； 如果电子书文本标题名的末尾包括这些字符串：“libgen.li”、“Anna’s Archive”、“(Z-Library)”，那么就删掉，重命名文件； 举几个例子： 原文件标题：[年度图书 科学新知..._6] 吴军 - 吴军数学通识讲义 (2021) - libgen.li.epub 重命名后的标题：[年度图书 科学新知 _6] 吴军 - 吴军数学通识讲义 (2021) - .epub 原文件标题：...“错误”的行为：行为经济学的形成 ([美]理查德·塞勒) (Z-Library).epub 重命名后的标题：“错误”的行为：行为经济学的形成 ([美]理查德·塞勒) .epub 原文件标题：AI Startup...定义要删除的字符串 strings_to_remove = ['libgen.li', 'Anna’s Archive', '(Z-Library)'] # 定义非法字符（Windows 文件系统中不允许的字符...file_name = os.path.split(file_path) file_base, file_ext = os.path.splitext(file_name) # 检查文件名末尾是否包含需要删除的字符串
在 Pandas 中，您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框，创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....在 Pandas 中，您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期（例如年份）是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。...查找子串的位置 FIND电子表格函数返回子字符串的位置，第一个字符为 1。 您可以使用 Series.str.find() 方法查找字符串列中字符的位置。find 搜索子字符串的第一个位置。...按位置提取子串 电子表格有一个 MID 公式，用于从给定位置提取子字符串。获取第一个字符： =MID(A2,1,1) 使用 Pandas，您可以使用 [] 表示法按位置位置从字符串中提取子字符串。...数据透视表 电子表格中的数据透视表可以通过重塑和数据透视表在 Pandas 中复制。再次使用提示数据集，让我们根据聚会的规模和服务器的性别找到平均小费。
引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计，并讲解了将数据聚合到子集的两种方法...透视表和熔解 如果在Excel中使用透视表，应用pandas的pivot_table函数不会有问题，因为它的工作方式基本相同。...values将通过使用aggfunc聚合到结果数据框架的数据部分，aggfunc是一个可以作为字符串或NumPyufunc提供的函数。...Region）的唯一值，并将其转换为透视表的列标题，从而聚合来自另一列的值。...这使得跨感兴趣的维度读取摘要信息变得容易。在我们的数据透视表中，会立即看到，在北部地区没有苹果销售，而在南部地区，大部分收入来自橙子。如果要反过来将列标题转换为单个列的值，使用melt。
在 Python 中,不需要知道很多关于正则表达式的知识，但它们是一个强大的工具，可用于匹配和替换某些字符串或子字符串。如果你想了解更多，请参考以下教程。 ? 信任这个网站的一些代码。...在 Pandas 中，这样做的方式是rename 方法。 ? 在实现上述方法时，我们将使用列标题 「gdppercapita」 替换列标题「US $」。...使用相同的逻辑，我们可以计算各种的值 -- 完整列表位于左侧菜单栏下的计算/描述性统计部分的 Pandas 文档。...你会发现，由 Pandas 中的merge 方法提供的连接功能与 SQL 通过 join 命令提供的连接功能非常相似，而 Pandas 还为过去在 Excel 中使用数据透视表的人提供了 pivot table...幸运的是，Pandas 拥有强大的数据透视表方法。 ? ? 你会看到我们收集了一些不需要的列。幸运的是,使用 Pandas 中的 drop 方法，你可以轻松地删除几列。 ? ?
在 Python 中,不需要知道很多关于正则表达式的知识，但它们是一个强大的工具，可用于匹配和替换某些字符串或子字符串。如果你想了解更多，请参考以下内容。 ?...在 Pandas 中，这样做的方式是rename 方法。 ? 在实现上述方法时，我们将使用列标题 「gdp_per_capita」 替换列标题「US $」。...使用相同的逻辑，我们可以计算各种的值 — 完整列表位于左侧菜单栏下的计算/描述性统计部分的 Pandas 文档。...你会发现，由 Pandas 中的merge 方法提供的连接功能与 SQL 通过 join 命令提供的连接功能非常相似，而 Pandas 还为过去在 Excel 中使用数据透视表的人提供了 pivot table...幸运的是，Pandas 拥有强大的数据透视表方法。 ? ? 你会看到我们收集了一些不需要的列。幸运的是,使用 Pandas 中的 drop 方法，你可以轻松地删除几列。 ? ?
