学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 本次的练习是：在Excel中，我们经常要基于多个OR条件进行计数或求和。...FALSE;TRUE;FALSE;FALSE} 乘以1将TRUE/FALSE值转换为1/0组成的数组： {1;0;0;1;1;0;1;1;0;1;0;1;0;0} 传递给SUMPRODUCT函数求和得到满足条件的项目数...乘号用来实现与条件。 注：本次的练习整理自exceljet.net。 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。
最近在给某网站的后台添加一系列的统计功能，遇到很多需要按条件计数的情况。尝试了几种方法，下面简要记录，供大家参考。 问题描述 为使讨论简单易懂，我将问题稍作简化，去掉诸多的背景。...方法2：使用嵌套的SELECT 使用嵌套的SELECT也可以达到目的，在每个SELECT子句中统计一个条件下的数据，然后用一个主SELECT把这些统计数据整合起来。...0.02365825 秒 分析 此方法的关键在于 COUNT( CASE WHEN `mother` >24 THEN 1 ELSE NULL END ) 这里的COUNT和CASE WHEN联合使用，做到了分类计数...先使用CASE WHEN，当满足条件时，将字段值设置为 1， 不满足条件时，将字段值设置为NULL，接着COUNT函数仅对非NULL字段进行计数，于是，问题解决。...总结 对于确定分类的按条件计数，可以尽量不用GROUP BY，从而避免排序动作，加速Query的执行。
原理很简单，其实就是用Table.SelectRows对“源”表按条件（源表中“编号”列等于当前行“编号”）进行筛选，然后对筛选出来的结果用Table.RowCount函数进行计数即可。...同样的函数组合，通过增加函数的判断条件，可以实现多条件下的计数，比如，不光要求编号相同，还要求地区也是相同的，如下： 总之，通过Table.SelectRows可以实现各种复杂条件下的表格筛选功能
Pandas分组统计 本文介绍的是pandas库中如何实现数据的分组统计： 不去重的分组统计，类似SQL中统计次数 去重的分组统计，类型SQL的统计用户数，需要去重 模拟数据1 本文案例的数据使用的是...报错解决 我们把小红的这物理学科在3年级下学期的成绩找出来：当使用and连接多个条件的时候会出现如下的报错！！！ ? 将每个条件用()单独包裹起来，同时and需要改成&即可解决： ? 成功解决！...模拟数据2 数据 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'group': [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4], 'param': ['...from_records方法 下面记录pandas中from_records方法的使用： 参数 DataFrame.from_records(data, index=None, exclude=None
连通块计数 描述 题目描述： 小 A 有一棵长的很奇怪的树，他由 nnn 条链和 111 个点作为根构成，第 iii条链有 aiaia_i 个点，每一条链的一端都与根结点相连。...1071≤ai≤1071≤ai≤10^7 输出： 输出答案对998244353998244353998244353 取模后的值 样例输入 2 1 1 样例输出 6 包含中心的联通块数量...∏ni=1(ai+1)∏i=1n(ai+1)\prod_{i=1}^{n}(a_i+1) 不包含中心的联通块数量∑ni=1(ai(ai+1)/2)∑i=1n(ai(ai+1)/2)\sum_{i=1
其中： excel文件名，不固定 sheet数量，不固定 过滤条件，不固定 二、分析需求 针对以上3个条件，都是不固定的。...因此需要设计一个配置文件，内容如下： # 查询条件，多个条件，用逗号分隔 where_dict = { # excel文件名 "file_name": "456.xlsx", #...三、演示 先安装模块 pip3 install pandas openpyxl 现有一个456.xlsx，内容如下： Sheet1 ? Sheet2 ? Sheet3 ? 完整代码如下： # ！.../usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd # 查询条件，多个条件，用逗号分隔 where_dict = { # ...: (df.性别=='男') & (df.年龄==21) Sheet2 条件: (df.身高==170) 它会在当前目录生成result.xlsx，打开，结果如下： Sheet1 ?
