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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

GEE 案例——如何计算sentinel-2中每一个单景影像的波段的DN值并绘制直方图

原始问题 我正试图在 Google 地球引擎中为整个图像集合计算一个直方图。为了达到我想要的结果，我现在所做的是计算每个单独图像的直方图直方图1 并将它们相加，不知道是否正确。...创建一个聚类器，使用固定数量、固定宽度的分隔来计算输入的直方图。超出 [min, max] 范围的值将被忽略。输出是一个 Nx2 数组，包含桶下边缘和计数（或累计计数），适合按像素使用。...计算并绘制图像指定区域内色带值的直方图。 X 轴 直方图桶（带值）。 Y 轴 频率（带值在桶中的像素数量）。 Returns a chart....沿着给定的坐标轴为每个一维向量绘制单独的序列。 X-axis = 沿轴的数组索引，可选择用 xLabels 标注。 Y 轴 = 数值。 系列 = 矢量，由非轴数组轴的索引描述。...只能在比例尺大于 35 米时使用（但是，B2 波段的比例尺为 10 米）。第二和第三个图表（红色）分别显示第一幅图像和整个图像集。

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    numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

    /前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨

    9.5K20

    Python绘制hist直方图使用手册

    频数分布直方图：在统计数据时，按照频数分布表，在平面直角坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数。...频率分布直方图：在统计数据时，按照频数分布表，在平面直角坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频率除以组距的值，每个矩形的高代表频率和组距的商。 频数：落在各组样本数据的个数。...若为元组，则range用于剔除原始数据中较小和较大的离群值，给出绘制直方图的全局范围。若为None，则不剔除。 若bins取值为数组序列，则range无效。 density：布尔值，默认为False。...若为True，则绘制频率分布直方图，若为False，则绘制频数分布直方图。 weights：与x形状相同的权重数组。将x中的每个元素乘以对应权重值再计数。...#纵坐标标题 plt.show() 从salary中知，总计有13个薪水数据，但是numBins的最大值为10000，所以salary中的10400取不到，绘图时只使用了前12个数值，这在绘图时需特别注意

    3.9K11

    Python时间序列分析简介（2）

    滚动时间序列 滚动也类似于时间重采样，但在滚动中，我们采用任何大小的窗口并对其执行任何功能。简而言之，我们可以说大小为k的滚动窗口 表示 k个连续值。 让我们来看一个例子。...在这里，我们可以看到在30天的滚动窗口中有最大值。 使用Pandas绘制时间序列数据 有趣的是，Pandas提供了一套很好的内置可视化工具和技巧，可以帮助您可视化任何类型的数据。...然后，我们绘制了30天窗口中的滚动平均值。请记住，前30天为空，您将在图中观察到这一点。然后我们设置了标签，标题和图例。 该图的输出为 ?...请注意，滚动平均值中缺少前30天，并且由于它是滚动平均值，与重采样相比，它非常平滑。 同样，您可以根据自己的选择绘制特定的日期。假设我要绘制从1995年到2005年的每年年初的最大值。...我可以按以下方式进行绘制。 ? 在这里，我们指定了 xlim 和 ylim。看看我如何在xlim中添加日期。主要模式是 xlim = ['开始日期'，'结束日期']。 ?

    3.4K20

    Python中得可视化：使用Seaborn绘制常用图表

    要引入Seaborn库，使用的命令是: import seaborn as sns 使用Seaborn，我们可以绘制各种各样的图形，如: 分布曲线 饼图和柱状图 散点图 配对图 热力图 在文章中，我们使用从...Rating列数 根据上面的输出，由于“只有18岁以上的成年人”和“未分级”的数量比其他的要少得多，我们将从内容分级中删除这些类别并更新数据集。...更新数据集后的Rating计数 现在，让我们为Rating列中出现的类别绘制饼图。...热图的最终目的是用彩色图表显示信息的概要。它利用了颜色强度的概念来可视化一系列的值。 我们在足球比赛中经常看到以下类型的图形， ? 足球运动员的热图 在Seaborn中创建这个类型的图。...带有一些自定义的热图代码 在我们给出“annot = True”的代码中，当annot为真时，图中的每个单元格都会显示它的值。如果我们在代码中没有提到annot，那么它的默认值为False。

