本文结构： - 先看看简单的分列 - 接着尝试分割扩展成行 - 最后是多列分割扩展成行 Excel 分列 Excel 中对数据进行分列是非常简单的。...如下： - 选中需要处理的列 - 功能卡"数据"，"分列"按钮，即出现设置弹窗 - 选"分隔符号"，点击下一步 - 左上部分，勾选"逗号"，点击下一步 - 最后看到结果预览，没问题，直接点击完成...pandas 分列 pandas 对文本列进行分列，非常简单： - DataFrame.str.split() ，对文本列分列，第一参数指定分隔符 - 此外，参数 expand ，表示是否扩展成列..."，选"按分隔符" - 这里大部分设置与 Excel 自带功能基本一致 - 点开"高级选项"，点选"拆分为"中的"行" - 功能区"开始"，最左边点按钮"关闭并上载"，即可把结果输出会 Excel...> 注意，explode 方法是 pandas 0.25 版本的新增方法 提升难度 假如现在有多列需要进行分割展开呢？
在做数据分列的时候，如果碰到分隔符连续出现的情况，比如用空格分列的时候，有的地方连续几个空格，那到底是分成几个，还是只当做一个来处理？...- 1 - 按数字到非数字转换拆分 显然，PQ里目前是没有直接设置相应选项的处理方式的，但是，我们可以换一个可能很多人没有想到的思路：连续分隔符的问题，跟按数字（分隔符）到非数字（分隔符）的转换不是一个道理吗...实际上就是，分列的时候怎么知道要分几列？ 其实我不知道，而是事先通过其他操作步骤得到的。...具体如下： Step-01 重复列 Step-02 按空格分列到行 Step-03 筛选去掉空内容 Step-04 分组统计行数 Step-05 统计最大值 通过上面的操作，即可得到最大会分成几列。...- 2 - 拆行后筛选再分组加索引透视 Step-01 重复列 Step-02 按空格分列到行 Step-03 筛选去掉空内容 Step-04 分组加索引 修改步骤公式如下： 展开得到添加好索引的结果。
标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。...矢量化操作（在表面上）相当于Excel的“分列”按钮或Power Query的“拆分列”，我们在其中选择一列并对整个列执行某些操作。...一旦我们将Excel表加载到pandas中，整个表将成为pandas数据框架，“出生日期”列将成为pandas系列。因为我们不能循环，所以需要一种方法来访问该系列中的字符串元素。...图4 要在数据框架的列上使用此切片方法，我们可以执行以下操作： 图5 字符串.split()方法 .split()方法允许根据给定的分隔符将文本拆分为多个部分。...看一个例子： 图6 上面的示例使用逗号作为分隔符，将字符串拆分为两个单词。从技术上讲，我们可以使用字符作为分隔符。注意：返回结果是两个单词（字符串）的列表。 那么，如何将其应用于数据框架列？
excel分列可以解决，但是表达量数据较大，且excel容易产生“数据变形”。...二 合久可分-一列拆多列 使用separate函数， 将“指定”分隔符出现的位置一列分成多列 2.1 默认，不指定分隔符 data %>% separate(ID, into = c("Gene",...2.4，按照第几个字符拆 根据第几个字符拆分，适合数据规整的，，， 可以用来将TCGA中的sampleID转为常见的16位，需要先转置 data2 %>% select(Gene1,contains...可参考：盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作 Tips： 1）数据分列可以先默认试一下，如2.1所示 2）使用R的帮助，一定！...三 分久必合-多列合一列 使用unite函数， 可将多列按照“指定”分隔符合并为一列 data %>% unite(ID_new, ID:ID2, sep = "_") %>% head() ?
