excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中，存放着待使用的数据。 ?...图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格
8.删除缺失值 处理缺失值的另一种方法是删除它们。“已退出”列中仍缺少值。以下代码将删除缺少任何值的行。...第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。 19.where函数 它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...24.替换值 替换函数可用于替换DataFrame中的值。 ? 第一个参数是要替换的值，第二个参数是新值。 我们可以使用字典进行多次替换。 ?...df_new.round（1）＃所需的小数位数 ? 27.更改显示选项 无需每次都手动调整显示选项，我们可以更改各种参数的默认显示选项。
通过将 isna 与 sum 函数一起使用，我们可以看到每列中缺失值的数量。...avg = df['Balance'].mean() df['Balance'].fillna(value=avg, inplace=True) fillna 函数的方法参数可用于根据列中的上一个或下一个值...8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。....where 函数 它用于根据条件替换行或列中的值。...让我们创建一个列，根据客户的余额对客户进行排名。
有时候，一行数据中前面的数据值都是0，从某列开始就是大于0的数值，我们需要知道首先出现大于0的数值所在的单元格。...例如下图1所示，每行数据中非零值出现的位置不同，我们想知道非零值出现的单元格对应的列标题，即第3行中的数据值。 ?...图2 在公式中， MATCH(TRUE,B4:M40,0) 通过B4:M4与0值比较，得到一个TRUE/FALSE值的数组，其中第一个出现的TRUE值就是对应的非零值，MATCH函数返回其相对应的位置...MATCH函数的查找结果再加上1，是因为我们查找的单元格区域不是从列A开始，而是从列B开始的。...ADDRESS函数中的第一个参数值3代表标题行第3行，将3和MATCH函数返回的结果传递给ADDRESS函数返回非零值对应的标题行所在的单元格地址。
例如,在数据集的身高和年龄,会有更多年龄列中缺失值,因为女孩通常隐藏他们的年龄相同的如果我们准备工资的数据和经验,我们将有更多的薪水中的遗漏值因为大多数男人不喜欢分享他们的薪水。...Age包含所有整数值，而Cabin包含所有分类值。 1、均值、中值、众数替换 在这种技术中，我们将null值替换为列中所有值的均值/中值或众数。...中值（median）:所有值的中心值 def impute_nan(df,column,median): df[column+'_mean']=df[column].fillna(median...然后更改索引，并将其替换为与NaN值相同的索引，最后将所有NaN值替换为一个随机样本。...这是一个5步的过程。 创建列列表(整数、浮点) 输入估算值，确定邻居。 根据数据拟合估算。 转换的数据 使用转换后的数据创建一个新的数据框架。
#第一个文件 Order.txt 中的第3列修改为另一个文件 ip2.txt，或者第n列 #!...cat ip2.txt | awk -F"--" '{print $1}' | sed "s/ //g"` ) echo " 原来数据总量：${#Oy[*]} 更新数据总量：${#up[*]} 被修改的文件
---- 用平均值/中位数估算缺失值： 数据集中具有连续数值的列可以替换为列中剩余值的平均值、中值或众数。与以前的方法相比，这种方法可以防止数据丢失。...替换上述两个近似值（平均值、中值）是一种处理缺失值的统计方法。 ? 在上例中，缺失值用平均值代替，同样，也可以用中值代替。...在编码时向模型中添加新特征，这可能会导致性能较差 ---- 其他插补方法： 根据数据或数据类型的性质，某些其他插补方法可能更适合于对缺失值进行插补。...Python中朴素贝叶斯和k近邻的sklearn实现不支持缺失值。 这里可以使用的另一个算法是RandomForest，它对非线性和分类数据很有效。...回归或分类模型可用于根据具有缺失值的特征的性质（分类或连续）来预测缺失值。
如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?...Describe describe函数计算数字列的基本统计信息，这些列包括计数、平均值、标准偏差、最小值和最大值、中值、第一个和第三个四分位数。因此，它提供了dataframe的统计摘要。 ?...Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?...df1和df2是基于column_a列中的共同值进行合并的，merge函数的how参数允许以不同的方式组合dataframe,如：“inner”、“outer”、“left”、“right”等。...Replace 顾名思义，它允许替换dataframe中的值。第一个参数是要替换的值，第二个参数是新值。 df.replace('A', 'A_1') ? 我们也可以在同一个字典中多次替换。
