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手把手教你Excel数据处理！

一、数据清洗 如之前所言，拿到的数据表中会存在一些数据重复、数据缺失的情况，此时就需要进行数据清洗，日常中常见的数据清洗方法主要有：重复数据处理、缺失数据处理、空格数据处理。 1....缺失数据处理 对于表中的缺失数据，一般可采取下列方法进行缺失值填充，包括：使用样本统计量的值进行填充；使用模型计算的值进行填充；直接将包括缺失值的记录删除；忽略数据缺失，不作处理、之后需要进行相应分析时再进行处理...提及缺失数据的填充，就不得不提查找和替换了，这两个是大家日常常用的功能，也都有其对应的快捷键：“Ctrl+F”，“Ctrl+H”，此处不多余讲了。...字段匹配 提到不同表中字段的匹配，可以采用VLOOKUP()函数进行字段匹配，举例说明。...这其中可以通过如VALUE()、TEXT()函数进行数值和文本的转换，也可以通过之前介绍的菜单栏中的分列，在分列过程中通过列类型的选择进行数据类型的转换（虽选择分列，但实际还是当前列）。 3.

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Python筛选出多个Excel中数据缺失率高的文件

本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件内、某一列数据的特征，对其加以筛选，并将符合要求与不符合要求的文件分别复制到另外两个新的文件夹中的方法。   ...其中，每一个Excel表格文件都有着如下图所示的数据格式。   如上图所示，各个文件都有着这样的问题——有些行的数据是无误的，而有些行，除了第一列，其他列都是0值。...该函数的目的是根据给定的阈值将具有不同缺失率的文件从一个文件夹复制到另外两个文件夹。   ...接下来，函数计算第2列中为零的元素数量，并通过将其除以列的总长度来计算缺失率。根据阈值判断缺失率是否满足要求。   ...如果缺失率小于阈值，函数将文件复制到useful_path目标文件夹中，使用shutil.copy函数实现复制操作。否则，函数将文件复制到useless_path文件夹中。

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(十八)：pandas 中的 vlookup

> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...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 Excel 中名声最响的就是 vlookup 函数，当然在 Excel 函数公式中用于查找的函数家族也挺大...今天就来看看 pandas 中任何实现 Excel 中的多列批量 vlookup 的效果 案例1：简单匹配 一天，你收到一份数据源表如下： - 每个人每个城市的销售额数据 接着，你需要把下图的表格从数据源表匹配过来...： - 根据名字与上方的城市名字，从表1中匹配数据 对于 Excel 来说，这需求很简单，一个 vlookup 即可解决： - 由于刚好目标表的城市顺序与源表顺序一样，因此可以这么解决 那么我们来看看...别用 vlookup 的速度与其相比 案例2：有缺失 有时候，目标表不是这么"好说话"： - 这次的城市列只有2列 那么，用 Excel 的 vlookup 就要配合 match 函数进行动态定位

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2022年最新Python大数据之Excel基础

文章目录 Python大数据之Excel基础 数据引用 数据清洗 数据去重 缺失值处理 数据加工 数据计算 数据转换 数据排序 数据筛选 Excel图表类型 了解有哪些图表类型 Excel图表使用 图表的创建方式...3.忽略默认值，不去处理 用平均值填充缺失值 •选择B列数据，计算平均值 •将平均值单独复制一行（选择值粘贴），务必复制，否则将会出现循环引用。...循环引用：A单元格中的公式应用了B单元格，B单元格中的公式又引用了A •Ctrl+G唤出定位菜单，选的定位空值，找到B列的所有空值 •应用平均值数据，按住Ctrl+Enter同时填充所有缺失值位置 数据加工...，用什么依据来为数据进行分组。...填充序号，此时数据已经排序，只需要在第一个单元格输入”1”，再用拖动复制的方法，即可快速填充排名。 按颜色排序 在数据分析前期，可以将重点数据标注出来，如改变单元格填充底色、改变文字颜色。

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用Python实现excel 14个常用操作，Vlookup、数据透视表、去重、筛选、分组等