分隔符 sep 字符型，每行数据内容分隔符号，默认是 , 逗号，另外常见的还有 tab 符 \t，空格等，根据数据实际的情况传值。...如果文件不规则，行尾有分隔符，则可以设定index_col=False 来是的pandas不适用第一列作为行索引。...使用部分列 usecols 选取部分列，使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗。...# list-like or callable, optional # 读取部分列 pd.read_csv(data, usecols=[0,4,3]) # 按索引只读取指定列，顺序无关 pd.read_csv...可用，那么pandas将尝试转换为日期类型，如果可以转换，转换方法并解析。
在Power Query里，拆分列的功能非常强大，除了按分隔符、字符数等基本拆分功能外，还支持如从大写到小写或相反，从数据到非数字或相反等等特殊方式，相信很多朋友也都使用过： 其中，按分隔符拆分，有一个比在...下面，我们就直接通过案例步骤来讲解操作方法： Step-01 重复列 因为我们要考虑保留原数据列，所以，先对列进行重复。...Step-02 按分隔符拆分列 虽然我们最后要按“从数字到非数字”进行拆分，但是，我们要借助按分隔符可以拆分到行的方法： 在按分隔符拆分中选择拆分为“行”： 此时，我们通过观察可以发现，生成的步骤中...，其中也带了Splitter的参数： 这样，我们可以选择这个Splitter参数，并复制： Step-04 替换前一步骤“按分隔符拆分列”中的Splitter参数 回到“按分隔符拆分列”的步骤，粘贴替换掉原来按分隔符拆分的...Splitter参数，马上就得到从非数字到数字的拆分到行的效果： Step-05 删掉按从非数字到数字拆分列的步骤 生成这个步骤的目的是为了方便复制其中的Splitter参数，复制好了就可以删掉了：
而大多数情况下读csv文件用pandas就可以搞定。...文件名",header=None,sep='\t' ) header就是指定dataframe的列名，默认为第一行，即header=0，要是不想读取列名，则header=None就可以，sep主要是用来分列的...，sep='\t'意思是使用\t作为分隔符。...当然用户可以根据自己csv文件格式的特点自行设置。...column name，可以自己设定，encoding='gb2312':其他编码中文显示错误，sep=',':用逗号来分隔每行的数据，index_col=0:设置第1列数据作为index。
合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。...其他方式有“left”、“right”、“outer”。外连接求取的是键的并集，组合了左连接和右连接。 2.3 都对的的连接是行的笛卡尔积。...重塑和轴向旋转 有许多用于重新排列表格型数据的基础运算。这些函数也称作重塑（reshape）或轴向旋转（pivot）运算。...主要两种功能： stack：将数据的列“旋转”为行。 unstack：将数据的行“旋转”为列。 5....字符串“：：”的jion方法以冒号分隔符的形式连接起来。
而对于其他人，我建议你学习这些技巧，从而更深入的掌握并理解如何使用。 ? 常用的函数 1.Vlooup()：它可以帮助你在表格中搜索并返回相应的值。让我们来看看下面Policy表和Customer表。...它可以删除所选列中所含的重复值，也就是说，如果选择了两列，就会查找两列数据的相同组合，并删除。 ?...2.文本分列：假设你的数据存储在一列中，如下图所示： ? 如上如所示，我们可以看到A列中单元格内容被“；”所区分。我们需要将其进行分列，建议使用EXCEL的文本分列功能。...按照下面的步骤可以实现分列： 1.选择A1：A6 2.点击：数据—分列 ? 上图中，有两个选项，“分隔符号”和“固定宽度”。我选择“分隔符号”是因为有分隔符“；”。...如果我们希望按照宽度分列，例如：前四个字符为第一列，第五到第十个字符为第二列，则可以选择按固定宽度分列。 3.点击下一步—点击“分号”，然后下一步，然后点击完成。 ?
