前言 在日常工作中，我们经常需要对一批文件进行重命名操作，例如将所有的jpg文件改成bnp，将名字中的1改成one，等等。...你可能已经知道，我们使用 mv 命令在类 Unix 操作系统中重命名或者移动文件和目录。 但是，mv 命令不支持一次重命名多个文件。 不用担心。...在本教程中，我们将学习使用 Linux 中的 mmv 命令一次重命名多个文件。 此命令用于在类 Unix 操作系统中使用标准通配符批量移动、复制、追加和重命名文件。...在 Linux 中一次重命名多个文件 mmv 程序可在基于 Debian 的系统的默认仓库中使用。...Thunar 目前支持以下批量重命名： 插入日期或时间 插入或覆盖 编号 删除字符 搜索和替换 大写或小写 当你从选项列表中选择其中一个条件时，你将在“新名称”列中看到更改的预览，如下面的屏幕截图所示。
系统：Windows 10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块 抽取Df中两列构成一个字典 Part 1：场景描述 已知df1，包括6列，"time", "pos", "value1", "value2", "value3", "value4...抽取其中的pos和value1列构成一个字典 由df生成字典 Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "..._1", "\n", df_1, "\n") dict_map = df_1.groupby('pos')['value1'].apply(list).to_dict() print(dict_map...同样的数据源两种方式差别如下 dict_map = df_1.groupby(‘pos’)[‘value1’].apply(set).to_dict() dict_map = df_1.groupby
2016.01.06 21:02* 字数 82 阅读 24416评论 11喜欢 12 Title: 使用 pyenv 可以在一个系统中安装多个python版本 Date: 2016-01-06 Author...: ColinLiu Category: Python tags: python,pyenv 使用 pyenv 可以在一个系统中安装多个python版本 Installl related yum install...pyenv/version) 3.5.1/envs/flask_py351 3.5.1/envs/pelican flask_py351 pelican # 查看当前处于激活状态的版本，括号中内容表示这个版本是由哪条途径激活的...Python 版本，到 $PYENV_ROOT/versions 路径下。...# 通过这种方式设置的 Python 版本优先级较 global 高。pyenv 会从当前目录开始向上逐级查找 .python-version 文件，直到根目录为止。
在 Python 中，OS 库主要提供了与操作系统即电脑系统之间进行交互的一些功能。很多自动化操作都会依赖该库的功能。...可是你们知道写在 Jupyter Notebook 中的代码存储在电脑的哪里吗？是不是很多读者不知道？想要知道也很简单，只需要在 Jupyter Notebook 中输入如下代码，然后运行。...2 获取一个文件夹下的所有文件名 我们经常会将电脑本地的文件导入 Python 中来处理，在导入之前需要知道文件的存储路径及文件名。...，比如一个部门不同人的绩效文件，我们需要把这些文件批量读取到 Python 中，然后进行处理。...图 7 2 将一份文件按照指定列拆分成多个文件 上面介绍了如何批量合并多个文件，我们也有合并多个文件的逆需求，即按照指定列将一个文件拆分成多个文件。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Python自动化办公处理的问题，一起来看看吧。 上一篇文章中，我们已经看到了两种解决办法了，这一篇文章我们一起来看看另外一种方法。...= pd.read_excel(file, sheet_name='南京') df3 = pd.read_excel(file, sheet_name='北京') # 数量列重命名为"淮海数量"、"南京数量...True) df3.rename(columns={'数量': '北京数量'}, inplace=True) # 按照品名纵相拼接df1、df2、df3 result = df1.merge(df2,...on='品名', how='outer').merge(df3, on='品名', how='outer').fillna(0) # 对"淮海数量"、"南京数量"、"北京数量"3列进行求和汇总 result...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Python自动化办公处理的问题，一起来看看吧。 上一篇文章中，我们已经看到了第一种解决办法了，这一篇文章我们一起来看看另外一种方法。...二、实现过程 这里【瑜亮老师】给了一个代码和思路，如下所示： # 读取Excel表数据到DataFrame df1 = pd.read_excel(file, sheet_name='淮海') df2...= pd.read_excel(file, sheet_name='南京') df3 = pd.read_excel(file, sheet_name='北京') # 数量列重命名为"淮南数量"、"南京数量...True) df3.rename(columns={'数量': '北京数量'}, inplace=True) # 按照品名纵相拼接df1、df2、df3 result = df1.merge(df2,...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
(columns=lambda x: x + 1) # 列的重命名 df.rename(columns={<!...#从一个栏返回GROUPBY对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回来自多个列的groupby对象 df.groupby(col1)[col2]...返回均值的所有列 df.corr() # 返回DataFrame中各列之间的相关性 df.count() # 返回非空值的每个数据帧列中的数字 df.max()...# 返回每列中的最高值 df.min() # 返回每一列中的最小值 df.median() # 返回每列的中位数 df.std() # 返回每列的标准偏差...(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用；- 先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用； df["收入"].str.replace("\d+\.
