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AI办公自动化：Excel表格数据批量整理分列

\AI_Industry_Analysis - 副本.xlsx"" 读取A列单元格内容，删除单元格内容后面的数字，比如:单元格内容为“公司公告，国海证券研究所 61”，删除“61”； 对单元格内容进行分拆...”； 单元格分拆完成后，把所有分拆出去的单元格内容追加到A列当前内容的后面； 然后对A列数据进行分类汇总，汇总方式为计数，分类汇总结果保存到Excel文件：F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\AI行业数据来源...# 读取Excel文件 http://logging.info(f"读取 Excel 文件: {input_file}") df = pd.read_excel(input_file) # 检查列名并找到第一列...DataFrame 用于存储拆分后的内容 split_df = pd.DataFrame(split_data) # 将拆分后的内容合并回第一列 http://logging.info("合并拆分后的内容到第一列...http://logging.info("将拆分后的内容追加到第一列当前内容的后面") df_expanded = pd.DataFrame() df_expanded[first_column_name

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懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(七)：分列

pandas 分列 pandas 对文本列进行分列，非常简单： - DataFrame.str.split() ，对文本列分列，第一参数指定分隔符 - 此外，参数 expand ，表示是否扩展成列...，若设置为 True ，则分割后的每个元素都成为单独一列。...如下： - 同时把科目和成绩分割扩展到行 直接看 pandas 怎么解决： - 先对 科目 与 成绩 列分别进行 split 后，再进行 explode - 然后通过 concat，与原来的 性名...编程语言的灵活性在此可以充分体现，我们把逻辑封装成一个函数 hp_explode ，以后需要使用时，简单调用即可： - hp_explode() ，可自动识别内容是 list 的列进行扩展 > hp_explode...当然也支持： - 一句搞定 总结 - Series.str.split() ，对文本列分割 - expand 参数指定是否扩展为列 - DataFrame.explode() ，对序列的列扩展成行

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用 Pandas 进行数据处理系列 二

('a',inplace=True,ascending=True) ， inplace 表示排序的时候是否生成一个新的 dataFrame ， ascending=True 表示升序，默认为升序，如果存在缺失的补值...b’].dtype某一列的格式df.isnull()是否空值df....df.loc[(df['city'] == 'beijing') & (df['pr'] >= 4000), 'sign'] = 1 对 category 字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值...loc函数按标签值进行提取iloc按位置进行提取ix可以同时按标签和位置进行提取 具体的使用见下： df.loc[3]按索引提取单行的数值df.iloc[0:5]按索引提取区域行数据值df.reset_index...([‘beijing’])判断 city 的值是否为北京df.loc[df[‘city’].isin([‘beijing’,‘shanghai’])]判断 city 列里是否包含 beijing 和 shanghai

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懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(七)：分列

pandas 分列 pandas 对文本列进行分列，非常简单： - DataFrame.str.split() ，对文本列分列，第一参数指定分隔符 - 此外，参数 expand ，表示是否扩展成列...，若设置为 True ，则分割后的每个元素都成为单独一列。...如下： - 同时把科目和成绩分割扩展到行 直接看 pandas 怎么解决： - 先对 科目 与 成绩 列分别进行 split 后，再进行 explode - 然后通过 concat，与原来的 性名...编程语言的灵活性在此可以充分体现，我们把逻辑封装成一个函数 hp_explode ，以后需要使用时，简单调用即可： - hp_explode() ，可自动识别内容是 list 的列进行扩展 > hp_explode...当然也支持： - 一句搞定 总结 - Series.str.split() ，对文本列分割 - expand 参数指定是否扩展为列 - DataFrame.explode() ，对序列的列扩展成行

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Pandas实现列表分列与字典分列的三个实例

首先，我们先导包并设置Pandas显示参数： import pandas as pd pd.set_option("display.max_colwidth", 100) 正则提取并分列 需求： ?...当然如果列索引存在名称时还可以传入名称字符串，可参考官网文档： df = pd.DataFrame([ ... [1, 2, 3, 4], ... [5, 6, 7, 8], ......fillna表示填充缺失值，传入""表示将缺失值填充为空字符串。 下面重命名一下列名： _.rename(columns=lambda x: f"得分{x+1}") 结果： ?...发现结果中有一列，不是整数，所以还原成整数（总分100分，8位足够存储）： _.astype({"得分1":"int8"}) 结果： ? 解析json字符串并字典分列 需求： ?...而result["counts"] = df.counts则将原始数据的counts列添加到结果列中。

