将pandas df中的所有值乘以组内的最大值 - 腾讯云开发者社区

Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...代表同一行的列D和列E中包含“A”和“C1”。...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。

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VBA代码：将整个工作簿中的所有公式转换为值

标签：VBA 这是不是将工作簿中的每个公式转换为值的最快、最有效的方法，请大家评判。有趣的是，不管工作簿中有多少张表，它都是用一个操作来处理的。...HiddenSheets() As Boolean Dim Goahead As Integer Dim n As Integer Dim i As Integer Goahead = MsgBox("这将不可逆地将工作簿中的所有公式转换为值...,vbOKCancel, "仅确认转换为值") If Goahead = vbOK Then Application.ScreenUpdating = False Application.Calculation....PasteSpecial xlPasteValues End With Next wSh Application.CutCopyMode = False End Sub 还有其他的方法...注：本文代码整理自ozgrid.com，供有兴趣的朋友探讨。

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Python numpy np.clip() 将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间

NumPy 库来实现一个简单的功能：将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说，它首先创建了一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的整数数组，然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...此函数遍历输入数组中的每个元素，将小于 1 的元素替换为 1，将大于 8 的元素替换为 8，而位于 1 和 8 之间的元素保持不变。处理后的新数组被赋值给变量 b。...np.clip 的用法和注意事项基本用法 np.clip(a, a_min, a_max)函数接受三个参数：第一个参数是需要处理的数组或可迭代对象；第二个参数是要限制的最小值；第三个参数是要限制的最大值...对于输入数组中的每个元素，如果它小于最小值，则会被设置为最小值；如果它大于最大值，则会被设置为最大值；否则，它保持不变。

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python 平均值MAXMIN值计算从入门到精通「建议收藏」

1、最大值、最小值 max：获取一个数组中最大元素 min：获取一个数组中最小元素 2、比较出最值数组 maximum：在两个数组的对应元素之间构造最大值数组 minimum：在两个数组的对应元素之间构造最小值数组...例：numpy.maximum(a, b)：在a数组与b数组中的各个元素对应比较，每次取出较大的那个数构成一个新数组 3、练习 import numpy as np # 最大值最小值 a = np.random.randint...(a), a.min()) # 最小值 # print('最大值索引：', np.argmax(a), a.argmax()) # 数组扁平为一维后的最大值索引 # maximum最大值，minimum...生成一列（使用 transform在组内获得标准化权重）weight df['weight'] = df['dist'] / df.groupby('ind')['dist'].transform('...5 g 2.0 1.00 6.0 0.285714 6 g 5.0 3.50 7.0 0.714286 7 la 3.0 4.50 8.0 0.107143 将这些权重乘以这些值

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Pandas！！

示例：删除所有包含缺失值的行。 df.dropna() 14. 填充缺失值 df.fillna(value) 使用方式：用指定值填充缺失值。示例：用均值填充所有缺失值。...示例：将“Age”列的每个元素乘以2。 df['DoubleAge'] = df['Age'].apply(lambda x: x * 2) 32....示例：将“Age”列分成年龄组。...：使用groupby和transform在组内进行操作，并将结果广播到原始DataFrame。...示例：计算每个组的平均值、最小值和最大值。 df.groupby('Status').agg({'Salary': ['mean', 'min', 'max']}) 50.

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50个超强的Pandas操作！！

示例：删除所有包含缺失值的行。 df.dropna() 14. 填充缺失值 df.fillna(value) 使用方式：用指定值填充缺失值。示例：用均值填充所有缺失值。...示例：将“Age”列的每个元素乘以2。 df['DoubleAge'] = df['Age'].apply(lambda x: x * 2) 32....使用groupby和transform在组内进行操作，并将结果广播到原始DataFrame。...获取最大值，使用nsmallest获取最小值。...示例：计算每个组的平均值、最小值和最大值。 df.groupby('Status').agg({'Salary': ['mean', 'min', 'max']}) 50.

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利用NumPy和Pandas进行机器学习数据处理与分析

Numpy是Numerical Python的缩写，它为Python提供了功能强大的多维数组对象和一组用于处理这些数组的函数。...例如，可以计算数组的和、平均值、最大值、最小值等a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(np.sum(a)) # 计算数组元素的和print(np.mean(a)) #...计算数组元素的平均值print(np.max(a)) # 计算数组元素的最大值print(np.min(a)) # 计算数组元素的最小值运行结果如下Pandas介绍在机器学习领域，数据处理是非常重要的一环...本篇博客将介绍Pandas的基本语法，以及如何利用Pandas进行数据处理，从而为机器学习任务打下坚实的基础。什么是Series？Series是pandas中的一维标记数组。...DataFrame是pandas中的二维表格数据结构，类似于Excel中的工作表或数据库中的表。它由行和列组成，每列可以有不同的数据类型。

