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Excel公式技巧21: 统计至少在一满足条件行数

在这篇文章,探讨一种计算在至少一满足规定条件行数解决方案,示例工作表如下图1所示,其中详细列出了各个国家在不同年份废镍出口水平。 ?...(N(B2:B14>=1000),N(C2:C14>=1000)) 现在,如果我们希望计算2004年和2005年数据至少有一个满足此标准国家数量呢?...由于数据较少,我们可以从工作表清楚地标出满足条件数据,如下图2所示。 ? 图2 显然,“标准”COUNTIF(S)公式结构不能满足要求,因为我们必须确保不要重复计数。...如下图3所示,我们可以在工作表中标出满足条件数据,除了2个国家外,其他11个国家都满足条件。 ?...然而,公式显得太笨拙了,如果考虑数不是9而是30,那会怎样! 幸运是,由于示例区域是连续,因此可以在单个表达式查询整个区域(B2:J14),随后适当地操纵这个结果数组。

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Pandas-DataFrame基础知识点总结

2002 Nevada 2.9 NaN 使用嵌套字典也可以创建DataFrame,此时外层字典键作为,内层键作为索引: pop = {'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9...该方法几个重要参数如下所示: 参数 描述 header 默认第一为columns,如果指定header=None,表明没有索引,第一就是数据 index_col 默认作为索引为第一,可以设为...DataFrame方法,即使用ix方法进行索引,不过ix在最新版本已经被废弃了,如果要是用标签,最好使用loc方法,如果使用下标,最好使用iloc方法: #data.ix['Colorado',[...,将函数应用到由各所形成一维数组上。...NaN NaN 3 NaN 6.5 3.0 DataFrame填充缺失值可以统一填充,也可以按填充,或者指定一种填充方式: data.fillna({1:2,2:3}) #输出 0 1

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Pandas_Study02

32 33 NaN """ dropna 方法可以选择删除 # 要删除一或一全部都是nan那一,可以通过下面的方式 print("del cols is all NaN\n"...复杂 使用向前 或 向后 填充数据,依旧使用fillna 方法,所谓向前 是指 取出现NaN前一或前一数据来填充NaN值,向后同理 # 在df e 这一上操作,默认下按操作,向前填充数据...600.000000 NaN gake NaN NaN 700 NaN 600.000000 NaN df.interpolate() """ 可以看出,当待填充符合条件时,会从最近那个非...数据匹配替换 简单数据删除填充有时并不能满足需求,因此需要数据进行匹配替换满足更进一步需求。...补充: 内连接,对两张有关联表进行内连接操作,结果表会是两张表交集,例如A表和B表,如果是A 内连接(inner join)B表,结果表是以A为基准,在B找寻A匹配,不匹配舍弃,B内连接A同理

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Kaggle知识点:缺失值处理

如果该行/,非空元素数量小于这个值,就删除该行/。 subset:子集。列表,元素为或者索引。...如果axis=0或者‘index’,subset中元素为索引;如果axis=1或者‘column’,subset中元素为索引。...与其相似的另一种方法叫条件平均值填充法(Conditional Mean Completer)。在该方法,用于求平均值并不是从数据集所有对象取,而是从与该对象具有相同决策属性值对象取得。...limit:表示限制填充个数,如果 limit=2,填充两个缺失值。...,则将沿该方向填充连续 NaN limit_area: 限制区域,可传入 {None, inside, outside}, 默认 None,如果指定了限制,连续NaN将被此限制填充 None: 没有填充限制

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Pandas知识点-缺失值处理

数据处理过程,经常会遇到数据有缺失值情况,本文介绍如何用Pandas处理数据缺失值。 一、什么是缺失值 对数据而言,缺失值分为两种,一种是Pandas空值,另一种是自定义缺失值。 1....如果数据量较大,再配合numpyany()和all()函数就行了。 需要特别注意两点: 如果某一数据全是空值且包含pd.NaT,np.nan和None会自动转换成pd.NaT。...将how参数修改为all,只有一(或)数据全部都是空值才会删除该行(或)。 thresh: 表示删除空值界限,传入一个整数。...如果(或)数据少于thresh个非空值(non-NA values),删除。也就是说,一(或)数据至少要有thresh个非空值,否则删除。...limit: 表示填充执行次数。如果是按填充填充表示执行一次,按同理。 在缺失值填充时,填充值是自定义,对于数值型数据,最常用两种填充值是用该均值和众数。

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数据分析之Pandas合并操作总结

也就是要在df1基础之上,如果df1有缺失值,就在df2对应位置补上去,当然如果df1没有缺失值,这个填充也就相当于没填充,也就意义不大了。...当然,如果df1缺失值位置在df2也是NaN,那也是不会填充。...这个例子就是,我们如果update了缺失值NaN就不会在原df1把对应元素改成NaN了,这个缺失值是不会被填充。...(b) 将所有不符合(a)条件筛选出来,合并为一张新表,列名与原表一致。...(c) 现在需要编制所有80位员工信息表,对于(b)员工要求不变,对于满足(a)条件员工,它们在某个指标的数值,取偏离它所属公司满足(b)员工均值数较小哪一个,例如:P公司在两张表交集为{

