函数学习：逐渐学习更多的内置函数，如逻辑函数、文本函数、统计函数等。 实际练习：通过解决实际问题来练习你的技能，可以是工作中的项目，也可以是自己感兴趣的数据集。...使用函数 使用逻辑、统计、文本、日期等函数：在单元格中输入如=SUM(A1:A10)、=VLOOKUP(value, range, column, [exact])等函数进行计算。...统计函数：如AVERAGE、MEDIAN、STDEV等。 逻辑函数：如IF、AND、OR等。 图表 插入图表：根据数据快速创建各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等。...在Python编程语言中 处理表格数据通常使用Pandas库，它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。以下是如何在Python中使用Pandas完成类似于R语言中的操作，以及一个实战案例。...在实际工作中，直接使用Pandas进行数据处理是非常常见的做法，因为Pandas提供了对大型数据集进行高效操作的能力，以及丰富的数据分析功能。
前言 本号之前已经分享过关于如何使用 Python 中的数据处理分析包 pandas 处理 Excel 的数据，本文继续分享一个小案例，此案例源于上周末帮朋友做的一个需求，并且是以 vba 编写解决...但是，这样的需求如果在 Python 中，我们的处理效率可以提高多少呢？我使用 Python 的 pandas 包处理，在5分钟内搞定，并且代码有非常好的阅读性与扩展性。...，只需要在定义 g_agg_funcs 中添加单价列的统计方式，如下： 如果是在 vba 方案中，目前的修改还是比较容易的(在 sku 类模块的 add 方法中添加逻辑)，但是与 Python 的方案比较就显得低效得多...总结 pandas 使用总结如下： - 理解好 pandas 中的索引(特别是多层索引)可以大大提升你的数据处理能力 - pandas 中如果需要多次输出同一个 excel 文件，可以使用 ExcelWriter...，注意追加模式需要设置参数 engine='openpyxl' vba 使用总结如下： - 如非一次性代码，请面向领域设计代码(如本文例子)，而非面向数据设计代码
Excel本身具有强大的透视表功能，Python中pandas也有透视表的实现。本文使用两个工具对同一数据源进行相同的处理，旨在通过对比的方式，帮助读者加深对数据透视表的理解。...目标3：使用多个行索引，查看每个Manager的每个Rep对应的Account，Price，Quantity汇总值 1.pandas实现 pd.pivot_table(df, index=['Manager...这个可以通过“设计”选项卡，“分类汇总”，“不显示分类汇总”去掉。pandas如何实现分类汇总，这个暂时还没有找到相关资料。...目标7：使用行索引和列索引，同时查看多个字段(Price,Quality)的汇总值 1.Pandas实现 pd.pivot_table(df, index=['Manager', 'Rep'], columns...注：同一个字段可以用列表方式传多个函数。
2.DataFrame（数据框）：DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。...DataFrame可以从各种数据源中创建，如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index（索引）：索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...5.缺失数据处理：Pandas具有处理缺失数据的功能，可以检测、删除或替换数据中的缺失值。 6.数据聚合和分组：Pandas可以通过分组和聚合操作对数据进行统计和汇总。...它支持常见的统计函数，如求和、均值、最大值、最小值等。 7.数据排序和排名：Pandas提供了对数据进行排序和排名的功能，可以按照指定的列或条件对数据进行排序，并为每个元素分配排名。...8.数据的合并和连接：Pandas可以将多个DataFrame对象进行合并和连接，支持基于列或行的合并操作。
VBA实现表格合并 VBA实现表格合并的核心思想 遍历全部表格，然后将每个表格数据复制到汇总表中，每次在复制的时候从第一个为空的行开始 遍历用 Dir FileName = Dir(ThisWorkbook.Path...> ThisWorkbook.Name Then '判断文件是否为本工作簿 Erow = Range("A1").CurrentRegion.Rows.Count + '取得汇总表中第一条空行行号...2.1.Python实现表格拆分 Python实现表格拆分的逻辑比较简单，就是分组然后将每组的数据单独导出存表即可 原表数据长这样： ?...import pandas as pd # 选定目标文件所在文件夹 path = 'F:\微信公众号\表格合并与拆分' # 读取目标文件 df = pd.read_excel(f'{path}\汇总数据表...思考题： 如何在原有《汇总数据表》中新建新的页签用于存放拆分数据（可以参考《实践应用|PyQt5制作雪球网股票数据爬虫工具》7.2财务数据处理并导出） 2.2.VBA实现表格拆分 VBA实现表格拆分的逻辑是
Pandas 开源库中包含 DataFrame，它是类似二维数组的数据表，其中每一列包含一个变量的值，每一行包含每列的一组值。...Pandas 还允许各种数据操作操作和数据清理功能，包括选择子集、创建派生列、排序、连接、填充、替换、汇总统计和绘图。...因为Pandas会将整个数据集加载到内存中，这对于内存有限的系统可能会导致性能问题。 单线程限制： Pandas的大多数操作是单线程的，这意味着在处理大型数据集或复杂运算时，性能可能会受到限制。...性能瓶颈： 对于某些操作（如循环、迭代），Pandas的性能可能不如纯NumPy操作或专门优化的库。虽然Pandas提供了矢量化操作来提高性能，但在某些情况下，这些操作仍然可能会成为性能瓶颈。...import pandas as pd 要加速 Python 脚本，请在命令行上使用 Python 模块标志： python -m cudf.pandas script.py 或者，通过导入 cudf.pandas