Pandas是一个基于Numpy的数据分析库，它提供了多种数据统计和数据分析功能，使得数据分析人员在Python中进行数据处理变得方便快捷，接下来将使用Pandas对MovieLens 1M数据集进行相关的数据处理操作...若输入的数据集较大，可能需要读入文件的一个小片段或者按照小块来遍历文件。若要读取一小部分行数据，可以指明nrows。若是分块去读数据文件，可以指明chunksize作为每一块的行数。...3、数据处理上面展示的都是子数据的原始状态，但是在数据分析过程中，原始数据可能不满足数据分析的要求，这里做一些简单的处理。...图片4、使用数据透视表pivot_table获得根据性别分级的每部电影的平均电影评分数据透视表pivot_table是一种类似groupby的操作方法，常见于EXCEL中，数据透视表按列输入数据，输出时...、数据分析十分快捷，支持大部分Numpy语言风格的数组计算，提供分组聚合统计函数，可以与可视化工具Matplotlib一起使用。
利用数据透视表可以从繁杂无序的源数据中筛选出自己需要的“字段标题”进行分类汇总、对比或合并等操作，作为一种强大的交互性报表，大大简化了数据处理和分析工作的步骤，提高办公效率，职场达人必学！...在 Pandas 模块中，调用pivot_table()方法，可以帮助我们实现数据透视表的操作。...使用几个最常见的参数建立透视表。...如果大家想系统学习Pandas，推荐一本《深入浅出Pandas》 这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解...，既是初学者系统学习Pandas难得的入门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...Stack 堆叠采用任意大小的DataFrame，并将列“堆叠”为现有索引的子索引。因此，所得的DataFrame仅具有一列和两级索引。 ? 堆叠名为df的表就像df.stack（）一样简单 。...否则，df2的合并DataFrame的丢失部分 将被标记为NaN。 ' right '：' left '，但在另一个DataFrame上。
Pandas Styler是Pandas库中的一个模块，它提供了创建DataFrame的HTML样式表示的方法。 此功能允许在可视化期间自定义DataFrame的视觉外观。...格式：调整显示值的格式，包括精度和对齐方式。 条形图：在单元格内用水平或垂直条形图表示数据。 样式：设置标题的背景颜色 在本节中，我们将应用样式到标题和表格。...因此，我们使用背景颜色来突出显示标题和表格的其余部分。...在下一个代码块中，我们将通过向特定列引入不同的颜色背景来增强数据透视表的视觉表示。...display(styled_df) 风格：基于百分位数的表情符号表示 在本节中，我们将深入研究基于百分位值的表情符号的创造性使用，提供一种独特的方法来提升数据表示。
查找子串的位置 FIND电子表格函数返回子字符串的位置，第一个字符为1。 您可以使用Series.str.find()方法在字符串列中查找字符的位置。find搜索子字符串的第一个位置。...要获取第一个字符： =MID(A2,1,1) 使用 pandas，您可以使用[]符号根据位置提取字符串中的子串。请记住，Python 索引是从零开始的。...要获取第一个字符： =MID(A2,1,1) 使用 pandas，您可以使用[]符号从字符串中提取位置位置的子字符串。请记住，Python 索引是从零开始的。...查找子字符串的位置 电子表格函数FIND返回子字符串的位置，第一个字符为1。 您可以使用Series.str.find()方法找到字符串列中字符的位置。find搜索子字符串的第一个位置。...要获取第一个字符： =MID(A2,1,1) 使用 pandas，您可以使用[]符号按位置位置提取字符串的子字符串。请记住，Python 索引是从零开始的。
本文要点： 使用 pandas 处理不规范数据。 pandas 中的索引。...---- 处理标题 pandas 的 DataFrame 最大的好处是，我们可以使用列名字操作数据，这样子就无需担心列的位置变化。因此需要把标题处理好。...如下是一个 DataFrame 的组成部分： 红框中的是 DataFrame 的值部分(values) 上方深蓝色框中是 DataFrame 的列索引(columns)，注意，为什么方框不是一行？...如果你熟悉 excel 中的透视表，那么完全可以把行列索引当作是透视表中的行列区域。 ---- 理解了索引，那么就要说一下如何变换行列索引。...如下图： 不妨在 excel 的透视表上操作一下，把一个放入列区域的字段移到行区域上，就是上图的结果。 ---- ---- 回到我们的例子。
图1 可以使用pandas的pivot()方法。下面通过一个简单的示例演示如何使用它。 对于经常使用Excel的用户来说，马上就知道可以通过使用透视表函数来实现这一点。...图2 pandas的pivot方法的语法如下： pandas.DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None) 其中： index：字符串，或字符串值列表...这是新数据框架的索引，相当于Excel数据透视表的“行”。 columns：字符串，或字符串值列表。这是新数据框架的列，相当于Excel数据透视表的“列”。 values：字符串，或字符串值列表。...用于新数据框架列填充的值，相当于Excel数据透视表的“值”。 现在来实现数据格式的转换。注意，下面两行代码将返回相同的结果。然而，首选第二行代码，因为它更明确地说明了参数的用途。...有一个简单的修复方法，只需更改列顺序。实际上，可以将这个部分代码与pivot方法链接到一行代码中。
Pandas的基本用法，学生能应用Pandas库实现对数据的有效查询、统计分析，以及进行必要的数据预处理；能使用Matplotlib库进行数据可视化，从而为进一步的机器学习应用做好必要的准备。...）的第一个字符（即美元符号 “$”）去掉，然后将剩余部分转换为浮点数类型，以去除价格字符串中的美元符号并将其转换为浮点数。...df4，并设置了一些参数： explode=(0,0.1)：将饼图中的男性部分稍微突出显示。...labels=['女性','男性']：设置饼图各部分的标签。 colors=['r','g']：设置饼图各部分的颜色。 autopct='%1.1f%%'：设置饼图中显示百分比，并保留一位小数。...通过数据透视表的形式对数据进行了多维度的汇总和分析，帮助我更深入地理解数据之间的关联性。
