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盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（下篇）

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，上一篇中已经给出了代码，粉丝自己可能还没有领悟明白，一用就废，遇到了问题。...后来【莫生气】修改后的代码如下所示： # 创建布尔Series mask = df['作者'].isin(['留言0117', '留0117言', '0117留言', '留言0117']) # 使用布尔...能给你做出来，先实现就不错了，再想着优化的事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式的写法，总算是贴合了这个粉丝的需求。 如果要结合pandas的话，可以写为下图的代码： 至此，粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【冯诚】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（上篇）

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,请教个小问题，我要查找某列中具体的值，譬如df[df['作者'] == 'abc']，但实际上这样子我找不到...但是粉丝改需求了，前提是我可能不知道大写还是小写，如何全部匹配出来？...再次反应是加个或进行处理，也可以用如下代码： # 创建布尔Series mask = df['作者'].isin(['ABC', 'abc']) # 使用布尔Series来索引DataFrame result...给了一个指导，如下所示： 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际的代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（中篇）

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，但是粉丝又改需求了，需求改来改去的，就是没个定数。 这里他的最新需求，如上图所示。...他的意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...可以看到，代码刚给出来，但是粉丝的需求又发生了改变，不过不慌，这里又给出了对应代码，如下图所示： 一看就会，一用就废，粉丝自己刚上手，套用到自己的数据里边，代码就失灵了。...下一篇文章，我们再来看这位粉丝新遇到的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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    Pandas中如何查找某列中最大的值？

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：譬如我要查找某列中最大的值，如何做？ 二、实现过程 这里他自己给了一个办法，而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()])，方法确实是可以行得通的，也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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    Pandas库的基础使用系列---获取行和列

    前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...我们试试看如何将最后一列也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了，但是值得注意的是，如果我们使用了-1，那么就不能用loc而是要用iloc。...如果要使用索引的方式，要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单，接下来我们再看看如何获取多行多列。为了更好的的演示，咱们这次指定索引列df = pd.read_excel("...../data/年度数据.xls", skiprows=skip_rows, index_col=0)然后，通过下面这段代码获取多行多列df.loc[["市辖区数(个)", "镇数(个)"], ["2021

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    python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

    用pandas中的DataFrame时选取行或列： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...#利用index值进行切片，返回的是**前闭后闭**的DataFrame, #即末端是包含的 #——————新版本pandas已舍弃该方法，用iloc代替——————— data.irow...d three 12 13 data.ix[data.a 5,[2,2,2]] #选择'a'列中大于5所在的行中的第2列并重复3次 Out[33]: c c c three 12 12 12 #还可以行数或列数跟行名列名混着用...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

    13.4K30

    在不确定列号的情况下如何使用Vlookup查找

    最近小伙伴在收集放假前的排班数据 但是收上来的数据乱七八糟的 长下面这样 但是老板们只想看排班率 所以我们最终做的表应该是这样 需要计算出排班率 排班率=排班人数/总人数 合计之外的每一个单元格...都需要引用 除了最基础的等于=引用 我们还有一种更加万能的Vlookup+Match的方法 这样无论日期怎么变化 无论日期顺序是否能对上 我们都不用更改公式 例如A部门,2月1日的排班率应该这么写 =...B17 单元格为排班率日期 A2:K2 单元格为我们排班人数的日期 M2:N8单元格是总人数 其中 分子排班人数的公式是 VLOOKUP($A18,$A$1:$K$8,MATCH(B$17...,$A$2:$K$2,0),0) 排班人数里面的日期匹配 我们用Match函数动态确定列号 MATCH(B$17,$A$2:$K$2,0) 分母总人数比较简单 就是常规的Vlookup VLOOKUP...$A$1:$A$8,0),2),0,0,1,11))/(VLOOKUP($A18,$M$2:$N$8,2,0)*10) 思路就是用Index,Match确定部门第一个单元格 然后Offset扩展到部门的所有列

    2.4K10

    如何使用pandas读取txt文件中指定的列(有无标题)

    最近在倒腾一个txt文件，因为文件太大，所以给切割成了好几个小的文件，只有第一个文件有标题，从第二个开始就没有标题了。 我的需求是取出指定的列的数据，踩了些坑给研究出来了。...import pandas as pd # 我们的需求是　取出所有的姓名 # test1的内容 ''' id name score 1 张三　100 2 李四 99 3 王五 98 ''' test1...names 读取哪些列以及读取列的顺序，默认按顺序读取所有列 engine 文件路径包含中文的时候，需要设置engine = ‘python’ encoding 文件编码，默认使用计算机操作系统的文字编码...= [‘names',‘age'],#设置列名，默认将第一行数据作为列名 engine = ‘python', encoding = ‘utf8'#指定编码格式) print(data) 输出结果：...以上这篇如何使用pandas读取txt文件中指定的列(有无标题)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

