最近在继续开发“兰州疫情可视化软件”，没错年前托大了，以至于现在都么有完全上线，昨天我还沉浸在能够写出GET请求的API，并且通过了postman的测试，但是数据库存的数据格式转换成json文件有些格式转换问题...，这里拿出一个其中的一个小问题，加以解决。...思路 import openyxl excel_file = openpyxl.Workbook() worksheet = excel_file.active list1 = [‘ctf’...awd’,’xss’,’csrf’,’bypass’,’payload’] for i in range(len(list1)): worksheet.cell(i+1, 1, list[i]) excel_file.save...= pd.DataFrame(list1) df.to_excel(‘result.xlsx’) image.png image.png
一、前言 前几天在Python最强王者群有个叫【麦当】的粉丝问了一个关于Python如何把一个python列表(有很多个元素)变成一个excel表格的第一列的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...import openpyxl excel_file = openpyxl.Workbook() worksheet = excel_file.active list1 = ['麦当', 'dcpeng...] # 下面这行会直接把第一列数据替换 df[0]=new1 # 在最后面添加一列 df["新"]=new2 # 在最前面插入一列，方法一 col_names=df.columns.tolist()...这篇文章基于粉丝提问，针对如何把一个python列表(有很多个元素)变成一个excel表格的第一列的问题，给出了具体说明和演示，文中给了两个方法，顺利地帮助粉丝解决了问题。...应该还要其他方法的，如果你想到了，记得私信我，一起学习交流噢！
排序列的重复值较多，但不影响返回的序列的递增唯一性 ?...可在分组情况下实现上一元素、下一元素、首、末元素的提取 总结 当Excel不再纯粹只是一个Excel时，大量的外界的力量可以给Excel插上翅膀，让它飞得更高更远。...第17波-批量文件改名、下载、文件夹创建等 第18波-在Excel上也能玩上词云图 第19波-Excel与Sqlserver零门槛交互-查询篇 第20波-Excel与Sqlserver零门槛交互-数据上传篇...第25波-小白适用的文本处理功能 第26波-正确的Excel密码管理之道 第27波-Excel工作表设置快捷操作 第28波-工作薄瘦身，安全地减少非必要冗余 第29波-追加中国特色的中文相关自定义函数...、农历日期转换相关功能 第35波-Excel版最全单位换算，从此不用到处百度找答案 第36波-新增序列函数用于生成规律性的循环重复或间隔序列 关于Excel催化剂 Excel催化剂先是一微信公众号的名称
如何在Excel中引入基本函数： 1.基本原生函数的引入。 2.自定义函数的引入。...（除了Excel自带的原生函数之外，用特定的业务用例创建自己的自定义函数，可以像定义任何内置函数一样定义和调用它们） 3.迭代计算/循环引用（可以通过使用先前的结果反复运行来帮助找到某些计算的解决方案...、一列值或行值和列值的组合。...函数返回列表或区域中的唯一值列表。...参数 必需 描述 array 是 返回唯一值的区域或数组 [by_col] 否 指示如何比较的布尔值；省略或为false为按行; true时为按列 [occurs_once] 否 布尔值，为true时返回出现一次的唯一值
excelperfect 在数据库中，表的第一列通常是称作为主键或唯一标识符的唯一值列表，用于验证为每个唯一标识符收集的数据是否位于一个且只有一个位置。在唯一值列表中没有重复值。...然而，在Excel中，原始数据经常来自于带有许多重复值的大数据集。如果想要使用公式统计唯一值数量或者提取唯一值列表，由于没有内置函数能够完成这两项任务，因此必须使用数组公式。...在Excel中，唯一值列表是一个仅列出每个项目一次的子列表。在唯一值列表中没有重复值。 下面是一些典型的有许多重复值但需要统计唯一值的典型情形： 1.交易会计记录表多次列出每个发票号。...图4：统计含有空格的混合值区域的数据唯一值数 示例3：统计满足多个条件的唯一值 有时，可能要有条件地统计列表中的唯一元素。如下图5所示，允许多次投票，因此统计结果中有重复值。...图5：基于条件统计唯一值 在FREQUENCY函数的公式中与上面的示例不同的是，本示例中的公式又添加了两个IF函数来进行条件判断。 示例4：使用通配符 可以在公式中使用通配符，其中： 1.?