Altair是一个基于Vega和Vega-Lite的声明式统计可视化库，它使得生成交互式、漂亮的图表变得非常简单。...以下是一些示例代码，演示如何在Altair中进行数据转换与聚合：数据透视import altair as altimport pandas as pd# 创建示例数据data = pd.DataFrame...Altair是一个基于Vega和Vega-Lite的声明式统计可视化库，具有简洁而强大的接口，使得生成各种类型的图表变得非常简单。...我们还展示了如何通过Altair进行图表的自定义，包括自定义颜色和标记、添加标题和轴标签、添加数据标签等。这些自定义功能使得我们可以根据需求定制图表的外观和样式，以更好地呈现数据。...最后，我们介绍了Altair库的数据转换与聚合功能，包括数据透视、数据分组与聚合、数据过滤与筛选等。
[format,png] 目录： excel逆透视技巧 Pandas逆透视技巧1. excel逆透视技巧 excel做逆透视操作是需要用到Power Query。...第一步：选中数据，然后在菜单栏-数据-点击来自表格/区域 [format,png] 选中数据-来自表格 第二步：创建表的时候，根据实际情况选中是否包含标题（本例不包含） [format,png] 创建表...Pandas逆透视技巧 我们要做的是透视的逆向操作，也就是逆透视，pandas自然也提供了非常方便的函数方法，让我们来一起看看吧。...import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel(r'0927测试数据.xlsx', header=None) df [format,png] 数据预览 # 直接逆透视...其实excel和pandas都提供了很简单直接的处理方法，大家熟悉操作后自然就能轻车熟路，高效解决问题啦。
python中pandas有哪些功能特色 说明 1、按索引匹配的广播机制，这里的广播机制与numpy广播机制还有很大不同。...2、便捷的数据读写操作，相比于numpy仅支持数字索引，pandas的两种数据结构均支持标签索引，包括bool索引也是支持的。...3、类比SQL的join和groupby功能，pandas可以很容易实现SQL这两个核心功能，实际上，SQL的绝大部分DQL和DML操作在pandas中都可以实现。...4、类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表，这在pandas中也可轻松实现。...5、自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas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。
系统默认按数字升序命名的figure_num（透视表输出窗口）e.g. “figure1”。...· 第1个步骤：创建多维窗口： fig, axes = plt.subplots(2, 2) # 此处是一个2*2的图 · 第2个步骤：设定各个透视子图在窗口的位置： data.plot.bar(ax...（python从0开始计数，所以“1”代表第2的） data.plot.barh(ax=axes[0,1], color='k', alpha=0.5) # alpha：设定图表的透明度； 再添加子透视图代码...· 第3个步骤：得到完整的代码： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, axes =...整体的标题要这样设置： plt.suptitle(‘全体子图的中文title’) 3）xticks的旋转方面。
Seaborn 是一个基于matplotlib的高级可视化效果库，针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取，seaborn可以用短小的代码去绘制描述更多维度数据的可视化效果图 其他库还包括 Bokeh...下面是一些常用的数据转换方法： 合并：merge，concat，combine_frist(类似于数据库中的全外连接) 重塑：reshape；轴向旋转：pivot（类似excel数据透视表） 去重：drop_duplicates...','pdf','svg','ps','jpg'等） bbox_inches：图表需要保留的部分。...如果设置为“tight”，则将尝试剪除图像周围的空白部分 plt.savefig('....Pandas中有许多基于matplotlib的高级绘图方法，原本需要多行代码才能搞定的图表，使用pandas只需要短短几行。 我们使用的就调用了pandas中的绘图包。
PyCon 2019，Pandas 数据科学最佳实践 本文基于 Kevin 于 2019 年 7 月推出的最新视频教程，汇总了他 5 年来最喜欢的 25 个 pandas 操作技巧，希望大家喜欢。...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...创建透视表 经常输出类似上例的 DataFrame，pivot_table() 方法更方便。 ? 使用透视表，可以直接指定索引、数据列、值与聚合函数。...本例的 DataFrame 加上了标题，交易量列使用了迷你条形图。 注意：Pandas 还支持更多 DataFrame 样式选项，详见 pandas 官方文档。...，点击 toggle details 查看更多信息； 第三部分显示列之间的关联热力图； 第四部分显示数据集的前几条数据。
VBA本身是很强大的，但是Python崛起以后，它通过win32com和xlwings可以使用VBA使用的Excel对象模型，即可以代替VBA；通过pandas等包可以快速方便地处理大型数据。...下面的代码使用VBA和Python实现用空格分割给定的字符串。...就Excel对象模型提供的功能而言，新语法封装的这部分只是冰山水面上的一小部分，水面下的大部分需要通过API方式实现。 下面举例说明两种使用方式的区别。....ChartTitle.Text = "部分省2011—2016年的GDP数据" '标题文本 End With End With End Sub 【Python xlwings...cht.api[1].ChartTitle.Text='部分省2011—2016年的GDP数据' #标题文本 运行程序后生成的图表如图2所示。
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