大致流程为： 1、读取源数据 2、源数据预处理 3、源数据分类汇总 4、源数据分类归并汇总 1、场景1：从多个excel读取同类型明细数据，并合并 # 读取数据 list_df = [] list_df.append...可以一次性合并多个df，效率比append高 # 且concat可以进行列级别的追加，所以，推荐学会使用concat就可以了 # https://pandas.pydata.org/pandas-docs...2、场景2：数据预处理，检索源数据中的缺失项目 df.isnull().any() # 查看哪一列存在空值 ? 在知道哪些列存在空值后，进行数据预预处理。...4、场景4：如：想看大地区的数据，则先需要对数据进行归并，如华南地区，华中地区等 # 需要有华南地区等参照表 dfcz = pd.read_excel(r'...../user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy 参考链接： Pandas 中 SettingwithCopyWarning 的原理和解决方案
在本文中，我们将做一个简单的介绍和评测，为什么pandas选择Arrow作为后端，以及如何在pandas 2.0中开始使用Arrow(它虽然不是默认选项)。...互操作性 就像CSV文件可以用pandas读取或在Excel中打开一样，Arrow也可以通过R、Spark和Polars等不同程序访问。...工作原理大致如下：你复制pandas对象时，如DataFrame或Series，不是立即创建数据的新副本，pandas将创建对原始数据的引用，并推迟创建新副本，直到你以某种方式修改数据。...这意味着如果有相同数据的多个副本，它们都可以引用相同的内存，直到对其中一个进行更改。这种方式可以显著减少内存使用并提高性能，因为不需要对数据进行不必要的复制。 5. ...总结 虽然Pandas 2.0的正式版还没有发布，在pandas 2.0中加入Arrow后端标志着该库的一个重大进步。
display.max_columns', None) # 显示10行 pd.set_option('display.max_rows', 10) # 设置显示宽度为1000,这样就不会在IDE的输出框中换行了...使用比较运算符进行查询，如「== > = <= !=」。生成bool索引。...无非就是加个逻辑运算符。如「& ~ |」，代表了与、非、或。...按用户年龄降序排序,last表示缺失值数据排在最后面(first) print(df.sort_values('age', ascending=False, na_position='last')) # 多个排序变量...06 分组汇总 groupby方法可以进行分组汇总。agg方法则可一次汇总多个统计量。
五、pandas中的索引操作 pandas⽀持四种类型的多轴索引，它们是: Dataframe.[ ] 此函数称为索引运算符 Dataframe.loc[ ] : 此函数⽤于标签 Dataframe.iloc...Pandas提供了一系列内置函数，如sum()、mean()、max()、min()等，用于对数据进行聚合计算。此外，还可以使用apply()方法将自定义函数应用于DataFrame或Series。...先分组，再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据 多列分组后，⽣成多层索引，也可以应⽤ sum 函数 分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。...如果想要对每个分组应用多个函数，可以使用agg()方法，并传入一个包含多个函数名的列表，例如group_1.agg(['sum', 'mean'])。...十、数据透视表应用 透视表是⼀种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式，在pandas中它被称作pivot_table。
背景: 定时每周把grafana导出的csv文件进行统计汇总工作，需要处理的csv文件比较多，干脆写个脚本，每周执行一遍脚本，既方便还不会出错。...需求分析 原始文件分析 原始文件是多个csv表格，第一列为时间戳，每10分钟统计生成一行，其余列为ip地址在该时间段内的访问次数 ?...处理结果分析 根据要求，统计每个ip地址在当天访问次数求和，汇总生成新表格，结果如下，并将所有csv文件按照文件名，分别汇总到不同的sheet下 ?...代码逻辑 流程分析 首先遍历指定目录下的.csv文件，提取文件名生成数组 然后使用pandas库读取csv文件，提取日期和ip，然后统计每个ip当天访问次数，生成新的DataFrame 最后使用xlwings...库将pandas处理后的DataFrame数据写入excel文件，指定文件名作为sheet名 遍历指定目录下.csv文件 主要用到了os模块中的walk()函数，可以遍历文件夹下所有的文件名。
本篇文章总结了常用的46个Pandas数据工作方法，包括创建数据对象、查看数据信息、数据切片和切块、数据筛选和过滤、数据预处理操作、数据合并和匹配、数据分类汇总以及map、apply和agg高级函数的使用方法...数据框与R中的DataFrame格式类似，都是一个二维数组。Series则是一个一维数组，类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...，且多个条件的逻辑为“且”，用&表示In: print(data2[(data2['col2']=='a') & (data2['col3']==True)]) Out: col1 col2...col3 0 2 a True选择col2中值为a且col3值为True的记录使用“或”进行选择多个筛选条件，且多个条件的逻辑为“或”，用|表示In: print(data2[(data2...具体实现如表7所示： 表7 Pandas常用数据分类汇总方法 方法用途示例示例说明groupby按指定的列做分类汇总In: print(data2.groupby(['col2'])['col1'].