sep参数是字符型的，代表每行数据内容的分隔符号，默认是逗号，另外常见的还有制表符（\t）、空格等，根据数据的实际情况传值。...# 数据分隔符默认是逗号，可以指定为其他符号 pd.read_csv(data, sep='\t') # 制表符分隔tab pd.read_table(data) # read_table 默认是制表符分隔...07 使用部分列 如果只使用数据的部分列，可以用usecols来指定，这样可以加快加载速度并降低内存消耗。...# 支持类似列表的序列和可调用对象 # 读取部分列 pd.read_csv(data, usecols=[0,4,3]) # 按索引只读取指定列，与顺序无关 pd.read_csv(data, usecols...=['列1', '列5']) # 按列名，列名必须存在 # 指定列顺序，其实是df的筛选功能 pd.read_csv(data, usecols=['列1', '列5'])[['列5', '列1']]
7.3 拆分列 拆分列，是另一种常用操作（特别是在从 “平面” 文件导入时），是根据某种分隔符或模式将数据点从单个列中拆分出来。...7.3.1 将列拆分为多列 将从 “Cooks: Grill/Prep/Line" 列开始，因为这看起来相当简单。 右击 “Cooks: Grill/Prep/Line" 列【拆分列】【按分隔符】。...图 7-13 【按分隔符拆分列】对话框 在这个对话框中，有如下几件事需要注意。 Power Query 会扫描它认为是分隔符的内容，并且在大多数情况下，会得到正确的结果。...但也可以利用【拆分列】的一个选项，在一个步骤中完成这一工作。 右击 “Days” 列，【拆分列】【按分隔符】。...这一次，需要对【按分隔符拆分列】选项进行更多的控制，在这个对话框中从上到下操作如下所示。 【分隔符】是换行符，这需要使用一个特殊的字符代码来实现。
之前我们有聊到Excel中会有一些完成不了的分列，这次我们来看下在Power Query中如何进行。...分列数据的方法比较 在Power Query中大部分分割操作可以直接通过菜单进行，在拆分列菜单中主要有2个选择，一个是按分隔符，另外一个是按字符数。 ? 1. 通过换行符进行分隔 ? ?...换行符也是分隔符的一种，可以通过换行符进行分隔，所以直接选择按分隔符进入菜单。在进入到菜单后，系统会自动辨认可能需要进行分隔，如果正确就不需要修改，如果不正确则可以手动删除后更改。 2....通过多字符进行分隔： 如果分隔符不是单个字符，则可以根据实际具体情况进行分割。另外需要注意的是，分隔符不限于符号，还可以英文字母，文本数字等。 ? ? 3....分隔后按行排序 在Power Query中，不仅可以分割后按列进行，还可以按行进行。 ? ?
\AI_Industry_Analysis - 副本.xlsx"" 读取A列单元格内容，删除单元格内容后面的数字，比如:单元格内容为“公司公告，国海证券研究所 61”，删除“61”； 对单元格内容进行分拆...： 如果单元格内容中有“、”，就根据“、”来分拆到多个列，比如：“金融界、微软官网、澎湃新闻、财联社、界面新闻、每日经济新闻、科创板日报、IT之家、砍柴网、网易科技、网易新闻” ； 如果单元格内容中有“...，”，就根据“，”来分拆到多个列，比如：“埃摩森猎头圈”微信公众号，界面新闻，36氪，新浪科技，天风证券研究所； 如果单元格内容中有空格，就根据空格来分拆到多个列，比如：“ckdd 微软亚洲研究员 联讯证券...”； 单元格分拆完成后，把所有分拆出去的单元格内容追加到A列当前内容的后面； 然后对A列数据进行分类汇总，汇总方式为计数，分类汇总结果保存到Excel文件：F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\AI行业数据来源...# 读取Excel文件 http://logging.info(f"读取 Excel 文件: {input_file}") df = pd.read_excel(input_file) # 检查列名并找到第一列
1、数据 先来看看我们的数据，主要有2列，分别是班级和姓名。 ? 本文主要想实现的功能即将上图左侧的数据格式转换为右侧的数据格式。即实现一行转多行的功能。...先看第一个需求，想必熟悉Excel的同学也清楚如何将字符串按照指定的分隔符进行拆分： ? 但使用分列只能实现如下的结果： ? 显然这是不能满足我们的要求的。...随后即可进入power query的页面，接下来需要做两步，第一是对姓名一列进行分列，第二步是进行逆透视。 首先是分列，选中学生一列之后点击上方拆分列，并选择按分隔符分列即可： ?...分列后结果如下： ? 然后选中学生对应的三列，点击上面转换选项卡里面的逆透视列： ? 结果如下： ? 然后删除中间一列，即可得到我们想要的结果。 ? 最后咱们简单介绍下什么是逆透视。