聚合的结果是每列在组中的一个标量值，或者至少被视为这样。例如，产生值组中每列的总和。...() 计算每个组的中位数 min() 计算每个组中的最小值 nunique() 计算每个组中唯一值的数量 prod() 计算每个组中值的乘积 quantile() 计算每个组中值的给定分位数 sem()...计算每个组中值的平均标准误差 size() 计算每个组中的值的数量 skew() * 计算每个组中值的偏度 std() 计算每个组中值的标准偏差 sum() 计算每个组中值的总和 var() 计算每个组中值的方差...() 计算每个组的中位数 min() 计算每个组中的最小值 nunique() 计算每个组中唯一值的数量 prod() 计算每个组中值的乘积 quantile() 计算每个组中值的给定分位数 sem()...在这种情况下，假设我们怀疑第一列的值在“B”组中平均高出 3 倍。
数据选取 df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0]：按位置选取数据 s.loc['index_one...']：按索引选取数据 df.iloc[0,:]：返回第一行 df.iloc[0,0]：返回第一列的第一个元素 数据清理 df.columns = ['a','b','c']：重命名列名 pd.isnull...s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float类型 s.replace(1,'one')：用‘one’代替所有等于1的值 s.replace([1,3],['one','three...的列执行SQL形式的join 数据统计 df.describe()：查看数据值列的汇总统计 df.mean()：返回所有列的均值 df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数...df.max()：返回每一列的最大值 df.min()：返回每一列的最小值 df.median()：返回每一列的中位数 df.std()：返回每一列的标准差
四、如何快速查看数据的统计摘要 区别df.describe()和df.info() df.describe()：默认情况下，它会为数值型列提供中心趋势、离散度和形状的统计描述，包括计数、均值、标准差、最小值...、下四分位数（25%）、中位数（50%）、上四分位数（75%）以及最大值。...六、pandas的运算操作 如何得到⼀个数列的最⼩值、第25百分位、中值、第75位和最⼤值？...可以使用sort_values()方法对DataFrame或Series进行排序，根据指定的列或行进行升序或降序排列。...({"a":[1, 2, 3],"b":[5, 6, 7]}) # 现在将df2附加到df1的末尾 df1.append(df2) 第⼆个DataFrame的索引值保留在附加的DataFrame中，设置
(data) data[1:5:2,1:5:2] 【例】请使用Python对如下的二维数组进行提取,选择第一行第二列的数据元素并输出。...关键技术：多维数组中对行的选择，使用[ ]运算符只对行号选择即可，具体程序代码如下所示： 花式索引与布尔值索引 ①布尔索引 我们可以通过一个布尔数组来索引目标数组，以此找出与布尔数组中值为True...请注意,索引会完全更改,键也会被覆盖。 【例】按列合并对象。 关键技术：如果需要沿axis=1合并两个对象，则会追加新列到原对象右侧。...： 四、数据运算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。...关键技术: mean()函数能够对对数据的元素求算术平均值并返回,程序代码如下所示: 中位数运算 中位数又叫作中值,按顺序排列的一组数据中位于中间位置的数,其不受异常值的影响。
-1，表示系统 # 会根据我指定的列数，自动去计算出行数。...如果数据个数为偶数，则取中间两个数值的均值。 众数：一组数据中出现次数对多的值。 2）均值、中位数、众数三者的区别 ”数值变量”通常使用均值与中值表示集中趋势。...以四分位数为例，通过3个分位数，将数据划分为4个区间。(十分位数含义相同) 第一个分位数成为1/4分位数(下四分位数)，数据中有1/4的数据小于该分位数。...2）怎么求分位数 给定一组数据(存放在数组中)，我们要如何计算其四分位值呢？首先要明确一点，四分位值未必一定等同于数组中的某个元素。 ...在Python中，四分位值的计算方式如下： ① 首先计算四分位的位置。 其中，位置index从1开始，n为数组中元素的个数。 ② 根据位置计算四分位值。
hue参数根据给定列中的不同值分隔行。我们已经将性别列传递给了hue参数，因此我们可以分别看到女性和男性的分布。 多个参数决定了不同类别的栏如何显示(“dodge”表示并排显示)。...kde图创建了给定变量(即列)的核密度估计值，因此我们得到概率分布的估计值。我们可以通过将kind参数设置为“kde”来创建kde图。...“width”参数调整框的宽度。 以下是箱形图的结构: ? 中位数是所有点都排序后的中间点。Q1(第一或下四分位数)是下半部分的中位数，Q3(第三或上四分位数)是上半部分的中位数。...catplot功能下的另一种类型是小提琴图。这是一种plto和kde的组合。因此，它提供了一个变量分布的概述。 例如，我们可以为前面示例中的strip plot所使用的列创建小提琴图。...这些函数提供了一个标准的语法，这使得掌握它们非常容易。在大多数情况下，我们只需要更改kind参数的值。此外，自定义绘图的参数也是相同的。 在某些情况下，我们需要使用不同类型的图表。
我们已经使用颜色编码来根据“cat”列分离数据点。mark_circle函数的size参数用于调整散点图中点的大小。 3.直方图 直方图用于显示连续变量的分布。...它将取值范围划分为离散的数据元，并统计每个数据元中的数据点个数。 让我们创建“val3”列的直方图。...4.箱线图 箱线图提供了变量分布的概述。它显示了值是如何通过四分位数和离群值展开的。 我们可以使用Altair的mark_boxplot函数创建一个箱线图，如下所示。...A中的值范围小于其他两个类别。框内的白线表示中值。 5.条形图 条形图可用于可视化离散变量。每个类别都用一个大小与该类别的值成比例的条表示。...第一行从date列中提取周。第二行将“val3”列按周分组并计算总和。 我们现在可以创建条形图。