今天说一说pandas | DataFrame中的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!! 今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法，如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算，使得我们可以在很短的时间内处理整份数据。...Series当中的排序方法有两个，一个是sort_index，顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中的值来排序。...排名 有的时候我们希望得到元素的排名，我们会希望知道当前元素在整体当中排第几，pandas当中也提供了这个功能，它就是rank方法。...我们也可以通过axis参数指定以列为单位计算： 汇总运算 最后我们来介绍一下DataFrame当中的汇总运算，汇总运算也就是聚合运算，比如我们最常见的sum方法，对一批数据进行聚合求和。
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 上一节我们介绍了在 pandas 中怎么制作诸如成绩条的技巧，不过那是按照 Excel 解决思路进行的...使用 pandas 最大的好处就是，你可以根据思路编写直白的代码。按"班别"，不就是"分组"吗。...- 调用 apply ，即可在里面编写每组的处理逻辑 - apply 里面的逻辑非常直白。...如下： 更多的灵活性 这个方式可以制作出灵活多变的小表格，比如，按班别划分，每个小表格最后添加汇总行。...代码如下： - 在之前的基础上加入汇总逻辑 - 通过 df.append ，即可轻松把汇总行添加到 DataFrame 的末尾处
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）。...： print(data.loc[:'Utah', 'two']) print(data.iloc[:, :3][data.three > 5]) 在 Pandas 中，有多个方法可以选取和重新组合数据...虽然许多 Pandas 函数（如reindex）都要求标签唯一，但这并不是强制性的。...它们大部分都属于约简和汇总统计，用于从Series中提取单个值（如sum或mean）或从DataFrame的行或列中提取一个Series。...describe就是一个例子，它用于一次性产生多个汇总统计： print(df.describe()) 对于非数值型数据，describe会产生另外一种汇总统计： import pandas
引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计，并讲解了将数据聚合到子集的两种方法...描述性统计和数据汇总 理解大型数据集的一种方法是计算整个数据集或有意义子集的描述性统计数据，如总和或均值。...描述性统计 描述性统计（descriptivestatistics）允许使用定量度量来汇总数据集。例如，数据点的数量是一个简单的描述性统计，而平均值，如均值、中位数或众数是其他流行的例子。...默认情况下，它们返回沿轴axis=0的系列，这意味着可以获得列的统计信息： 如果需要每行的统计信息，使用axis参数： 默认情况下，缺失值不包括在描述性统计信息（如sum或mean）中，这与Excel...为此，首先按洲对行进行分组，然后应用mean方法，该方法将计算每组的均值，自动排除所有非数字列： 如果包含多个列，则生成的数据框架将具有层次索引，即我们前面遇到的多重索引： 可以使用pandas提供的大多数描述性统计信息
有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本教程将有所帮助。...在多个过滤条件之前，你想要了解它的工作原理。你还需要了解 Python 中的基本操作符。为了这个练习的目的，你只需要知道「&」代表 AND，而「|」代表 Python 中的 OR。...使用相同的逻辑，我们可以计算各种的值 -- 完整列表位于左侧菜单栏下的计算/描述性统计部分的 Pandas 文档。...这应该让你了解 Python 中数据可视化的强大功能。如果你感到不知所措，你可以使用一些解决方案，如Plot.ly，这可能更直观地掌握。...分组和连接数据 在 Excel 和 SQL 中，诸如 JOIN 方法和数据透视表之类的强大工具可以快速汇总数据。
有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本篇将有所帮助。...在多个过滤条件之前，你想要了解它的工作原理。你还需要了解 Python 中的基本操作符。为了这个练习的目的，你只需要知道「&」代表 AND，而「|」代表 Python 中的 OR。...使用相同的逻辑，我们可以计算各种的值 — 完整列表位于左侧菜单栏下的计算/描述性统计部分的 Pandas 文档。...这应该让你了解 Python 中数据可视化的强大功能。如果你感到不知所措，你可以使用一些解决方案，如Plot.ly，这可能更直观地掌握。...10 分组和连接数据 在 Excel 和 SQL 中，诸如 JOIN 方法和数据透视表之类的强大工具可以快速汇总数据。
数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。...Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法，类似于sql中的 groupby。...""" （1）按一列进行分组 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[99,"A类","一线城市","是",6,20,0],...df.groupby("客户分类")["7月销量"].sum() ---- 2.分组键是Series 把DataFrame的其中一列取出来就是一个Series ，如df["客户分类"]。...其实这和列选择一样，传入多个Series时，是列表中的列表；传入一个Series直接写就可以。
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