Excel文件是有关销售的数据，长这样： 你也可以通过下列视频的方式，自己生成 一、关联公式:Vlookup vlookup是excel几乎最常用的公式，一般用于两个表的关联查询等。...利润一列存在于df2的表格中，所以想知道df1的每一个订单对应的利润是多少。用excel的话首先确认订单明细号是唯一值，然后在df1新增一列写：=vlookup(a2,df2!...#列的行数小于index的行数的说明有缺失值，这里客户名称329<335,说明有缺失值 sale.info() 需求：用0填充缺失值或则删除有客户编码缺失值的行。...若是分类变量，根据业务逻辑去填充准确性比较高。比如这里的需求填充客户名称缺失值：就可以根据存货分类出现频率最大的存货所对应的客户名称去填充。...这里我们用简单的处理办法：用0填充缺失值或则删除有客户编码缺失值的行。

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Python 中也可以写 Excel 中的 “Vlookup” 函数？太牛逼了吧！

对于Excel来说 的大数据量，但是对于Python来说，应该是小菜一碟。 今天我就带着大家对比学习一下，怎么在Excel和Python中使用Vlookup函数。...数据源介绍 如图所示，有一个“vlookup.xlsx”文件，“A1:F11”是我们的数据源区域，“K1:L5”表示我们的查找源区域。...Excel中使用Vlookup函数 针对上述提到的数据源，了解Vlookup函数的语法后，下面来看看如何在Excel中使用Vlookup函数。 ?...最后，使用填充柄下拉填充即可。 Python中使用Vlookup函数 在Python中利用openpyxl库，就可以完成公式的填充。...然后，使用workbook["Sheet1"]激活该工作簿中的Sheet1表，表示我们要针对这个表进行操作。完成上述操作后，下面就可以进行vlookup公式的填写了。

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如何在Python中扩展LSTM网络的数据

在本教程中，您将发现如何归一化和标准化序列预测数据，以及如何确定哪些用于输入和输出变量。 完成本教程后，您将知道： 如何在Python中归一化和标准化序列数据。...如何在Python 照片中为长时间内存网络量化数据（版权所有Mathias Appel） 教程概述 本教程分为4部分; 他们是： 缩放系列数据 缩放输入变量 缩放输出变量 缩放时的实际注意事项 在Python...中缩放系列数据 您可能需要考虑的系列有两种缩放方式：归一化和标准化。...将缩放应用于培训数据。这意味着您可以使用规范化的数据来训练您的模型。这通过调用transform（）函数来完成。 将缩放应用到未来的数据。这意味着您可以在将来准备要预测的新数据。...保存用于文件的系数，稍后在需要在进行预测或扩展新数据时加载它们。 数据分析。使用数据分析来帮助您更好地了解您的数据。例如，简单的直方图可以帮助您快速获得数量分布的看法，看看标准化是否有意义。

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(十八)：pandas 中的 vlookup

此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...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 Excel 中名声最响的就是 vlookup 函数，当然在 Excel 函数公式中用于查找的函数家族也挺大...今天就来看看 pandas 中任何实现 Excel 中的多列批量 vlookup 的效果 案例1：简单匹配 一天，你收到一份数据源表如下： - 每个人每个城市的销售额数据 接着，你需要把下图的表格从数据源表匹配过来...： - 根据名字与上方的城市名字，从表1中匹配数据 对于 Excel 来说，这需求很简单，一个 vlookup 即可解决： - 由于刚好目标表的城市顺序与源表顺序一样，因此可以这么解决 那么我们来看看...别用 vlookup 的速度与其相比 案例2：有缺失 有时候，目标表不是这么"好说话"： - 这次的城市列只有2列 那么，用 Excel 的 vlookup 就要配合 match 函数进行动态定位

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用 SQL 做数据分析的十大常用功能，附面试原题解答！！

SQL，数据分析岗的必备技能，你可以不懂Python，R，不懂可视化，不懂机器学习。但SQL，你必须懂。要不然领导让你跑个数据来汇......，哦不，你不懂SQL都无法入职数据分析岗，更别说领导了。...关联公式:Vlookup vlookup是excel几乎最常用的公式，一般用于两个表的关联查询等。所以我先创建一个新表：复制sale表并筛选出地区仅为广州的，命名为sale_guang。...缺失值处理 需求：用0填充缺失值或则删除有地区名称缺失值的行。...--用0填充： update sale set city = 0 where city = NULL --删除有缺失值的行： delete from sale where city = NULL; 05...SQL笔试题原题 贴一些我在面试时遇到过的SQL笔试题吧： 某数据服务公司： Student表 Score表 （1）查询Student表中的所有记录的Sname、Ssex和Class列。