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从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，将 两个数据表中共有的数据匹配到一起生成新的数据表。并命名为 df_inner。...在Python中使用split函数实现分列在数据表中category列中的数据包含有两个信息，前面的数字为类别id，后面的字母为size值。中间以连字符进行连接。...#对category字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为df_inner的索引列，列名称为category和size pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner...4.按条件提取（区域和条件值） 使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取 #判断city列的值是否为beijing df_inner['city'].isin(['beijing'...这里我们把判断条件改为city值是否为beijing和shanghai。如果是就把这条数据提取出来。 #先判断city列里是否包含beijing和shanghai，然后将复合条件的数据提取出来。

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一道基础题，多种解题思路，引出Pandas多个知识点

然后再看看这个explode函数，它是pandas 0.25版本才出现的函数，只有一个参数可以传入列名，然后该函数就可以把该列的列表每个元素扩展到多行上。...---- 列表的extend方法是将可迭代对象的每个元素都添加到列表中，而append方法只能添加单个元素。...不过这样会丢失原本的"a"列，我们可以先将"a"列设置为索引，再进行Series分列操作： df.set_index("a")["b"].apply(pd.Series) 或者把结果设置成原本的"a"...直接对Datafream进行列表分列 如果我们希望直接使用Datafream实现分列可以借助agg方法，因为agg方法是对每一列的Series对象操作： df.agg({"a": lambda x: x...然后删除第二列，再删除空值行，再将数值列转换为整数类型就搞定。

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python df 列替换_如何用Python做数据分析，没有比这篇文章更详细的了（图文详情）...

在 python 中使用 split 函数实现分列。  数据分列  在数据表中 category 列中的数据包含有两个信息，前面的数字为类别 id，后面的字母为 size 值。中间以连字符进行连接。...1#对 category 字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为 df_inner 的索引列，列名称为 category 和 size  2pd.DataFrame((x.split('-') for...使用 isin 函数对 city 中的值是否为 beijing 进行判断。  ...1#判断 city 列的值是否为 beijing  2df_inner['city'].isin(['beijing'])  3  4date  52013-01-02 True  62013-01-05...这里我们把判断条件改为 city 值是否为 beijing 和 shanghai。如果是就把这条数据提取出来。

4.4K00

我用Python展示Excel中常用的20个操

Pandas 在Pandas中可以结合NumPy生成由指定随机数(均匀分布、正态分布等)生成的矩阵，例如同样生成10*2的0—1均匀分布随机数矩阵为，使用一行代码即可：pd.DataFrame(np.random.rand...数据插入 说明：在指定位置插入指定数据 Excel 在Excel中我们可以将光标放在指定位置并右键增加一行/列，当然也可以在添加时对数据进行一些计算，比如我们就可以使用IF函数(=IF(G2>10000...数据去重 说明：对重复值按照指定要求处理 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>删除重复值按钮并选择需要去重的列即可，例如对示例数据按照创建时间列进行去重，可以发现去掉了196 个重复值，保留了...数据合并 说明：将两列或多列数据合并成一列 Excel 在Excel中可以使用公式也可以使用Ctrl+E快捷键完成多列合并，以公式为例，合并示例数据中的地址+岗位列步骤如下 ?...Pandas 在Pandas中可以使用.split来完成分列，但是在分列完毕后需要使用merge来将分列完的数据添加至原DataFrame，对于分列完的数据含有[]字符，我们可以使用正则或者字符串lstrip

5.5K10

如何漂亮打印Pandas DataFrames 和 Series

默认情况下，当打印出DataFrame且具有相当多的列时，仅列的子集显示到标准输出。显示的列甚至可以多行打印出来。...display.max_rows的值，则输出DataFrame可能不完整，如下所示。...仅显示一部分列（缺少第4列和第5列），而其余列以多行方式打印。 ? 尽管输出仍可读取，但绝对不建议保留列或将其打印在多行中。...display.expand_frame_repr 默认值：True 是否跨多行打印宽数据的完整DataFrame ，可以考虑使用max_columns，但是如果宽度超过display.width，...另外，您可以更改display.max_rows的值，而不是将expand_frame_repr设置为False： pd.set_option(‘display.max_rows’, False) 如果列仍打印在多页中

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看了这个例子，一辈子记住这个有趣的函数，以后给内容配对就有思路了