    6.7K30

    Kaggle | 女士电子商务服装数据分析

    每行对应一个客户评论，并包含以下变量： **服装ID：**整数分类变量，指的是要查看的特定作品。 **年龄：**评论者年龄的正整数变量。 **标题：**评论标题的字符串变量。...中文名称 英文名称 服装ID Clothing ID 年龄 Age 标题 Title 评论文本 Review Text 评分： Rating 推荐的IND Recommended IND 积极的反馈计数...E-Commerce Reviews.csv 参数：index_col=0——第一列为index值 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt...我们可以从图片看出：数据中的顾客大部分集中于30到50之间，属于成年人较多 绘制不同年龄的评价等级图 sns.boxplot是sns中的箱型图 plt.figure(figsize=(10,10)) sns.boxplot...图中可以看出评分在3以上的正面反馈的计数大 四、词云评论可视化 词云是一种数据可视化技术，用于表示文本数据，其中每个单词的大小表示其出现的频率或重要性。可以使用词云突出显示重要的文本数据点。

    2.6K82

    【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（上篇）

    示例：从 CSV 读取数据并绘制折线图 首先，我们需要从 pandas 读取数据，然后用 matplotlib 可视化。...-01-05,250 我们将读取这个文件并绘制日期与销售额的折线图。...4.2 绘制多个数据系列 有时候我们需要在同一个图表中展示多个数据系列，来进行对比或分析。我们可以通过在 matplotlib 中绘制多个数据线来实现这一点。...示例：绘制多条折线 假设我们有两个产品的销售数据，并想在同一个图表中展示。...plt.legend()：显示图例，以便区分不同的产品线。 通过这个例子，我们学会了如何在同一个图表中绘制多个数据系列，这在多维数据的分析中非常有用。

    1.4K10

    Python数据可视化最佳实践-从数据准备到进阶技巧

    这包括数据的加载、处理缺失值、处理异常值等。Python中常用的数据处理库有Pandas和NumPy。...Seaborn：Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供了更简单的API和更美观的默认样式。它适用于统计数据可视化，可以轻松绘制各种统计图表，如箱线图、热力图等。...这包括数据的加载、处理缺失值、处理异常值等。Python中常用的数据处理库有Pandas和NumPy。...Seaborn：Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供了更简单的API和更美观的默认样式。它适用于统计数据可视化，可以轻松绘制各种统计图表，如箱线图、热力图等。...最后，我们对不同可视化工具的特点进行了比较与选择，并指出了在实际应用中需要考虑的因素。

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    pandas 入门 1 ：数据集的创建和绘制

    read_csv处理的第一个记录在CSV文件中为头名。这显然是不正确的，因为csv文件没有为我们提供标题名称。...[Names，Births]可以作为列标题，类似于Excel电子表格或sql数据库中的列标题。...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。...4 Mel 973# Method 2: df['Births'].max() Out[1]: Names Births 4 Mel 973 数据可视化 在这里，我们可以绘制出生者列并标记图表以向最终用户显示图表上的最高点...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

    如何使用Python基线预测进行时间序列预测

    建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。 性能基准让您了解所有其他模型如何在您的问题上实际执行。 在本教程中，您将了解如何开发持久性预测，以便用Python计算时间序列数据集的性能基准级别。...完成本教程后，您将知道： 计算时间序列预测问题的性能基线的重要性。 如何在Python中从头开发一个持久化模型。 如何评估来自持久性模型的预测，并用它来建立性能基准。 让我们开始吧。...下载数据集并将其放在当前工作目录中，文件名为 “ shampoo-sales.csv ”。 以下代码片段将加载Shampoo Sales数据集并绘制时间序列。...建立测试设备的训练和测试数据集。 定义持久性模型。 进行预测并建立基准性能。 查看完整的示例并绘制输出。 让我们来具体实施下把 第一步：定义监督学习问题 第一步是加载数据集并创建一个滞后表示。...Test MSE: 17730.518 第5步：完成示例 最后，在同一个图中绘制测试数据集合的预期值曲线、训练数据集的数据曲线和不一致的预测图。