Pandas 在Pandas中可以使用pd.to_excel("filename.xlsx")来将当前工作表格保存至当前目录下，当然也可以使用to_csv保存为csv等其他格式，也可以使用绝对路径来指定保存位置...数据拆分 说明：将一列按照规则拆分为多列 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>分列并按照提示的选项设置相关参数完成分列，但是由于该列含有[]等特殊字符，所以需要先使用查找替换去掉 ?...Pandas 在Pandas中可以使用.split来完成分列，但是在分列完毕后需要使用merge来将分列完的数据添加至原DataFrame，对于分列完的数据含有[]字符，我们可以使用正则或者字符串lstrip...数据抽样 说明：对数据按要求采样 Excel 在Excel中抽样可以使用公式也可以使用分析工具库中的抽样，但是仅支持对数值型的列抽样，比如随机抽20个示例数据中薪资的样本 ?...，用Excel制作更加方便，而有些操作比如数据的分组、计算等，因Pandas可以与NumPy等其他优秀的Python库结合而显得更加强大，所以我们在处理数据时也需要正确选择使用的工具！
大海：如果只要干一次，那很简单，直接在Excel里先将左括号“(”替换为逗号“,”，将右括号替换为空，然后直接按逗号拆分即可。操作如下动画所示： 小勤：问你当然就不是只干一次的事情啊？...Step 01 添加索引列（用于保证操作后每行数据的顺序） Step 02 按分隔符逗号拆分到行 Step 03 继续按分隔符左括号“(”拆分到行 Step 04 替换掉不需要的右括号“)” Step...05 分组并修改步骤代码生成各组数据的索引，用于做标题行 Step 06 展开数据后进行透视 小勤：两次分列到行的操作很赞啊！...我原来想着一次分列到行，然后就直接分成多列，结果想做透视的时候就懵了，正想着怎么能实现多列同时透视呢。 大海：PQ里的透视只支持对一列（值）进行，而不支持将多列同时透视到同一个标题（列名）下的。...因为每列都必须有明确的列名。 小勤：对的。通过这个例子我知道像这种情况该怎么做了。
小勤：这样的数据怎么分列啊？数据间的空格有的多有的少，好烦啊！ 你看，如果直接分列的话，就出现很多空的内容占到多个列里面去了。 大海：这种情况就不能直接用分隔符分列实现了。...我们先按分隔符拆分列到行： 这个时候，我们可以看到拆分步骤生成的代码如下，而其中自动添加了将拆分后的结果扩展到行的操作，即Table.ExpandListColumn函数，这里我们不直接扩展到行...因此，我们修改这个参数为一个自定义函数，将原内容按空格拆分（Text.Split）后去掉多余的空格（List.Select），然后再用空格合并（Text.Combine）起来： (x)=>Text.Combine...each _" " ), " " ) 这样，我们就得到了一个内容之间只有一个空格的统一的情况，后续想继续拆分或做其他处理都会比较方便了...不过，回到这个问题上其实还有其他办法来实现，我们后面再讲。 小勤：好。
pandas是数据分析的利器，既然是处理数据，首先要做的当然是从文件中将数据读取进来。pandas支持读取非常多类型的文件，示意如下 ?...CSV文件读写 和R语言类似，对于文本文件的读写，都提供了一个标准的read_table函数，用于读取各种分隔符分隔的文本文件。...虽然代码简洁，但是我们要注意的是，根据需要灵活使用其中的参数，常见的参数如下 # sep参数指定分隔符，默认为逗号 >>> pd.read_csv('test.csv', sep = "\t") #...header = None) # index_col参数，指定索引对应的列为数据框的行标签 >>> pd.read_csv('test.csv', index_col=0) # usecols参数根据索引选择部分列...DataFrame对象输出为csv文件的函数以及常用参数如下 # to_csv, 将数据框输出到csv文件中 >>> a.to_csv("test1.csv") # header = None, 表示不输出数据框的列标签
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
