时如何插值，可以取值为fill、bfill或None，默认为None。

15010

初学者的10种Python技巧

假设我们已经决定对确定植物是否为兰花感兴趣。对于单行-if，我们从测试条件为真时要输出的值开始。 此代码将单行（如果具有列表理解）组合以输出1（其中植物是兰花），否则输出0。...＃8 —将lambda应用于DataFrame列 pandas DataFrame是一种可以保存表格数据的结构，例如Excel for Python。...初始化温室清单，创建植物数据框并使用np.where（）函数时，我们已经看到了这一点。...＃4—格式为货币 无论如何，我们在这些植物上花了多少钱？让我们将此计算的输出格式设置为money。...将每个值除以所有行的总和，然后将该输出分配给名为“ perc”的新列： piv['perc'] = piv['price'].div(piv['price'].sum(axis=0)) ?

2.8K20

numpy学习笔记 - numpy常用函

) * len(points2)的矩阵 print(ys)   # points2作为列向量的len(points1) * len(points2)的矩阵 # 将坐标矩阵经过计算后生成灰度图 import...) x[np.where( x > 3.0 )]  # 将索引值带入原数组，得到满足大于3条件的元素 arr = np.random.normal(size=(4,4)) print(arr) np.where...(arr > 0, 2, -2) np.where(arr > 0, 2, arr)   # 只将大于0的元素设置为2 # 用np.where()进行多条件判断 # 例子： 对0~100范围内的数进行判断...关于numpy中axis的问题 axis=1可理解为跨列操作 axis=0可理解为跨行操作 # 布尔型数组 arr = np.random.normal(size=(10, 10)) (arr > 0..., nsteps)) steps = np.where(draws > 0, 1, -1) walks = steps.cumsum(1) # 将5000个样本中每一步的值进行累积求和 print(walks

80210

Numpy和pandas的使用技巧

ndarray,它是一系列同类型数据的集合 1、创建数组，将序列传递给numpy的array()函数即可，从现有的数据创建数组，array(深拷贝)，asarray(浅拷贝)； 或者使用arange...dtype) 创建单位对角矩阵,对角元素为1，其他位置为0.n: 返回矩阵的行数，M: 返回矩阵的列数，默认为 n，k: 对角线的索引，dtype: 数据类型 np.diag([1,2,3])...=0/1,0表示列1表示行) 行或列最大值索引np.argmax(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 行或列最小值索引np.argmin(参数1: 数组; 参数...np.nan).dropna(how = 'any') dataframe采样 df = a.sample(frac=0.66) df = a.sample(n=3) pd.concat([a,df]) 填充缺失值...：点到选中的行Ctrl+Shift+- #将代码块合并：使用Shift选中需要合并的框，Shift+m #在代码块前增加新代码块，按a；在代码块后增加新代码块，按b； #删除代码块，按dd #运行当前代码块

3.5K30

pandas 和 numpy 中 where 使用

参数： cond 查找条件 other cond为False时要替换的值 inplace 是否在原数据上操作  >>> import numpy as np >>> import pandas as pd...当数组是一维数组时，返回的值是一维的索引，所以只有一组索引数组  当数组是多维数组时，满足条件的数组值返回的是值的位置索引，因此会有两组索引数组来表示值的位置。  ...], dtype=int64)) 具体实现  numpy.where(condition[, x, y]) 功能： 参数： condition： 判定条件，如果True，选择 x；False，选择y（数据类型为数组...②如果参数只有condition的话，返回值是condition中元素值为true的位置索引，且是以元组形式返回，元组的元素是ndarray数组，表示位置的索引  >>> np.where([[True...(x>5)        # ndarray 数组分别表示对应的 行和列 (array([2, 2, 2], dtype=int64), array([0, 1, 2], dtype=int64)) https

2K00

python opencv-有点意思同学讨论问题记录

，下面就可以进一步学习opencv是如何对图片数据进行操作的（numpy切片），为了更好的观察图片变化。...查找图片上的数字3，并替换成苹果。 可是3有很多个，如何将所有的3都找出来呢？ 不用最大值最小值，直接返回找到的所有结果，设置阈值。...inds = np.where(ovr <= thresh)[0] # print("inds:",inds) # 将order序列更新，由于前面得到的矩形框索引要比矩形框在原...loc = np.where(result >= threshold) # 大于模板阈值的目标置信度 一维数据 score = result[result >= threshold] # 将模板数据坐标进行处理成左上角...# 变成n行1列维度 # 拼接数据 水平 data_hstack = np.hstack((x1,y1,x2,y2,score)) print(data_hstack) # 极大值抑制 返回对应的索引值