    8.4K100

    Seaborn-让绘图变得有趣

    最后，为了确保Jupyter中的图显示在笔记本中，使用命令%matplotlib inline。...另外，如果没有适当的标题和轴标签，则绘图是不完整的，因此也添加了它们。...计数图 计数图根据某个类别列自动对数据点进行计数，并将数据显示为条形图。这在分类问题中非常有用，在分类问题中，要查看各种类的大小是否相同。...带有条形文字非常有用，因为ISLAND仅通过查看绘图，最后一个类型看起来就好像是零值。 直方图 直方图是显示连续数据点并查看其分布方式的有效方法。可以看到，大多数值位于较低端，较高端或均匀分布。...median_income与标签最相关，值为0.69。 联合图 联合图是要绘制的两个要素的散布图与密度图（直方图）的组合。seaborn的联合图甚至可以使用kindas 甚至单独绘制线性回归reg。

    3.6K20

    绘制频率分布直方图的三种方法，总结的很用心！

    ) #添加标题 plt.title("患者年龄分布") #显示图例 plt.legend() #显示图形 plt.show() ?...pandas也提供了一个方便的.value_counts() 方法，用来计算一个非空值的直方图，并将之转变成一个pandas的series结构：df.年龄.value_counts() Seaborn模块...添加标题 plt.title("不同性别患者年龄分布直方图") #显示图例 plt.legend() #显示图形 plt.show() ?...6）、fit：指定一个随机分布对象，需调用scipy模块中随机分布函数，用于绘制随机分布概率密度曲线。 7）、hist_kws：以字典形式传递直方图的其他修饰属性，如填充色、边框色、宽度等。...8）、kde_kws：以字典形式传递核密度图的其他修饰属性，如线的颜色、线的类型等。 9）、rug_kws：以字典形式传递须图的其他修饰属性，如线的颜色、线的宽度等。

    36.6K42

    豆瓣图书评分数据的可视化分析

    使用pandas库对爬取的数据进行清洗和处理，提取出需要的字段和特征。使用matplotlib库对处理后的数据进行可视化分析，绘制各种类型的图表，展示不同维度的评分分布和关系。...去除空值和重复值，保证数据的完整性和唯一性。对部分字段进行类型转换，如将评分和评分人数转换为数值类型，将出版年转换为日期类型。...我们需要做以下几个步骤：导入matplotlib库，并设置中文显示和风格。读取清洗后的csv文件，将数据转换为DataFrame对象。...使用matplotlib的子模块pyplot来绘制各种图表，如直方图、饼图、箱线图、散点图等。使用matplotlib的子模块axes来调整图表的标题、标签、刻度、图例等属性。...如何使用pandas库对爬取的数据进行清洗和处理，提取出需要的字段和特征。如何使用matplotlib库对处理后的数据进行可视化分析，绘制各种类型的图表，展示不同维度的评分分布和关系。

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    Seaborn库

    主要功能和特点 面向数据集的API：Seaborn提供了面向数据集的接口，可以方便地检查多个变量之间的关系，并支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据。...x='total_bill', y='tip') # 显示图形 plt.show () 通过上述代码，我们可以看到Seaborn如何利用少量的代码实现复杂的统计图形绘制，从而提高工作效率并增强数据可视化的效果...在Seaborn中实现复杂的数据预处理步骤，包括数据清洗和转换，可以遵循以下详细流程： 使用pandas库读取数据文件（如CSV、Excel等），并将其加载到DataFrame中。...例如： import pandas as pd df = pd.read _csv('data.csv ') 检查DataFrame中的缺失值，并根据需要选择填充或删除这些缺失值。...，并决定是否移除或修正这些值。