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这10个Excel功能，SQL也能实现啦！附面试原题

文末附面试题，千万不要错过 SQL，数据分析岗的必备技能，你可以不懂Python，R，不懂可视化，不懂机器学习。但SQL，你必须懂。要不然领导让你跑个数据来汇.........关联公式:Vlookup vlookup是excel几乎最常用的公式，一般用于两个表的关联查询等。所以我先创建一个新表：复制sale表并筛选出地区仅为广州的，命名为sale_guang。...缺失值处理 需求：用0填充缺失值或则删除有地区名称缺失值的行。...#用0填充：update sale set city = 0 where city = NULL #删除有缺失值的行：delete from sale where city = NULL; 05....贴一些我在面试时遇到过的SQL笔试题吧： 某数据服务公司： ? Student： ? Score （1）查询Student表中的所有记录的Sname、Ssex和Class列。

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Python批量复制Excel中给定数据所在的行

本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件数据，并基于其中某一列数据的值，将这一数据处于指定范围的那一行加以复制，并将所得结果保存为新的Excel表格文件的方法。   ...首先，我们来明确一下本文的具体需求。...随后，我们使用df.iterrows()遍历原始数据的每一行，其中index表示行索引，row则是这一行具体的数据。接下来，获取每一行中inf_dif列的值，存储在变量value中。   ...(10)循环，将当前行数据复制10次；复制的具体方法是，使用result_df.append()函数，将复制的行添加到result_df中。   ...最后，还需要注意使用result_df.append()函数，将原始行数据添加到result_df中（这样相当于对于我们需要的行，其自身再加上我们刚刚复制的那10次，一共有11行了）。

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Python3.7 读取音频根据文件名生成脚本的代码

大概效果如下： 1 00:00:00,000 — 00:00:01,659 a 2 00:00:01,659 — 00:00:03,318 broad 在大量音频文件生成字幕之后，需要校对缺失的字幕...mp3.txt，直接复制进一个Excel 的 Sheet1 A列中待用，同样的操作将 srt 文件中的目录复制到 Sheet2 A列中，然后批量将 .srt 替换为空，然后使用 Excel 提供的 vlookup...方法，在 Sheet1 B列 =IFERROR(VLOOKUP(A1,Sheet2!...A:A,1,FALSE),"") ,未找到结果的在B列将填充空，筛选一下就知道哪个文件没生成字幕文件了。...总结 到此这篇关于Python3.7 读取音频根据文件名生成脚本的代码的文章就介绍到这了,更多相关Python3.7 读取音频文件名字幕脚本内容请搜索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

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我用Python展示Excel中常用的20个操

前言 Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作...缺失值处理 说明：对缺失值(空值)按照指定要求处理 Excel 在Excel中可以按照查找—>定位条件—>空值来快速定位数据中的空值，接着可以自己定义缺失值的填充方式，比如将缺失值用上一个数据进行填充...Pandas 在pandas中可以使用data.isnull().sum()来检查缺失值，之后可以使用多种方法来填充或者删除缺失值，比如我们可以使用df = df.fillna(axis=0,method...='ffill')来横向/纵向用缺失值前面的值替换缺失值 ?...vlookup 说明：利用VLOOKUP查找数据 Excel VLOOKUP算是EXCEL中最核心的功能之一了，我们用一个简单的数据来进行示例 ?

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Python小姿势 - # 如何在Python中实现基本的数据类型

如何在Python中实现基本的数据类型 Python是一门面向对象的编程语言，基本的数据类型包括整数、浮点数、字符串、布尔值、列表、元组、字典等。...整数是最基本的数据类型，一个整数可以是任意大小的，只要内存允许。 浮点数也称为实数，是有小数点的数字，浮点数可以是负的，也可以是正的。...字符串是一串字符，字符串可以用单引号或双引号来表示，例如：'abc' 或 "abc" 。 布尔值是逻辑值，只有两个值：True 和 False 。 列表是一种有序的集合，可以随时添加和删除元素。...元组是一种不可变的有序集合，一旦创建了元组就不能修改元组的内容。 字典是一种映射类型，字典里的每个元素都是由一个键和一个值组成的。