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003.python科学计算库pandas(上)

---- tolist import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # # columns 获取所有的列名称组成的索引元组 print...: gram_columns.append(c) # 将gram_columns相关列读取到gram_df gram_df = food_info[gram_columns] # 读取gram_df...的前3行数据 print(gram_df.head(3)) ?...import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 它将算术运算符应用于两列中的第一个值，两列中的第二个值，依此类推 print(...---- max import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # Energ_Kcal列上的最大值 max_calories

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羡慕 Excel 的高级选择与文本框颜色呈现？Pandas 也可以拥有！！ ⛵

图片接下来演示在 Pandas 中完成这个操作的详细步骤！...内容覆盖图片本篇后续内容覆盖以下高级功能：突出缺失值突出显示每行/列中的最大值（或最小值）突出显示范围内的值绘制柱内条形图使用颜色渐变突出显示值组合显示设置功能注意：强烈建议大家使用最新版本的...② 突出显示最大值（或最小值）要突出显示每列中的最大值，我们可以使用 dataframe.style.highlight_max() 为最大值着色，最终结果如下图所示。...那如果我们想显示的是每一行的最大值呢？...如下图所示，在图像中，随着值的增加，颜色会从红色变为绿色。你可以设置 subset=None 将这个显示效果应用于整个Dataframe。

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Pandas速查卡-Python数据科学

=n) 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 将所有空值替换为均值（均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） s.astype(float...) 将数组的数据类型转换为float s.replace(1,'one') 将所有等于1的值替换为'one' s.replace([1,3],['one','three']) 将所有1替换为'one'，...df.groupby(col) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max...() 查找每个列中的最大值 df.min() 查找每列中的最小值 df.median() 查找每列的中值 df.std() 查找每个列的标准差点击“阅读原文”下载此速查卡的打印版本 END.

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Pandas必知必会的使用技巧，值得收藏！

，只要加上参数axis=1 2.获取分组里最大值所在的行方法分为分组中有重复值和无重复值两种。...列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出。...('exp')] 5.组内排序 df = pd.DataFrame([['A',1],['A',3],['A',2],['B',5],['B',9]], columns = ['name','score...']) 介绍两种高效地组内排序的方法。...# 选择所有数值型的列 drinks.select_dtypes(include=['number']).head() # 选择所有字符型的列 drinks.select_dtypes(include

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numpy与pandas

[1,2]])e = np.array([[1,2], [1,2]])c1 = d*e # 矩阵对应位置元素相乘，若一个是矩阵，另一个是数，就是矩阵中的每个元素乘以这个数...)np.argmax(a) # a矩阵最大值索引np.mean(a) # a矩阵所有元素平均值，还可以：a.mean()np.average(a) # a矩阵所有元素平均值,还可以加权平均np.median...(a) # a矩阵中所有元素中位数np.cumsum(a) # a矩阵中累加，新矩阵第一个位置是原来的值，第二个是原来第一个加原来第二个，新第三个=原第一+原第二+原第三，以此类推np.cumsum(a...df.values # df中的值，得到的是ndarray类型的值df.describe() # 默认是描述数字类型的属性,目的在于观察这一系列数据的范围、大小、波动趋势等等(只运算矩阵)df.T #...（不包括）（从0开始，左闭右开）# 注：ix标签与位置混合选择(现在已经被弃用)df[df.A将A列中小于8的值对于数据与其他列保留形成新dataframe""""""# pandas设置值

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13个Pandas奇技淫巧

drop=True) return missing_df missing_cal(df) 如果需要计算样本的缺失率分布，只要加上参数axis=1. 2.获取分组里最大值所在的行方法分为分组中有重复值和无重复值两种...列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出。...('exp')] 5.组内排序 df = pd.DataFrame([['A',1],['A',3],['A',2],['B',5],['B',9]], columns = ['name','score...']) 介绍两种高效地组内排序的方法。...# 选择所有数值型的列 drinks.select_dtypes(include=['number']).head() # 选择所有字符型的列 drinks.select_dtypes(include

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13个Pandas实用技巧，有点香！

drop=True) return missing_df missing_cal(df) 如果需要计算样本的缺失率分布，只要加上参数axis=1. 2.获取分组里最大值所在的行方法分为分组中有重复值和无重复值两种...Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出。...('exp')] 5.组内排序 df = pd.DataFrame([['A',1],['A',3],['A',2],['B',5],['B',9]], columns = ['name','score...']) 介绍两种高效地组内排序的方法。...# 选择所有数值型的列 drinks.select_dtypes(include=['number']).head() # 选择所有字符型的列 drinks.select_dtypes(include

