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Excel与pandas:使用applymap()创建复杂计算

标签:Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas创建计算,并讲解了一些简单示例。...通过将表达式赋值给一个新(例如df['new column']=expression),可以在大多数情况下轻松创建计算。然而,有时我们需要创建相当复杂计算,这就是本文要讲解内容。...图1 创建一个辅助函数 现在,让我们创建一个取平均值函数,并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么,在中对每个学生进行循环?不!...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于或整个数据框架简单方法,就是.applymap()方法,这有点类似于map()函数作用。...注意下面的代码,我们只在包含平均值上应用函数。因为我们知道第一包含字符串,如果我们尝试对字符串数据应用letter_grade()函数,可能会遇到错误。

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select count(*)、count(1)、count(主键)count(包含空值)有何区别?

下班路上看见网上有人问一个问题: oracle 10g以后count(*)count(非空)性能方面有什么区别?...首先,准备测试数据,11g库表bisalid1是主键(确保id1为非空),id2包含空值, ?...前三个均为表数据总量,第四个SQL结果是99999,仅包含非空记录数据量,说明若使用count(允许空值),则统计是非空记录总数,空值记录不会统计,这可能业务上用意不同。...其实这无论id2是否包含空值,使用count(id2)均会使用全表扫描,因此即使语义上使用count(id2)前三个SQL一致,这种执行计划效率也是最低,这张测试表字段设置和数据量不很夸张,因此不很明显...总结: 11g下,通过实验结论,说明了count()、count(1)count(主键索引字段)其实都是执行count(),而且会选择索引FFS扫描方式,count(包含空值)这种方式一方面会使用全表扫描

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Pandas基础使用系列---获取行

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取行数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行指定数据我们依然使用之前数据。...我们试试看如何将最后一包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了,但是值得注意是,如果我们使用了-1,那么就不能用loc而是要用iloc。...接下来我们再看看获取指定行指定数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单,大家要注意是,这里2并不算是所以哦,而是行名称,只不过是用了padnas自动帮我创建行名称。...通常是建议这样获取,因为从代码可读性上更容易知道我们获取是哪一行哪一。当然我们也可以通过索引切片方式获取,只是可读性上没有这么好。...df.iloc[[2,5], :4]如果不看结果,只从代码上看是很难知道我们获取是哪几列数据。结尾今天内容就是这些,下篇内容会大家介绍一些和我们这两篇内容相关一些小技巧或者说小练习敬请期待。

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pandaslociloc_pandas获取指定数据

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据某行或者某,这里介绍我在使用Pandas时用到两种方法:ilocloc。...读取第二行值 (2)读取第二行值 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、名称或标签来索引 iloc:通过行、索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...[1,:] (2)读取第二值 # 读取第二全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果: (3)同时读取某行某 # 读取第1行,第B对应值 data3...columns进行切片操作 # 读取第2、3行,第3、4 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果: 注意: 这里区间是左闭右开,data.iloc[1:

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词行(上篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:大佬们,请教个小问题,我要查找某中具体值,譬如df[df['作者'] == 'abc'],但实际上这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写abc。...再次反应是加个或进行处理,也可以用如下代码: # 创建布尔Series mask = df['作者'].isin(['ABC', 'abc']) # 使用布尔Series来索引DataFrame result...但是粉丝需求又发生了改变,下一篇文章我们一起来看看这个“善变”粉丝提问。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词行(下篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,上一篇中已经给出了代码,粉丝自己可能还没有领悟明白,一用就废,遇到了问题。...他代码照片如下图: 这个代码这么写,最后压根儿就没有得到他自己预期结果,遂来求助。这里又回归到了他自己最开始需求澄清!!!论需求表达清晰重要性!...后来【莫生气】修改后代码如下所示: # 创建布尔Series mask = df['作者'].isin(['留言0117', '留0117言', '0117留言', '留言0117']) # 使用布尔...能给你做出来,先实现就不错了,再想着优化事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式写法,总算是贴合了这个粉丝需求。 如果要结合pandas的话,可以写为下图代码: 至此,粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词行(中篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,但是粉丝又改需求了,需求改来改去,就是没个定数。 这里他最新需求,如上图所示。...他意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。...可以看到,代码刚给出来,但是粉丝需求又发生了改变,不过不慌,这里又给出了对应代码,如下图所示: 一看就会,一用就废,粉丝自己刚上手,套用到自己数据里边,代码就失灵了。...下一篇文章,我们再来看这位粉丝新遇到问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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用过Excel,就会获取pandas数据框架中值、行