有朋友在微信公众号的后台发消息提问：怎么同时对两列合并的文本进行逆透视？...所以，首先第一步，不管怎么着，先把列给拆分了，但是，这里不好用拆分列的功能来做，为什么？...1、不能拆分到行：因为要分别对两列的内容进行拆分且找配对关系，先拆任何一列都会使配对关系丢失； 2、不能拆分到列：因为要拆分的内容的项数是不固定的。...- 1 - 拆分内容 Step 01：用函数拆分列 同样拆分“序号”列，得到结果如下（现在先讲分步解法，怎么综合各步骤函数一条公式搞定的事情等会儿再讲）： - 2 - 内容配对...Step 02：添加自定义列，把两列拆分出来的内容直接拉到一起 内容配对好后，就可以层层展开了…… - 3 - 内容展开 Step 03：第一次展开，扩展到新行（因为不同的配对内容是要拆到多个行的

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数据科学 IPython 笔记本 7.13 向量化字符串操作

我们的目标是，将食谱数据解析为成分列表，这样我们就可以根据手头的一些成分，快速找到配方。...用于编译它的脚本可以在 https://github.com/fictivekin/openrecipes 找到，同时也可以找到当前版本数据库的链接。...250 个字符，最小值为 0，最多为 10,000 个字符！...虽然概念上很简单，但由于数据的异质性，任务变得复杂：例如，从每一行中提取干净的成分列表并不容易。 所以我们用一些手段：我们先从一系列常见成分开始，然后仅仅搜索它们是否在每个配方的成分列表中。...', 'tarragon', 'thyme', 'paprika', 'cumin'] 然后我们可以构建一个由True和False值组成的布尔DataFrame，指示该成分是否出现在列表中： import

1.6K20

Pandas的apply, map, transform介绍和性能测试

arg可以是一个函数——就像apply可以取的一样——也可以是一个字典或一个Series。 na_action是指定序列的NaN值如何处理。当设置为"ignore "时，arg将不会应用于NaN值。...所以无论自定义聚合器是如何实现的，结果都将是传递给它的每一列的单个值。 来看看一个简单的聚合——计算每个组在得分列上的平均值。  ...我们还可以构建自定义聚合器，并对每一列执行多个特定的聚合，例如计算一列的平均值和另一列的中值。 性能对比 就性能而言，agg比apply稍微快一些，至少对于简单的聚合是这样。...当整个列中只有一个组时，就会发生这种情况。在这种情况下，即使 apply 函数预期返回一个Series，但最终会产生一个DataFrame。 结果类似于额外的拆栈操作。我们这里尝试重现它。...我们将使用我们的原始数据框并添加一个城市列。假设我们的三个学生 John、James 和 Jennifer 都来自波士顿。

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Pandas知识点-统计运算函数

为了使数据简洁一点，只保留数据中的部分列和前100行，并设置“日期”为索引。 ? 读取的原始数据如上图，本文使用这些数据来介绍统计运算函数。 二、最大值和最小值 ? max(): 返回数据的最大值。...使用DataFrame数据调用max()函数，返回结果为DataFrame中每一列的最大值，即使数据是字符串或object也可以返回最大值。...min(): 返回数据的最小值。使用DataFrame数据调用min()函数，返回结果为DataFrame中每一列的最小值，即使数据是字符串或object也可以返回最小值。...使用DataFrame数据调用median()函数，返回结果为DataFrame中每一列的中位数，median()也不能计算字符串或object的中位数，会自动将不能计算的列省略。 ?...describe(): 综合统计函数，可以同时返回数据中的数据量、均值、标准差、最小值、最大值，以及上四分位数、中位数、下四分位数。可以一次返回数据的多个统计属性，使用起来很方便。

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python读取json文件转化为list_利用Python解析json文件

易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。 用人话来说，json就是一种长得像嵌套字典的字符串。 数据被“{}”和“[]”层层包裹，需要“拆包”才能拿到我们需要的数据。...我们可以先把它拆掉，然后转化成一个DataFrame： load_dict = load_dict['mainData'] #拆第一层花括号 data_raw = pd.DataFrame(columns...(col_name,axis=1,inplace=True) # 删除原始列 return df ### 遍历整个dataframe，处理所有值类型为dict的列 def json_parse(df):...={}: df=json_to_columns(df,i) #调用上面的函数 return df ### 处理值类型为list的列，转换为dict def list_parse(df): for i in...，就可以把json里所有的内容都展开：字典的key变成列名，value变成值： 至此，json就成功地转化成了DataFrame格式。

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