标签：Python与Excel,pandas 在金融行业工作的人每天都在处理现金流预测，但大多是用Excel。事实上，Excel确实易于使用且透明。...在本文中，我们将学习如何用Python构建一个简单的现金流预测模型，最终形成一个更复杂的模型。在这个模型中，我们用Python构建了一个抵押计算器。...Excel模型 Excel用户可能已经知道如何（在Excel中）对此问题建模。多个输入值、公式和下拉列表，让我们看看下面的例子。这里只显示了10年，但实际的Excel文件显示了30年。...图2 我们知道，对于在zip()函数中创建的每个元组，第一个元素是收入，第二个元素是贴现率，因此我们可以将它们相乘以获得贴现现金流。让我们通过元组循环计算贴现现金流，并将其放入另一个列表中。...让我们从创建一个包含30行和2列的pandas数据框架开始——一列用于收入预测，另一列用于贴现率。 图4 一旦我们有了这两个向量，我们可以将它们相乘得到贴现现金流，然后求和sum()得到现值。
中的一列字符串进行通函数操作，而且自带正则表达式的大部分接口 丰富的时间序列向量化处理接口 常用的数据分析与统计功能，包括基本统计量、分组统计分析等 集成matplotlib的常用可视化接口，无论是series...前者是将已有的一列信息设置为标签列，而后者是将原标签列归为数据，并重置为默认数字标签 set_axis，设置标签列，一次只能设置一列信息，与rename功能相近，但接收参数为一个序列更改全部标签列信息（...自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....，而join则只适用于dataframe对象接口 append，concat执行axis=0时的一个简化接口，类似列表的append函数一样 实际上，concat通过设置axis=1也可实现与merge...unique、nunique，也是仅适用于series对象，统计唯一值信息，前者返回唯一值结果列表，后者返回唯一值个数(number of unique） ?
标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，我们可以通过单击功能区“数据”选项卡上的“删除重复项”按钮“轻松”删除表中的重复项。确实很容易！...因此，我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项，它超级简单、快速、灵活。 图1 准备用于演示的数据框架 可以到完美Excel社群下载示例Excel电子表格以便于进行后续操作。...如果我们指定inplace=True，那么原始的df将替换为新的数据框架，并删除重复项。 图5 在列表或数据表列中查找唯一值 有时，我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。...数据框架是一个表或工作表，而pandas Series是该表/表中的一列。换句话说，数据框架由各种系列组成。...当我们对pandas Series对象调用.unique()时，它将返回该列中唯一元素的列表。
这个参数是唯一一个必传的参数。...这是唯一一个必填的参数。...的3张Sheet，返回的数据是以列表元素为键包含数据的DataFrame对象为值的字典。...也可以是元素为整型的列表，表示选用多行作为表头。...（6）index：是否写入行号，值为布尔型，默认为True，当为False时上面图中第一列的行号就不会写入了。 （7）columns：指定需要写入文件的列，值是元素为整型或字符串的列表。
在本博客中，小编将为大家介绍如何借助葡萄城公司基于 .NET 和 .NET Core 平台的服务端高性能表格组件组件GrapeCity Documents for Excel （以下简称GcExcel）...背景需求 下图是一张某公司的客户订单表原始数据： 现在为了将这些数据按照人名分类进行查阅，小编需要制作两个下拉列表（客户姓名和订单ID），同时需要满足订单ID的值是与客户姓名相关的，然后最下面显示的是根据订单...然后，您可以根据业务需求选择打开现有 Excel 文档或创建新工作簿。...data"]; //OR workbook.Worksheets[0]; 步骤 3 - 获取客户名称的唯一列表（用于主下拉列表） 初始化后，需要获取要添加到报表中“选择客户名称”部分的主下拉列表的唯一客户名称列表...步骤 5 - 获取唯一 OrderID 列表（用于依赖下拉列表） 准备好主下拉列表后，让我们获取在主下拉列表中选择的客户名称的唯一 OrderID 列表。
) # 查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 df.isnull().any() # 查看是否有缺失值 df[df[column_name].duplicated()] # 查看column_name...,:] # 返回第一行 df.iloc[0,0] # 返回第一列的第一个元素 df.loc[0,:] # 返回第一行（索引为默认的数字时，用法同df.iloc），但需要注意的是loc是按索引,iloc参数只接受数字参数...,col3:[ma,min]}) # 创建一个按列col1进行分组，计算col2的最大值和col3的最大值、最小值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1....join(df2, how='outer') 效果相同 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 pd.date_range