标签:python与Excel,pandas 至此,我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出(即读取保存文件)数据,现在,我们转向更深入部分。...在Python中,数据存储在计算机内存中(即,用户不能直接看到),幸运pandas库提供了获取值、行简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例中为4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas中获取。...每种方法都有其优点缺点,因此应根据具体情况使用不同方法。 点符号 可以键入“df.国家”以获得“国家”,这是一种快速而简单获取方法。但是,如果列名包含空格,那么这种方法行不通。...在pandas中,这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用行交集。

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如何在 Pandas创建一个空数据帧并向其附加行

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行中对齐。...在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行。...语法 要创建一个空数据帧并向其追加行,您需要遵循以下语法 - # syntax for creating an empty dataframe df = pd.DataFrame() # syntax...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中,我们创建了一个空数据帧。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行

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python中pandas库中DataFrame对行操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取行或: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...#利用index值进行切片,返回是**前闭后闭**DataFrame, #即末端是包含 #——————新版本pandas已舍弃该方法,用iloc代替——————— data.irow...,这种轴索引包含索引器series不能采用ser[-1]去获取最后一个,这会引起歧义。...下面是简单例子使用验证: import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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Python~Pandas 小白避坑之常用笔记

Python~Pandas 小白避坑之常用笔记 ---- 提示:该文章仅适合小白同学,如有错误地方欢迎大佬在评论处赐教 ---- 前言 1、Pandas是python一个数据分析包,为解决数据分析任务而创建...对象进行异常值剔除、修改 需求:“Age”存在数值为-1、0 “-”异常值,删除存在该情况行数据;“Age”存在空格“岁”等异常字符,删除这些异常字符但须保留年龄数值 import pandas...# sheet1['年度'] = sheet1['日期'].dt.year # 根据日期字段 新增年份 # sheet1['季度'] = sheet1['日期'].dt.quarter # 根据日期字段...dt.year # 根据日期字段 新增年份 sheet1['季度'] = sheet1['日期'].dt.quarter # 根据日期字段 新增季度 # 按年度分组,指定销售额进行求和计算 compute_result...'].dt.year # 根据日期字段 新增年份 sheet1['季度'] = sheet1['日期'].dt.quarter # 根据日期字段 新增季度 # 针对字段:年度、国家进行分组,求和计算字段

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在数据框架中创建计算

图1 在pandas创建计算关键 如果有ExcelVBA使用背景,那么一定很想遍历中所有内容,这意味着我们在一个单元格中创建公式,然后向下拖动。然而,这不是Python工作方式。...panda数据框架中字符串操作 让我们看看下面的示例,从公司名称中拆分中文英文名称。df[‘公司名称’]是一个pandas系列,有点像Excel或Power Query中。...首先,我们需要知道该中存储数据类型,这可以通过检查第一项来找到答案。 图4 很明显,该包含是字符串数据。 将该转换为datetime对象,这是Python中日期时间标准数据类型。...我们将导入datetime库来处理日期时间。...df['成立年份'] = df['成立时间'].str.split("-",expand=True)[0] 无需检查数据类型,我们知道这个新创建包含字符串数据,因为.split()方法将返回一个字符串

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大数据分析工具Power BI(六):DAX表达式简单运用