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7步搞定数据清洗-Python数据清洗指南

字段分别代表什么意义 字段之间关系是什么?可以用做什么分析?或者说能否满足了对分析要求? 有没有缺失值;如果有的话,缺失值多不多? 现有数据里面有没有脏数据?...也可以用这两条来看: #1.1查看每一数据类型 DataDF.dtypes #1.2有多少,多少列 DataDF.shape # 2.检查缺失数据 # 如果你要检查每列缺失数据数量,使用下列代码是最快方法...修改后 四、选择部分子集 这是一个8*541909数据集。 ? ? #选择子集,选择其中一 subDataDF1=DataDF["InvoiceDate"] ?...一般来说价格不能为负,所以从逻辑上来说如果价格是小于0数据应该予以筛出 #删除异常值:通过条件判断筛选出数据 #查询条件 querySer=DataDF.loc[:,'Quantity']>0 #应用查询条件...(或一)里任何一个数据有任何出现Nan就去掉整行, ‘all’一(或)每一个数据都是Nan才去掉这整行 DataDF.dropna(how='any') DataDF.dropna(how=

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Pandas_Study01

2).参与运算的如果是两个DataFrame,有可能所有的是一致,那么运算时对应行列位置进行相应算术运算,若行列没有对齐,那么填值NaN。 3)....参与运算两个DataFrame并非完全一样,即行列个数和行列名有可能都不同,那么有对应上就做运算,无填充NaN。 5). 方向也有相应计算处理方式。...如果方向运算,一个是dataFrame,另一个是Series,首先将Series沿方向广播,然后运算。...series 常用函数 1. get() 和 get_value() 方法 因为series 具有字典一些特征,所以允许使用get 方法来获取数值,如果没有返回默认值,而get_value 功能类似...新series保留原serievalues值,如果index和原seriesindex不同,则不同填充NaN值,或者使用fill_value参数指定填充值。

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问与答61: 如何将一个文本文件满足指定条件内容筛选到另一个文本文件

图1 现在,我要将以60至69开头放置到另一个名为“OutputFile.csv”文件。...图1只是给出了少量示例数据,我数据有几千,如何快速对这些数据进行查找并将满足条件复制到新文件?...OpenThisWorkbook.Path & "\OutputFile.csv" For Output As #2 '循环直至到达指定文件末尾 Do Until EOF(1) '读取文件并将其赋值给..." ") '判断数组第1个值是否处于60至69之间 '如果是则将其写入文件号指定文件 If buf(0) >= 60 And buf(0) < 70...6.Print语句将ReadLine变量字符串写入文件号#2文件。 7.Close语句关闭指定文件。 代码图片版如下: ?

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pandas读取表格后常用数据处理操作

本文总结了一些通过pandas读取表格并进行常用数据处理操作,更详细参数应该关注官方参数文档 1、读取10数据 相关参数简介: header:指定作为列名,默认0,即取第一值为列名,数据为列名以下数据...;若数据不含列名,设定 header = None。...,如果数据文件没有标题,就需要执行header=None name_columns = [' ','名字','类型', '城市', '地区', '地点', '评分', '评分人数', '价格']...更加详细使用说明可以参考昨日「凹凸数据」另一条推文,《 ix | pandas读取表格后行列取值改值操作》。...fillna函数用于替换缺失值,常见参数如下: value参数决定要用什么值去填充缺失值 axis:确定填充维度,从开始或是从开始 limit:确定填充个数,int型 通常limit参数配合axis

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数据清洗&预处理入门完整指南

为了创建保存自变量矩阵,输入语句: X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集全部,「:-1」表示提取除最后一以外所有。...最常用方法是,用其所在均值来填充缺失。为此,你可以利用 scikit-learn 预处理模型 inputer 类来很轻松地实现。...这里第一个冒号表示包含所有,而「1:3」表示我们取索引为 1 和 2 。不要担心,你很快就会习惯 PTYHON 计数方法。 现在,我们希望调用实际上可以替换填充缺失数据方法。...「:」表示希望提取所有数据,0 表示希望提取第一) 这就是将第一属性变量替换为数值所需全部工作了。例如,麋鹿将用 0 表示,狗将用 2 表示,猫将用 3 表示。...然后,将每一分别以 0/1 填充(认为 1=Yes,0 = No)。这表明,如果原始值为猫,那么就会在麋鹿一得到 0,狗一得到 0,猫一得到 1。 看上去非常复杂。