它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...（） pd.DataFrame(dict) 从字典、列名称键、数据列表的值导入 输出数据 df.to_csv(filename) 写入CSV文件 df.to_excel(filename) 写入Excel...df.iloc[0,:] 第一行 df.iloc[0,0] 第一列的第一个元素 数据清洗 df.columns = ['a','b','c'] 重命名列 pd.isnull() 检查空值，返回逻辑数组...） df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型的将df1中的列与df2上的列连接，其中col的行具有相同的值。...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
今天就介绍一下如何来筛选核心基因吧！ ? 对于核心基因筛选的方法有很多的，如果是使用专门的插件的工具的话，那cytoscape里面会有很多相关计算degree的软件可以使用。...但是如果只是想要寻找核心基因的话，并不想对于网络进行优化和自定义的话，其实excel也是可以办到的。这次就给大家介绍一下如果使用excel来计算node的degree吧！...基本步骤就是准备两列数据，一列是所有的数据，另外一个是唯一基因的数据。 1. 合并两列的数据 由于对于基因的连接是两列，我们需要统计两列的基因的出现次数。所以需要提前把两列合并成一列。 ? 2....形成唯一基因的一列 形成唯一基因列的话，要么我们可以使用我们之前输入STRING的基因数据当作唯一基因列；要么把合并的列去掉重复值即可。这里我们就去掉重复值的方法。...统计基因出现的次数 通过以上操作，我们就有两列数据了，一列是所有基因出现的次数，另外一列是唯一的基因列表。我们需要做的就是使用countif函数来统计每一个基因出现的次数即可。
其中心思想是创建一个唯一的工作表，其中包含与部门相关的数据。因此，这里会为A、B和C分别创建一个工作表。如果添加了任何新的部门，则也为这些部门创建新的工作表。...下面的VBA代码有两个作用，它首先创建一个唯一列表，然后基于该唯一列表使用高级筛选。高级筛选是一个很好的工具，因为它可以在不使用复制和粘贴的情况下完成上述操作。...[A1] Next i sh.Range("M1:M400, N2").ClearContents sh.Select End Sub 这段代码首先创建唯一值列表： sh....[M1], , 1 这里只是选择了前3000行，而不是创建一个动态列表。高级筛选将列出唯一值项，并将其放在M列中。...接下来，代码需要循环遍历该唯一列表，这里使用了一个简单的For循环，从第2行循环到M列中最后使用的行。
标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或快捷键插入列，对于Python来说，插入列也很容易。...我们已经探讨了如何将行插入到数据框架中，并且我们必须为此创建一个定制的解决方案。将列插入数据框架要容易得多，因为pandas提供了一个内置的解决方案。我们将看到一些将列插入到数据框架的不同方法。...通过重新赋值更改列顺序 那么，如果我想在“新列”列之后插入这一列列，该怎么办？没问题！ 记住，我们可以通过将列名列表传递到方括号中来引用多列？...图3 这样，我们可以根据自己的喜好对列名列表进行排序，然后将重新排序的数据框架重新分配给原始df。...图4 使用.reindex()改变列顺序 这基本上是相同的思想——对列名重新排序，此方法与前一种方法的唯一区别在于语法。
03 创建、读取和存储 1、创建 在Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢？ ?...别忘了，第一步一定是先导入我们的库——import pandas as pd 构造DataFrame最常用的方式是字典+列表，语句很简单，先是字典外括，然后依次打出每一列标题及其对应的列值（此处一定要用列表...2、 读取 更多时候，我们是把相关文件数据直接读进PANDAS中进行操作，这里介绍两种非常接近的读取方式，一种是CSV格式的文件，一种是EXCEL格式（.xlsx和xls后缀）的文件。...需要用列表来传递：df[['第一列','第二列','第三列'..]] ?...3、时间类型 PANDAS中时间序列相关的水非常深，这里只对日常中最基础的时间格式进行讲解，对时间序列感兴趣的同学可以自行查阅相关资料，深入了解。
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