60320

（数据科学学习手札06）Python在数据框操作上的总结（初级篇）

True时，以左侧数据框的行标签作为联结键 right_index：为True时，以右侧数据框的行标签作为联结键 sort：为True时，在合并之后以联结键为排序依据进行排序 suffixes：一个元组...；'outer'表示以两个数据框联结键列的并作为新数据框的行数依据，缺失则填充缺省值  lsuffix：对左侧数据框重复列重命名的后缀名 rsuffix：对右侧数据框重复列重命名的后缀名 sort：表示是否以联结键所在列为排序依据对合并后的数据框进行排序...11.数据框的排序 df.sort_values()方法对数据框进行排序： 参数介绍： by：为接下来的排序指定一列数据作为排序依据，即其他列随着这列的排序而被动的移动 df#原数据框 ?...12.缺失值的处理 常用的处理数据框中缺失值的方法如下： df.dropna()：删去含有缺失值的行 df.fillna()：以自定义的方式填充数据框中的缺失位置，参数value控制往空缺位置填充的值，...method控制插值的方式，默认为'ffill'，即用上面最近的非缺省值来填充下面的缺失值位置 df.isnull()：生成与原数据框形状相同的数据框，数据框中元素为判断每一个位置是否为缺失值返回的bool

14.2K51

数据分析之numpy

ndarray概述 创建n维数组 接收的是列表类型，所有元素类型必须相同 shape表示各维度大小的元组 dtype表示数组数据类型对象 1、基本创建数据 ndarray1 = np.array...，对角线为1，其余为0. ndarray16 = np.eye(5) 使用astype函数转换数组类型 如果浮点数转换为整数，则小数部分将会被截断 -- 取整 如果某些字符串数组表示的全是数字，也可以用...arr3 = np.where(arr1 > arr2, arr1, arr2) print(arr3) 多维数组默认统计全部数据，添加axis参数可以按指定轴心统计，值为0则按列统计，值为1则按行统计...numpy提供的where函数 三目运算符 如果符合条件 结果为值1 否则为值2 将结果添加到数组中 使用格式为: result = np.where(条件, 值1, 值2) 元素替换 # 将大于...20的元素替换成666 ret1 = np.where(ndarray3 > 20, 666, ndarray3) # 将大于13，并且小于17的元素替换成100 ret2 = np.where(ndarray3

1.3K10

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...导出数据 默认情况下，桌面电子表格软件将保存为其各自的文件格式（.xlsx、.ods 等）。但是，您可以保存为其他文件格式。 pandas 可以创建 Excel 文件、CSV 或许多其他格式。...数据操作 1. 列操作 在电子表格中，公式通常在单个单元格中创建，然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。在 Pandas 中，您可以直接对整列进行操作。...过滤 在 Excel 中，过滤是通过图形菜单完成的。 可以通过多种方式过滤数据框，其中最直观的是使用布尔索引。...在 Pandas 中，您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期（例如年份）是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。

19.5K20

Pandas50个高级操作，必读！

在数据分析和数据建模的过程中需要对数据进行清洗和整理等工作，有时需要对数据增删字段。下面为大家介绍Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。...https://zhuanlan.zhihu.com/p/568250201 01、复杂查询 实际业务需求往往需要按照一定的条件甚至复杂的组合条件来查询数据,接下来为大家介绍如何发挥Pandas数据筛选的无限可能...数据排序是指按一定的顺序将数据重新排列，帮助使用者发现数据的变化趋势，同时提供一定的业务线索，还具有对数据纠错、分类等作用。...将指定列里的指定值替换为另一个指定的值 3、填充空值 df.fillna(0) # 将空值全修改为0# {'backfill', 'bfill', 'pad', 'ffill',None...100的数据df.loc[100] = ['tom', 'A', 88, 88, 88, 88] 其他方法： df.loc[101]={'Q1':88,'Q2':99} # 指定列，无数据列值为

1.4K30

总结numpy中的ndarray，非常齐全

对比上面的两次修改，reshape()和.T转换后数组的形状都是(3, 2)，但数据的排列方式不一样，reshape()修改的结果没有改变数据的先后顺序，.T的结果是将行变成列，列变成行。 2....axis参数此时可以派上用场，表示将array_like的数据作为行还是作为列来生成二维数组，默认为0时作为行，如果为-1则作为列。...实际调用的是amin()函数。如果设置axis为0，则计算每一列的最小值，axis为1，则计算每一行的最小值。...广播是将两个数组的形状元组值从后往前逐个进行比较，如果元组中的值相等、其中一个为1或其中一个不存在，则两个数组可以进行运算，生成一个兼容两个数组的新数组。...在数据分析过程中，要对缺失值做处理，一般情况，如果缺失值不多，可以直接删除有缺失的行，也可以用缺失值所在列的平均值进行填充。根据业务的不同，还有其他合理的填充方式，本文就不展开了。

1.4K20

Python：机器学习三剑客之 NumPy

3 × 4 的数组，值为0 array_one = np.ones([3, 4]) # 快速创建一个 3 × 4 的数组，值为1 # arange函数用于创建等差数组 # arange([start...# retstep: 为true，则输出一个元组，元组第一个元素是生成的数列，第二个元素是步长 array_lin = np.linspace(1, 10, 5, False, True, dtype=...取第 1 行数据 slice_arr2 = b[1:3, :] # 取第 1 行到第 3 行的数据，不包含第 3 行 # M 为行数，N为列数 slice_arr3 = b[:, 1]...# 取第 1 列的数据，以 1 × N 数组形式返回 slice_arr4 = b[:, :2] # 取第 0 列的数据，以 M × 2 数组形式返回 slice_arr5...以NumPy专用的二进制格式保存数据，它们会自动处理元素类型和形状等信息 # 如果文件路径末尾没有扩展名.npy或者是其他扩展名，该扩展名会被自动加上。

92920
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券