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13个Pandas奇技淫巧

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2022-05-02：给定一个数组arr，一个正数num，一个正数k，可以把arr中的某些数字拿出来组成一组，要求该组中的最大值减去最小值＜=num，且该组

2022-05-02：给定一个数组arr，一个正数num，一个正数k，可以把arr中的某些数字拿出来组成一组，要求该组中的最大值减去最小值<=num，且该组数字的个数一定要正好等于k，每个数字只能选择进某一组...，不能进多个组。...返回arr中最多有多少组。来自微软。答案2022-05-02：排序+动态规划。滑动窗口有陷阱，不一定行，可能可以。第一种情况，包含i,dpi跟dpi-k相关。

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用Python来解决一个实际问题

用Python解决下面的问题：读取data.csv，里面有学号、姓名、年龄、身高，请输出同样年龄时，身高的最大值，以及对应的学号和姓名为了解决这个问题，我们可以使用Python的pandas库来读取CSV...使用agg函数或apply函数计算每个年龄组的身高最大值，并保留对应的学号和姓名（这里可能需要一些额外的逻辑来找到与最大值对应的行）。...但是，由于agg函数对于非数值列（如学号和姓名）的聚合并不直接支持返回原始值，我们可能需要两步操作：首先找到每个年龄组的身高最大值，然后基于这个最大值找到对应的行。...以下是实现这个逻辑的Python代码：import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 首先，找到每个年龄组的身高最大值...如果CSV文件的编码不是UTF-8（例如GBK或GB2312），你可能需要在read_csv函数中指定encoding参数。如果存在多个人在同一年龄有相同的最大身高，上述代码将返回所有这些人的信息。

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Pandas入门（二）

提供两种排序方法，一个是根据索引值排序，一个是根据数据框中某一列或者某一行排序，这个就和Excel中的排序是一样的，但是它排序的结果是扩展到整个数据表的，不是按照单独一行或者一列排序，如果要对行或者列单独排序...，如果要按照某一行或者列的最大值来排序，该怎么做。...首先我们新添加一列，用来求每一行的最大值。然后我们根据最大值降序排序就可以了。...applymap是将函数func直接应用到每一个元素中；map函数是将值和某个Series对应起来，下面看个栗子。...，我们新添加一列，列名为key1，分组的意思就是将数据框以某种标志分为不同的组，这里选择key1作为分组依据，这样就分为了两组，分组的作用的我们可以分别统计各自组内的统计量。

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时间序列的重采样和pandas的resample方法介绍

在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。为什么重采样很重要? 时间序列数据到达时通常带有可能与所需的分析间隔不匹配的时间戳。...('Q').mean() # 将每季度数据转换为每年数据并计算每年的最大值 annual_data = quarterly_data.resample('Y').max() print(monthly_data...、每季度、每年）并应用不同的聚合函数（总和、平均值、最大值）。...3、输出结果控制 label参数可以在重采样期间控制输出结果的标签。默认情况下，一些频率使用组内的右边界作为输出标签，而其他频率使用左边界。...df.resample('8H')['C_0'].fillna(method='pad', limit=1) Asfreq-指定一个固定的值来填充所有缺失的部分一次。

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Pandas数据探索分析，分享两个神器！

使用 df.describe() 等函数进行探索当然是常见操作，但若要进行更完整、详细的分析缺则略显不足。本文就将分享两个用于数据探索的 pandas 插件。...，该报告还包含以下信息： “ 类型推断：检测数据帧中列的数据类型。...要点：类型，唯一值，缺失值分位数统计信息，例如最小值，Q1，中位数，Q3，最大值，范围，四分位数范围描述性统计数据，例如均值，众数，标准偏差，总和，中位数绝对偏差，变异系数，峰度，偏度最常使用的值...）可视化和比较不同的数据集（例如训练与测试数据）组内特征（例如男性与女性）混合型联想 Sweetviz 无缝集成了数值（Pearson 相关）、分类（不确定系数）和分类-数值（相关比）数据类型的关联...，为所有数据类型提供最大的信息。

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问与答81：如何求一组数据中满足多个条件的最大值？

VBA代码：将整个工作簿中的所有公式转换为值

Python numpy np.clip() 将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间

python 平均值MAXMIN值计算从入门到精通「建议收藏」

Pandas！！

50个超强的Pandas操作！！

利用NumPy和Pandas进行机器学习数据处理与分析

003.python科学计算库pandas(上)

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Pandas速查卡-Python数据科学

Pandas必知必会的使用技巧，值得收藏！

numpy与pandas

13个Pandas奇技淫巧

13个Pandas实用技巧，有点香！

13个Pandas奇技淫巧

2022-05-02：给定一个数组arr，一个正数num，一个正数k，可以把arr中的某些数字拿出来组成一组，要求该组中的最大值减去最小值＜=num，且该组

用Python来解决一个实际问题

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