'].interpolate()) df 7.提取popularity列中值大于3的行 df[df['popularity'] > 3] 8.按照grammer列进行去除重复值 df.drop_duplicates...=True) df 87.查看df所有数据的最小值、25%分位数、中位数、75%分位数、最大值 print(np.percentile(df, q=[0, 25, 50, 75, 100])) 88....修改列名为col1,col2,col3 df.columns = ['col1','col2','col3'] 89.提取第一列中不在第二列出现的数字 df['col1'][~df['col1']....[:3] 91.提取第一列中可以整除5的数字位置 np.argwhere(df['col1'] % 5==0) 92.计算第一列数字前一个与后一个的差值 df['col1'].diff().tolist...[[1,10,15],0] 95.查找第一列的局部最大值位置 #备注 即比它前一个与后一个数字的都大的数字 tem = np.diff(np.sign(np.diff(df['col1']))) np.where
=True) 更改数据格式astype() isin #计算一个“Series各值是否包含传入的值序列中”的布尔数组 unique #返回唯一值的数组...df.fillna({1:0,2:0.5}) #对第一列nan值赋0，第二列赋值0.5 df.fillna(method='ffill') #在列方向上以前一个值作为值赋给NaN 值替换replace(...1000:0}) 重复值处理duplicated()，unique()，drop_duplictad() df.duplicated()#两行每列完全一样才算重复，后面重复的为True，第一个和不重复的为...返回唯一值的数组（类型为array） df.drop_duplicates(['k1'])# 保留k1列中的唯一值的行，默认保留第一行 df.drop_duplicates(['k1','k2'],...s.isin([1,2,3]) df['A'].isin([1,2,3]) df.loc[df['A'].isin([5.8,5.1])]选取列A中值为5.8，5.1的所有行组成dataframe query
df.head()将显示数据帧的前5行，使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用的列 根据我们的样本，有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...解决方案1：删除样本（行）/特征（列） 如果我们确信丢失的数据是无用的，或者丢失的数据只是数据的一小部分，那么我们可以删除包含丢失值的行。 在统计学中，这种方法称为删除，它是一种处理缺失数据的方法。...在该方法中，如果缺少任何单个值，则整个记录将从分析中排除。 如果我们确信这个特征（列）不能提供有用的信息或者缺少值的百分比很高，我们可以删除整个列。...这在进行统计分析时非常有用，因为填充缺失值可能会产生意外或有偏差的结果。 解决方案2：插补缺失值 它意味着根据其他数据计算缺失值。例如，我们可以计算年龄和出生日期的缺失值。...在这种情况下，让我们使用中位数来替换缺少的值。 ? df["Age"].median用于计算数据的中位数，而fillna用于中位数替换缺失值。
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...一种是写循环依次判断是否重复删重，另一种是用本公众号文章：Python中的集合提到的frozenset函数，一句语句解决该问题。 循环太过繁琐，而且速度较慢。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...由于原始数据是从hive sql中跑出来，表示商户号之间关系的数据，merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...经过这个函数就可以解决两行中值的顺序不一致问题。因为集合是无序的，只要值相同不用考虑顺序。 duplicated()：判断变成冻结集合的列是否存在重复值，若存在标记为True。
data.Age.max() 80.0 某些特征的最小值 data.Age.min() 0.42 某些特征的平均值 data.Age.mean() 29.69911764705882 某些特征的中值...g） 选择其他值。 从第6行到第12行，最后一列。 data.iloc[6:13, -1] 第3列和第6列的所有行。 data.iloc[:, [3,6]] 7、28、39行，从第3列到第6列。...True 如果没有将其分配到(新)变量中，则应该指定inplace=True，以便更改能生效。...new_df = data.copy() 计算年龄平均值: new_df.Age.mean() 29.69911764705882 用数据的平均值填充NAN，并将结果分配给一个新列。...new_df['Age_mean'] = new_df.Age.fillna(new_df.Age.mean()) 年龄的中值 new_df.Age.median() 28.0 用数据的中值填充任意
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