从 0.25 起，pandas 只支持 Python 3.53 及以上版本了，不再支持 Python 2.7，还在使用 Python 2 的朋友可要注意了，享受不了新功能了，不过，貌似用 Python...命名聚合取代了已经废弃的 dict-of-dicts 重命名方式，看了一下，之前的操作还真是挺复杂的，这里就不赘述了，有兴趣回顾的朋友，可以自己看下用 dict 重命名 groupby.agg() 输出结果...Groupby 聚合支持多个 lambda 函数 0.25 版有一个黑科技，以 list 方式向 agg() 函数传递多个 lambda 函数。为了减少键盘敲击量，真是无所不用其极啊！...现在，是这样的 真是货比货得扔，以前没感觉，现在一比较，有没有觉得大不相同呢？ 4....func(group): print(group.name) return group df.groupby('a').apply(func) 有没有想到，0.25 以前输出的结果居然是这样的
python -m pip install mitoinstaller python -m mitoinstaller install 下面我们来演示一下，如何在 Mito 中完成我们在 Excel 中的操作...下面我们用 Mito 执行一些操作，就好像我们在使用 Excel 一样。 创建新列&重命名列 如果要创建新列，只需单击『添加列』按钮。...默认情况下，『Add Col』按钮将创建一个名为『new-column』的列，我们将通过双击列名将其重命名为『average』。...条形图示例 让我们为之前创建的数据透视表创建一个条形图，在 X 轴上显示『种族/民族』，在 Y 轴上显示『数学分数平均值』。 图片 很炫酷有没有！...', nrows=100000) df Bamboolib：新建列&统计计算 如果我们要创建一个新列，我们可以在搜索栏上搜索『列命名』操作，然后键入列公式。
电影_用户矩阵.png 然后提出其中的两列，传给评分估计函数，但是真实的数据都长ratings.csv那样，果然童话里都是骗人的，在实际问题里，数据就是第一个拦路虎，难道要构建上述矩阵？...一开始我真的这样做了，复制粘贴重命名很快，置0是个问题，我傻乎乎置到第200条的时候发现我忘了一共有十万条数据，鼠标滚珠换坏了估计都置不完，笨办法果然不行，还得用程序。...03 获得要比较的两个列向量 构建不了矩阵，就不构建了，想想评分估计函数的原理，不就是两个rating的列向量么，两个列向量的行对应的是同一个电影，上篇中用了很复杂的逻辑取出矩阵中都不为零的两列，我们也要保证两列中...获得要比较的两个列向量的思路是：从原DataFrame中根据要预测评分的电影的movie id查出所有数据，再遍历每一条数据，如果rating是0则跳过，否则看看该rating是哪个用户打得分，看看这个用户有没有也给我们要对照的那个电影打过分...，如果有就同时把这两个rating分别加入预测列的rating和对照列的rating中，没有就两个都不加入，这样就实现了和“取出电影-用户矩阵中都不为零的两列”同样的效果。
然后提出其中的两列，传给评分估计函数，但是真实的数据都长ratings.csv那样，果然童话里都是骗人的，在实际问题里，数据就是第一个拦路虎，难道要构建上述矩阵？...一开始我真的这样做了，复制粘贴重命名很快，置0是个问题，我傻乎乎置到第200条的时候发现我忘了一共有十万条数据，鼠标滚珠换坏了估计都置不完，笨办法果然不行，还得用程序。...获得要比较的两个列向量 构建不了矩阵，就不构建了，想想评分估计函数的原理，不就是两个rating的列向量么，两个列向量的行对应的是同一个电影，上篇中用了很复杂的逻辑取出矩阵中都不为零的两列，我们也要保证两列中...获得要比较的两个列向量的思路是：从原DataFrame中根据要预测评分的电影的movie id查出所有数据，再遍历每一条数据，如果rating是0则跳过，否则看看该rating是哪个用户打得分，看看这个用户有没有也给我们要对照的那个电影打过分...，如果有就同时把这两个rating分别加入预测列的rating和对照列的rating中，没有就两个都不加入，这样就实现了和“取出电影-用户矩阵中都不为零的两列”同样的效果。
, 135))) 重命名列 # 重命名列 data_scaled = data_scaled.rename(columns={'本体油位': 'OILLV'}) 增加列 # df2df df_jj2yyb...(columns=lambda x: x + 1) # 列的重命名 df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'})# 选择性重命名 df.set_index...df.groupby(col) #从一个栏返回GROUPBY对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回来自多个列的groupby对象...df.corr() # 返回DataFrame中各列之间的相关性 df.count() # 返回非空值的每个数据帧列中的数字 df.max() # 返回每列中的最高值...(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用； 先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用； df["收入"].str.replace("\d+\.