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    十七.可视化分析之Matplotlib、Pandas、Echarts入门万字详解

    ()函数和sin()函数计算C值和S值，最后调用plt.plot()绘制直线图，plot()函数中的参数含义如下： X：横坐标或X坐标值 C\S：纵坐标或Y坐标值，设置为C值和S值 color：直线的颜色...从图中可以对比五个城市2002年到2014年的商品房价信息，并采用不同颜色进行区分。 如果想对比不同子图，可以利用参数subplots绘制DataFrame中每个序列对应的子图。...2.Script配置文件 然后需要在中引入已经下载的echarts.min.js文件，它提供了ECharts多种图形绘制的支撑库文件，并调用ECharts图标库。核心代码如下： 中可以定义图形的标题（title）、坐标（tooltip）、标注图（legend）、X下标（xAxis）等。...，比如凯里市的为36，统计数值对应的代码为： series: [{name: ‘数量’, type: ‘bar’, data: [5, 20, 36, 10, 10, 20] }] 最后将绘制的图形显示在

    2.5K30

    十一.数据分析之Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn入门知识万字详解

    最后调用show()函数显示已绘制的图形。...plt.title(“用户消费数据对比柱状图”) 设置绘制图形的标题为“用户消费数据对比柱状图”。 plt.xlabel(“用户”) 表示绘制图形的X轴坐标标题，即为“用户”。...plt.ylabel(“消费数据”) 表示绘制图形的Y轴坐标标题，即为“消费数据”。 plt.legend() 表示设置右脚上的图例。 plt.grid() 表示绘制图形的背景网格线显示。...输出如图所示： 注意：Matplotlib图显示中文通常为乱码，如果想在图表中能够显示中文字符和负号等，则需要增加下面这段代码进行设置。...快速入门 画布、子图与子图布局、坐标轴与刻度的名称、图例和文本标注、显示和保存 图形绘制 曲线图、散点图、直方图、饼图、箱线图、绘制图像、极坐标绘图 风格和样式 画布设置、子图布局、颜色、线条和点的样式

    3.2K11

    Python 数据可视化入门-使用 Matplotlib 绘制基础与高级图表

    sns.heatmap 函数用于绘制热力图，并通过 cmap 参数设置了颜色映射。3.3 面积图面积图是一种堆积图，适合展示数据的累计总量。例如，它可以用于显示多个类别随时间变化的累计值。...plt.tight_layout()plt.show()在这个示例中，我们使用 plt.annotate 函数添加了一个注释，用于标记数据点的最大值，并通过箭头指向注释位置。...5.3 交互式小部件使用 matplotlib.widgets 模块，我们可以创建交互式小部件（如滑块、按钮）来控制图表的显示。...plt.tight_layout()plt.show()在这个示例中，我们创建了一个包含日期和两个数据列的 DataFrame，并使用 DataFrame.plot 方法绘制折线图。...plt.tight_layout()plt.show()在这个示例中，我们生成了一些随机的时间序列数据，并使用 Pandas DataFrame 的 plot 方法绘制时间序列图。

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    Python 和 Jupyter 扩展的最新更新：2023 年 6 月版 Visual Studio Code

    Jupyter Notebook 中显示 %matplotlib inline # 使用 pandas 库的 plot 方法绘制一个柱状图，显示不同时间段的新闻数量 df["时间"...这段代码的目的是采集今日头条的首页，获取推荐热点，将 TOP100 条的标题、图片和时间进行整理，导出到 excel 文件，并使用 Jupyter Notebook 的一些特性显示进度条和图表。...这个函数使用 requests 库发送 GET 请求，并使用代理 IP；使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 文档，并提取热点新闻的标题、图片和时间；并将提取到的信息添加到列表中。...接着，定义另一个函数，用来导出数据到 excel 文件中。这个函数使用 pandas 库创建一个 DataFrame 对象，并使用 to_excel 方法导出数据到 excel 文件中。...；并使用 pandas 库的 plot 方法绘制一个柱状图，显示不同时间段的新闻数量。

    19120
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