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用Excel也能实现和Python数据分析一样的功能！

选中全部数据——点击——菜单栏里【数据】——【删除重复项】，如下: ? ② 缺失数据处理 一般可以接受的缺失值的标准是在10%以下。...通常的处理方式如下： 平均值填充； 统计模型计算出来的值； 将缺失值的记录删除掉； 保留，只在做相应的分析中做必要的排除 批量填充 如何把下面的表格的合并单元格拆分开，转化成规范的数据。 ?...注：批量去除公式：选中数据，粘贴为数值，这样会提升excel的整体运行效率。下面，我们需要利用批量填充，处理销售订单表中的产品名称字段，批量删除掉数值，只保留产品名。...实现方式 VLOOKUP，语法如下： VLOOKUP(要查找的值,查找的范围,属于查找范围的第几列（序列号）,模糊/精确查找) 通过上面的语法，我们能够成功的获取到性别这一列数据，但是还有几个字段，如果通过复制粘贴的形式...方式二： VLOOKUP() 这种方式我们仅需要设置阈值和显示标签，值得注意的是要VLOOKUP的第三个参数是模糊匹配。 ?

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职场办公|Excel批量编码

01 问题描述 上回说到，使用Python，在ArcGIS中批量进行编码。那本次就分享如何在Excel中完成类似的操作。...首先回顾下问题需求： 在工作项目中，对于数据都要进行唯一编码，有的时候是录入一行数据就进行一次编码，但这种方法效率太慢。...02 Excel解决 我们接下来一步步的操作： ① 首先建一个土地类型和对应缩写的索引表格，这样就可以通过 VLOOKUP 函数来进行查找。...对于vlookup函数的使用，可以参考下面这篇文章： 职场办公|VLOOKUP函数跳坑指南 ② 对于不同类型按1开始编号，我们可以使用COUNTIF函数，首先我们看下其用法。...= COUNTIF(单元格区域，计数条件) 如下面公式，就可以完成不同类型按1开始编号，这里的$D$1:D1是动态引用，当单元格向下填充公式时，这里就想应的换为 $D$1:D2、$D$1:D3、$D$1

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10个数据清洗小技巧，快速提高你的数据质量

5、填补缺失值 由于人工录入或者数据爬虫等多方面的原因，会出现缺失值的情况，这就需要我们寻找漏网之“数据”，填充空缺值。 如何统计有多少缺失值？...（3）根据数据的分布情况，可以采用均值、中位数、或者众数进行数据填充。 数据均匀，均值法填充；数据分布倾斜，中位数填充。 （4）用模型计算值来代替缺失值。 回归：基于完整的数据集，建立回归方程。...将已知属性值代入方程来估计未知属性值，以估计值来进行空值得填充。 极大似然估计：基于缺失类型为随机缺失得条件下，假设模型对于完整的样本是正确的，通过观测数据的边际分布可以对缺失数据进行极大似然估计。...（5）插补法 随机插补法：从总体中随机抽取某几个样本代替缺失样本。 多重填补法：包含m个插补值的向量代替每一个缺失值的过程，要求m大于等于20。m个完整数据集合能从插补向量中创建。 ?...（3）视为缺失值 将异常值视为缺失值来处理，采用处理缺失值的方法来处理异常值。 7、拆分单元格 按照以下步骤对合并单元格进行拆分并填充： （1）点击取消合并单元格 ?

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如何在Python中实现高效的数据处理与分析

本文将为您介绍如何在Python中实现高效的数据处理与分析，以提升工作效率和数据洞察力。 1、数据预处理： 数据预处理是数据分析的重要步骤，它包括数据清洗、缺失值处理、数据转换等操作。...data) 缺失值处理：对于含有缺失值的数据，可以使用fillna()函数填充缺失值，或使用插值方法进行估算。...].interpolate() print(data) 数据转换：使用Python的pandas和NumPy库可以轻松进行数据转换，例如数据类型转换、去除或填充异常值、变量标准化等。...在Python中，数据分析常常借助pandas、NumPy和SciPy等库进行。...在本文中，我们介绍了如何在Python中实现高效的数据处理与分析。从数据预处理、数据分析和数据可视化三个方面展开，我们学习了一些常见的技巧和操作。

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Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。...3、基本的索引和切片 （1）元素索引、根据元素在数组中的位置来进行索引。...也可以在创建Series的时候为值直接创建索引。 b、通过字典的形式来创建Series。 （3）获取Series中的值 通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。...（2）填充缺失数据 通过调用函数fillna，并给予这个函数一个值，则该数组中所有的缺失值都将被这个值填充。df.fillna(0)——缺失值都将被0填充。...相当于Excel中vlookup函数的多条件查找中的多条件。 对于层次化索引对象，选取数据的方式可以通过内层索引，也可以通过外层索引来选取，选取方式和单层索引选取的方式一致。

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