一、前言 前几天在Python最强王者群【维哥】问了一个Python自动化办公处理的问题，一起来看看吧。...然后还有一个原始数据.xlsx表格，里边有A、B两列，其中A列就是对应data文件夹下的Excel文件名，B列是一个标识。...二、实现过程 这个问题挺有意思的，而且是工作过程中时常会遇到的工作场景，非常实用，这里给大家一起分享下方法。...这里【东哥】提供了一个解决办法，代码如下所示： import os import pandas as pd # 读取原始数据.xlsx文件 df = pd.read_excel('原始数据.xlsx'...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公Excel列删除处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
有什么办法可以做这样的事情（因为在两个异常中都采取的措施是say please）： try: # do something that may fail except IDontLikeYouException...不赞成使用此用法，这是Python 2.5及更早版本中唯一可用的形式，如果您希望代码在Python 3中向前兼容，则应更新语法以使用新形式： import sys try: mainstuff...try语句可能具有多个except子句，以指定不同异常的处理程序。...处理程序仅处理在相应的try子句中发生的异常，而不处理同一try语句的其他处理程序中的异常。...因为ValueError, e:用于except ValueError as e:现代Python中通常编写的语法除外（如下所述）。
) 更改索引 df.rename(index=lambda x: x + 1) 批量重命名索引 筛选，排序和分组 df[df[col] > 0.5] col列大于0.5的行 df[(df[col] >...(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(np.mean) 在每个列上应用函数 data.apply(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数...加入/合并 df1.append(df2) 将df1中的行添加到df2的末尾（列数应该相同） df.concat([df1, df2],axis=1) 将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同...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.
标签：Python与Excel,Pandas 前面，我们已经学习了如何从Excel文件中读取数据，参见： Python pandas读取Excel文件 使用Python pandas读取多个Excel...工作表 Python读取多个Excel文件 如何打开巨大的csv文件或文本文件 接下来，要知道的另一件重要事情是如何使用Python将数据保存回Excel文件。...图3：由Python保存的Excel文件 我们会发现，列A包含一些看起来像从0开始的列表。如果你不想要这额外增加的列，可以在保存为Excel文件的同时删除该列。...可能通常不使用此选项，因为在保存到文件之前，可以在数据框架中删除列。 保存数据到CSV文件 我们可以使用df.to_csv()将相同的数据框架保存到csv文件中。...本文讲解了如何将一个数据框架保存到Excel文件中，如果你想将多个数据框架保存到同一个Excel文件中，请继续关注完美Excel。
数据框（Dataframe）作为一种十分标准的数据结构，是数据分析中最常用的数据结构，在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。...Python 本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明...suffixes：一个元组，储存对两个数据框中重复非联结键列进行重命名的后缀，默认为('_x','_y') indicator：是否生成一列新值_merge，来为合并后的每行标记其中的数据来源，有left_only...7.数据框的条件筛选 在日常数据分析的工作中，经常会遇到要抽取具有某些限定条件的样本来进行分析，在SQL中我们可以使用Select语句来选择，而在pandas中，也有几种相类似的方法： 方法1： A =...10.用类似SQL中as的方法来重命名columns df.rename(columns={'A':'a','B':'b','address':'Address'}) ?
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