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Pandas基础知识

NaN t.dropna(axis=0, how='all', inplace=True) how值为all时,某行全为NaN时才删除,为any时存在NaN删除整行 inplace为True时,...t.fillna(值) 将NaN填充为指定值,常填充均值等,如t.fillna(t.mean()) 会将NaN对应列均值进行填充 t['索引名'] = t['索引名'].fillna(t['索引名...'].mean()) 只将指定索引对应NaN对应值进行填充均值 合并 join() 按合并 df1.join(df2) merge()按合并 df1.merge(df2, on='操作列名...', how='inner')内连接(默认) 交集 df1.merge(df2, on='a')方法会将df1a值和df2a值进行比较,然后将相等值对应整行进行合并,而且返回结果只包含具有可以合并...获取index df.index=['x', 'y'] 指定index df.reindex(list('abcdef')) 重新设置index,如果之前没有ff对应数据为NaN df.set_index

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Pandas缺失数据处理

NaN值来自NumPy库,NumPy缺失值有几种表示形式:NaNNANnan,他们都一样 缺失值和其它类型数据不同,它毫无意义,NaN不等于0,也不等于空串 print(pd.isnull(...NaN)) print(pd.isnull(nan)) 结果: True True 缺失数据产生:数据录入时候, 就没有传进来         在数据传输过程, 出现了异常, 导致缺失         ..., 直接应用到整个DataFrame: 使用apply时候,可以通过axis参数指定按/ 按 传入数据 axis = 0 (默认) 按处理 axis = 1 按处理,上面是按都执行了函数.../3 df.apply(avg_3_apply) 按一执行结果:(一共两,所以显示两结果) 创建一个新'new_column',其值为'column1'每个元素两倍,当原来元素大于...'new_column'] =df['column1'].apply(lambda x:x*2) # 检查'column1'每个元素是否大于10,如果是,则将新'new_column'值赋为

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猿创征文|数据导入与预处理-第3章-pandas基础

BSD开源协议可以自修改源代码,也可以将修改后代码作为开源或者专有软件再发布。 但需要满足三个条件: 1.如果再发布产品包含源代码,则在源代码必须带有原来代码BSD协议。...2.如果再发布只是二进制类库/软件,则需要在类库/软件文档和版权声明包含原来代码BSD协议。 3.不可以用开源代码作者/机构名字和原来产品名字做市场推广。...axis:表示轴编号(排序方向),0代表按排序,1代表按排序。 ascending:表示是否以升序方式排序,默认为True。若设置为False,表示按降序方式排序。...pandas中使用reindex()方法实现重新索引功能,该方法会参照原有的Series类对象或DataFrame类对象索引设置数据:若该索引存在于新对象其对应数据设为原数据,否则填充为缺失值...变量.at[索引, 索引] 变量.iat[索引, 索引] 以上方式,"at[索引, 索引]"索引必须为自定义标签索引,"iat[索引, 索引]"索引必须为自动生成整数索引

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

我们删除了4,因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定 我们只打算读取csv文件某些。读取时,列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名,比以后删除更好。...让我们做另一个使用索引而不是标签示例。 df.iloc [missing_index,-1] = np.nan "-1"是最后一Exit索引。...8.删除缺失值 处理缺失值另一种方法是删除它们。“已退出”仍缺少值。以下代码将删除缺少任何值。...如果我们将groupby函数as_index参数设置为False,组名将不会用作索引。 16.带删除重置索引 在某些情况下,我们需要重置索引并同时删除原始索引。...第一个参数是位置索引,第二个参数是名称,第三个参数是值。 19.where函数 它用于根据条件替换行或值。默认替换值是NaN,但我们也可以指定要替换值。

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​《爱上潘大师》系列-你还记得那年DataFrame吗

method 插值(填充)方式,包括:ffill(前向填充值)、bfill(后向填充值) fill_value 在重新索引过程,需要引入缺失值时使用替代值 limit 前向或后向填充最大填充量...,使用 fille_value 值进行填充 还记得前面说DataFrame 中行、索引分别是什么吗?...索引:index (想象成Excel 序号) 索引:columns (想象成Excel 标签) df_data2 # 输出 name age score 0 xiaoyi...1 xiaosi 14.0 94.5 NaN 2 xiaoqi 17.0 97.0 NaN 3 NaN NaN NaN NaN都进行重新索引...总结一下: 今天主要介绍了DataFrame 创建和索引相关操作。 创建方法也是一如既往多,不过不要慌,真正用起来时候基本都是从文件读数据,就一个方法。 索引这一块不要搞混索引、索引。

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python数据清洗

缺省参数 nan 将元素只为None 显示为缺省参数NaN # 读取数据 file = '....=12 跳过开头12 数据是从第13开始 usecols 就是获取下标为6,7 内容 unpack=True: 读取内容是否分开显示,默认为False False返回一个大列表, 如果为True...0 是通过平均值来填充 1按平均值填充 imputer = Imputer(axis=1) data = imputer.fit_transform(data) print(data) 02 删除...=None 否则数据显示有问题 数据被会names(标签)占用,可以先读取,获取 如果没有头标签,再设置names标签 其他参数: 文件读取部分数据 skiprows=2 跳过前2...参考上面 02、删除缺失参数NaN 参考上面 03 指定数据缺省参数 # data = data.fillna(0) # 全0填充 # 指定元素填充 用字典表示 "g":88 g全用88填充

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