    9.9K50

    如何使用 Go 语言实现查找重复行的功能？

    本文将介绍如何使用 Go 语言实现查找重复行的功能，并提供几种常用的算法和技巧。图片一、读取文件内容首先，我们需要读取包含文本行的文件。Go 语言提供了 bufio 包来方便地读取文件内容。...使用 bufio.Scanner 逐行读取文件内容，并将每行添加到 lines 切片中。最后，将切片返回给调用者。二、查找重复行在已经读取文件内容的基础上，我们可以开始查找重复行。...以下是几种常用的查找重复行的方法：1. 使用 Map 存储行和出现次数一个简单、有效的方法是使用 Map 数据结构来存储每行文本以及其出现的次数。...然后，遍历排序后的切片，比较相邻的文本行，如果相同则将其添加到重复行的字符串切片中。三、使用示例接下来，我们可以在 main 函数中调用上述的查找重复行的方法，并输出结果。...四、总结本文介绍了使用 Go 语言查找重复行的方法，包括读取文件内容、使用 Map 存储行和出现次数以及使用排序后的切片进行比较。通过这些方法，我们可以方便地查找重复行并进行进一步的处理。

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    如何使用 Go 语言来查找文本文件中的重复行？

    在编程和数据处理过程中，我们经常需要查找文件中是否存在重复的行。Go 语言提供了简单而高效的方法来实现这一任务。...在本篇文章中，我们将学习如何使用 Go 语言来查找文本文件中的重复行，并介绍一些优化技巧以提高查找速度。...二、查找重复行接下来，我们将创建一个函数 findDuplicateLines 来查找重复的行：func findDuplicateLines(lines []string) map[string]int...四、完整示例在 main 函数中，我们将调用上述两个函数来完成查找重复行的任务。...使用布隆过滤器（Bloom Filter）等数据结构，以减少内存占用和提高查找速度。总结本文介绍了如何使用 Go 语言来查找文本文件中的重复行。我们学习了如何读取文件内容、查找重复行并输出结果。

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    pandas 入门 1 ：数据集的创建和绘制

    如果发现任何问题，我们将不得不决定如何处理这些记录。 分析数据- 我们将简单地找到特定年份中最受欢迎的名称。 现有数据- 通过表格数据和图表，清楚地向最终用户显示特定年份中最受欢迎的姓名。...此时的名称列无关紧要，因为它很可能只是由字母数字字符串（婴儿名称）组成。本专栏中可能存在不良数据，但在此分析时我们不会担心这一点。在出生栏应该只包含代表出生在一个特定年份具有特定名称的婴儿数目的整数。...Out[1]: dtype('int64') 如您所见，Births列的类型为int64，因此此列中不会出现浮点数（十进制数字）或字母数字字符。...对数据框进行排序并选择顶行 使用max（）属性查找最大值 # Method 1: Sorted = df.sort_values(['Births'], ascending=False) Sorted.head...与该表一起，最终用户清楚地了解Mel是数据集中最受欢迎的婴儿名称。plot()是一个方便的属性，pandas可以让您轻松地在数据框中绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births列的最大值。

    6.1K10

    使用pandas的话，如何直接删除这个表格里面X值是负数的行？

    一、前言 前几天在Python白银交流群【空翼】问了一个pandas处理Excel数据的问题，提问截图如下： 下图是他的原始数据部分截图： 二、实现过程 看上去确实是两列，但是X列里边又暗藏玄机，如果只是单纯的针对这一列全部是数值型的数据进行操作...如果只是想保留非负数的话，而且剔除值为X的行，【Python进阶者】也给了一个答案，代码如下所示： import pandas as pd df = pd.read_excel('U.xlsx') #...他想实现的效果是，保留列中的空值、X值和正数，而他自己的数据还并不是那么的工整，部分数据入下图所示，可以看到130-134行的情况。...顺利地解决了粉丝的问题。其中有一行代码不太好理解，解析如下： 三、总结 大家好，我是皮皮。...、【论草莓如何成为冻干莓】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【Python进阶者】、【磐奚鸟】等人参与学习交流。

    2.9K10

    Pandas 学习手册中文第二版：1~5

    正如我们将首先使用Series然后使用DataFrame所看到的那样，pandas 将结构化数据组织为一个或多个数据列，每个列都是一个特定的数据类型，然后是零个或多个数据行的序列。...接下来的两行指定要输出的最大列数和行数。 final 选项设置每行中输出的最大字符数。 您可以在这个 URL 中检查更多选项。 敏锐的眼睛可能会注意到此单元格没有Out [x]:。...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[]。...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。

    8.2K10

    通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

    由于许多潜在的 Pandas 用户对 Excel 电子表格有一定的了解，因此本页旨在提供一些案例，说明如何使用 Pandas 执行各Excel电子表格的各种操作。...索引值也是持久的，所以如果你对 DataFrame 中的行重新排序，特定行的标签不会改变。 5. 副本与就地操作 大多数 Pandas 操作返回 Series/DataFrame 的副本。...查找字符串长度 在电子表格中，可以使用 LEN 函数找到文本中的字符数。这可以与 TRIM 函数一起使用以删除额外的空格。...提取第n个单词 在 Excel 中，您可以使用文本到列向导来拆分文本和检索特定列。（请注意，也可以通过公式来做到这一点。）...； 如果匹配多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一行； 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列； 它支持更复杂的连接操作； 其他注意事项 1.