DAX 包含一些在 Excel 公式中使用函数,此外还包含其他设计用于处理关系数据执行动态聚合函数。...','第四季度点播订单表') 图片 五、创建日期表 在Power BI中我们经常使用时间函数来对包含日期数据表进行时间转换操作做进一步分析,这里我们通过Power BI创建一张日期表来演示日期函数操作使用...1、通过CALENDAR函数创建日期创建日期表可以使用CALENDAR函数来实现,其用法如下: CALENDAR(StartDate,EndData) CALENDAR函数可以通过指定一个开始日期结束日期生成一顺序日期数据表..."新建"根据当前列通过DAX函数来抽取日期年、月、日等信息,操作如下,新建并指定DAX表达式为:年份 = YEAR(DATE) 图片 按照以上方式我们多次创建并输入DAX表达式:月份 = MONTH...需求:创建一张时间表,包含年份、月份、日期季度、星期、年份季度、年月、年周、全日期字段,具体操作如下,新建表,输入DAX公式如下: 日期表2 = ADDCOLUMNS( CALENDAR(DATE

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初学者使用Pandas特征工程

问题是:在给定某些变量情况下,要预测在不同城市不同商店中存在产品销售情况。问题中包含数据大多与商店产品有关。...我们已经成功地使用了lambda函数apply创建了一个新分类变量。 用于频率编码value_counts() apply() 如果名义分类变量中包含许多类别,则不建议使用独热编码。...12-07-2020 01:00:45,看看这个日期,想想这个特定日期所有可能组成部分。乍一看,我们可以知道我们有一天,月份,年份,小时,分钟秒。...但是,如果你强调日期,则会发现你还可以计算一周中某天,一年中某个季度,一年中某周,一年中某天等等。我们可以通过这一日期时间变量创建新变量数量没有限制。...它取决于问题陈述日期时间变量(每天,每周或每月数据)频率来决定要创建新变量。 尾注 那就是pandas力量;仅用几行代码,我们就创建了不同类型新变量,可以将模型性能提升到另一个层次。

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3 个不常见但非常实用Pandas 使用技巧

来源:DeepHub IMBA本文共1000字,建议阅读5分钟本文为你演示一些不常见,但是却非常有用 Pandas 函数。 创建一个示例 DataFrame 。...date 包含 100 个连续日期,class 包含 4 个以对象数据类型存储不同值,amount 包含 10 到 100 之间随机整数。 1....To_period 在 Pandas 中,操作 to_period 函数允许将日期转换为特定时间间隔。使用该方法可以获取具有许多不同间隔或周期日期,例如日、周、月、季度等。...但是我们通过使用to_period 函数参数”M“实现时间序列。 让我们为年月季度创建。...Cumsum groupby cumsum 是一个非常有用 Pandas 函数。它计算中值累积

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3 个不常见但非常实用Pandas 使用技巧

在本文中,将演示一些不常见,但是却非常有用 Pandas 函数。 创建一个示例 DataFrame 。...date 包含 100 个连续日期,class 包含 4 个以对象数据类型存储不同值,amount 包含 10 到 100 之间随机整数。...1、To_period 在 Pandas 中,操 to_period 函数允许将日期转换为特定时间间隔。使用该方法可以获取具有许多不同间隔或周期日期,例如日、周、月、季度等。...但是我们通过使用to_period 函数参数”M“实现时间序列。 让我们为年月季度创建。...但是它只是全部总和没有考虑分类。在某些情况下,我们可能需要分别计算不同类别的累积Pandas中我们只需要按类对行进行分组,然后应用 cumsum 函数。

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精选100个Pandas函数

精选100个Pandas函数 精心整理100个pandas常用函数,建议收藏~ a aggregate() #聚合;基于内置函数或者自定义函数聚合运算 argmin() 最小值所在索引 argmax...dt.time() 提取时间 dt.year() 提取年份 dt.month() 提取年份 dt.day() 提取天/日 dt.hour() 提取小时 dt.minute()...() 是否为当月第一天 dt.is_month_end() 是否为当月最后裔天 dt.is_quarter_start() 是否为季度第一天 dt.is_quarter_end() 是否为季度最后一天...n个值 nlargest() 最大前n个值 p pct_change 运算比率;后一个前一个比例 pd.to_datetime() 转日期时间类型 pd.Series() # 创建Series...数据 pd.DataFrame() # 创建DataFrame数据 plot() 绘制基于Kind参数多种图形;kind指定图形类型:饼图、柱状图、箱型图等 q quantile() 分位数 r

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