    19.5K20

    删除重复值，不只Excel，Python pandas更行

    import pandas as pd df = pd.read_excel(‘D:\用户-1.xlsx’) 图2 快速观察上述小表格： 第1行和第5行包含完全相同的信息。...第3行和第4行包含相同的用户名，但国家和城市不同。 删除重复值 根据你试图实现的目标，我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是：从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。...我们将了解如何使用不同的技术处理这两种情况。 从整个表中删除重复项 Python提供了一个方法.drop_duplicates()可以帮助我们轻松删除重复项！...此方法包含以下参数： subset：引用列标题，如果只考虑特定列以查找重复值，则使用此方法，默认为所有列。 keep：保留哪些重复值。’...我们的列（或pandas Series）包含两个重复值，”Mary Jane”和”Jean Grey”。通过将该列转换为一个集，我们可以有效地删除重复项！

    6K30

    解决KeyError: “Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no long

    这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中，我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。...希望这个示例代码能够帮助你解决实际应用中遇到的类似问题。在Pandas中，通过索引器​​.loc​​​或​​[]​​可以用于查找标签。这些标签可以是行标签（索引）或列标签。...行标签查找​​.loc​​索引器主要用于按行标签查找数据。可以使用单个标签或标签列表来选择行。...可以将行标签查找和列标签查找结合起来，实现对数据的选择和筛选。例如，​​df.loc[['row1', 'row2'], ['column1', 'column2']]​​可以选择特定的行和列组合。...需要注意的是，在Pandas中，索引器​​.loc​​和​​[]​​可以实现更灵活的选择和筛选操作，还可以使用切片操作（如​​df.loc[:, 'column1':'column2']​​）来选择连续的行或列

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    Pandas 学习手册中文第二版：6~10

    索引使用直接查找而不是搜索过程为特定数据项创建优化的快捷方式。...尽管哈希查找比线性查找更受青睐，但还有其他类型的索引可以进一步优化。 列索引通常是这种通用类型。 以下代码演示了如何将这种索引类型用作DataFrame的列。...如果不这样做，Pandas 将假定第一行是数据的一部分，这将在以后的处理中引起一些问题。 指定要加载的特定列 还可以指定读取文件时要加载的列。...具体来说，您将学习： 整洁数据的概念 如何处理缺失的数据 如何在数据中查找NaN值 如何过滤（删除）缺失的数据 Pandas 如何在计算中处理缺失值 如何查找，过滤和修复未知值 对缺失值执行插值 如何识别和删除重复数据...用其他值（甚至另一种类型的数据）明确替换某些值 应用方法来基于算法转换值 只需删除多余的列和行 我们已经了解了如何使用几种技术删除行和列，因此在此不再赘述。

    2.3K20

    对比Excel，一文掌握Pandas表格条件格式（可视化）

    那么，Pandas作为表格化的数据处理工具，我们可以如何实现 表格条件格式可视化呢？！ 大杀器：df.style 2....subset用于指定操作的列或行 color用于指定颜色，默认是黄色 axis用于指定行最大、列最大或全部，默认是列方向最大 这里我们发现对于中文也有列最大高亮，至于为啥是蒙古其实我也不清楚，为了避免出现这种情况...formatter 显示格式 subset用于指定操作的列或行 na_rep用于指定缺失值的格式 precision用于指定浮点位数 decimal用于用作浮点数、复数和整数的十进制分隔符的字符，默认是...此方法根据axis关键字参数一次传递一个或整个表的 DataFrame 的每一列或行。对于按列使用axis=0、按行使用axis=1，以及一次性使用整个表axis=None。...比如，我们定义一个函数，如果金牌数<银牌数，则高亮金牌数这一列对应的值 比如，我们还可以定义函数，如果金牌数<银牌数，则这一行数据都高亮 又或者，我们可以根据不同的比值对每行进行不同的高亮 关于以上函数的写法

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    整理了25个Pandas实用技巧（上）

    在这种情况下，你可以使用Numpy的random.rand()函数，告诉它行数和列数，将它传递给DataFrame constructor： ?...你也可以使用这个函数来选取数据类型为object的列： ? 你还可以选取多种数据类型，只需要传递一个列表即可： ? 你还可以用来排除特定的数据类型： ?...但是，如果你对第三列也使用这个函数，将会引起错误，这是因为这一列包含了破折号（用来表示0）但是pandas并不知道如何处理它。...为了避免这种情况，我们需要告诉concat()函数来忽略索引，使用默认的整数索引： ? 按列从多个文件中构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。...但是如果数据集中的每个文件包含的列信息呢？ 这里有一个例子，dinks数据集被划分成两个CSV文件，每个文件包含三列： ? 同上一个技巧一样，我们以使用glob()函数开始。

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