函数在筛选出的ProductData中查找C5中的值，如果找到则返回一个数字；传递给ISNUMBER函数，得到一组由TRUE/FALSE值组成的数组；N函数将其转换成1/0组成的数组，其中的1就是满足条件的条目...，将它们求和得到满足条件的所有条目数。
作为系列第15期，我们即将学习的是：在pandas中基于范围条件进行表连接。...表连接是我们日常开展数据分析过程中很常见的操作，在pandas中基于join()、merge()等方法，可以根据左右表连接依赖字段之间对应值是否相等，来实现常规的表连接。...但在有些情况下，我们可能需要基于一些“特殊”的条件匹配，来完成左右表之间的表连接操作，譬如对于下面的示例数据框demo_left和demo_right： 假如我们需要基于demo_left的left_id...等于demo_right的right_id，且demo_left的datetime与demo_right的datetime之间相差不超过7天，这样的条件来进行表连接，「通常的做法」是先根据left_id...和right_id进行连接，再在初步连接的结果表中基于left_id或right_id进行分组筛选运算，过滤掉时间差大于7天的记录： 而除了上面的方式以外，我们还可以基于之前的文章中给大家介绍过的pandas
本次给大家介绍pandas表格可视化的几种常用技巧。 条件格式 Excel的 “条件格式” 是非常棒的功能，通过添加颜色条件可以让表格数据更加清晰的凸显出统计特性。...为什么可以做到一行代码实现 “条件格式”？ 一是使用了pandas的style方法，二是要得益于pandas的链式法则。 下面我们来一起看个例子，体验一下这个组合操作有多骚。...import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df 可以看到，现在这个dataframe是空白的，什么都没有的，现在要给表格添加一些条件。...df.style.highlight_null() 以上就是pandas的style条件格式，用法非常简单。下面我们用链式法则将以上三个操作串起来，只需将每个方法加到前一个后面即可，代码如下。...，还可以继续让链式更长，但不论条件怎么多，都只是一行代码。
yhd-pandas分类统计个数与和 ◆【解决问题】 在一次工作中遇到这样一个问题： 1.按条件“全年”统计人数与求和， 2.按“非全年”统计人数与求和 3.最后再统计合计人数与合计总和 如下明细表...$F$2:$F$31)) G3= =C3+E3下拉 H3= =D3+F3下拉 C9=SUM(C3:C8)右拉 ◆【pandas解决问题】 =====代码如下===== import pandas as...pd file="D://yhd_python_home/yhd-pandas分类统计个数与和/pandas分类统计个数与和2.xlsx" df= pd.read_excel(file) df12=df...分类统计个数与和/pandas分类统计个数与和2_out.xlsx" df_final.to_excel(file_out) =====代码end===== 步骤1：读入数据 步骤2：读出条件“全年”...（月数==12）的数据，并分组groupby再用agg不再的数据列用不同的统计方式 步骤3：读出条件“非全年”（月数<12）的数据，并分组groupby再用agg不再的数据列用不同的统计方式 步骤4
本篇是pandas100个骚操作系列的第 7 篇：一行 pandas 代码搞定 Excel “条件格式”！ 系列内容，请看?「pandas100个骚操作」话题，订阅后文章更新可第一时间推送。...为什么可以做到一行代码实现 “条件格式”？ 一是使用了pandas的style方法，二是要得益于pandas的链式法则。 下面我们来一起看个例子，体验一下这个组合操作有多骚。...import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df ? 可以看到，现在这个dataframe是空白的，什么都没有的，现在要给表格添加一些条件。...以上就是pandas的style条件格式，用法非常简单。下面我们用链式法则将以上三个操作串起来，只需将每个方法加到前一个后面即可，代码如下。...关于style条件格式的所有用法，可以参考pandas的官方文档。
Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块 今天讲讲pandas...已知一个DataFrame，有4列["quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol"] 获取测量值列的一些统计数据 Part 2：代码 ?...import pandas as pd dict_1 = {"quality_1": ["pos_1", "pos_2", "pos_3", "pos_4", "pos_5"], "...df[["measure_value"]] = df[["measure_value"]].astype(float)，对measure_value列进行数据类型转换 传送门 Python-科学计算-pandas...-03-两列相乘 Python-科学计算-pandas-02-两列相减 Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据 文为原创作品，欢迎分享朋友圈 ----
今天给大家隆重介绍一下如何利用Pandas实现Excel条件格式的自动化内容。 目录： 1. 概述 2. 突出显示单元格 2.1. 高亮缺失值 2.2. 高亮最大值 2.3. 高亮最小值 2.4....那么，Pandas作为表格化的数据处理工具，我们可以如何实现 表格条件格式可视化呢？！ 大杀器：df.style 2....突出显示单元格 在Excel条件格式中，突出显示单元格规则提供的是大于、小于、等于以及重复值等内置样式，不过在Pandas中这些需要通过函数方法来实现，我们放在后续介绍。...背景渐变色 在Excel中，直接通过条件格式->色阶 操作即可选择想要的背景渐变色效果 而在Pandas中，我们可以通过df.style.background_gradient()进行背景渐变色的设置...数据条 在Excel中，直接通过条件格式->数据条 操作即可选择想要的数据条效果 而在Pandas中，我们可以通过 df.style.bar()来进行数据条绘制 Signature: df.style.bar
最近一个学弟在在进行数据分析时，经常需要计算不同时间窗口的滚动平均线。当数据是多维度的，比如包含多个股票或商品的每日价格时，我们可能需要为每个维度计算滚动平均线。...这意味着，如果我们想为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，我们需要编写一个自定义函数，该函数可以接受一个时间序列作为输入，并返回一个包含多个滚动平均线的DataFrame。...解决方案为了解决这些问题，我们可以使用如下方法：1、编写一个自定义函数，该函数可以接受一个时间序列作为输入，并返回一个包含多个滚动平均线的DataFrame。...这样，就可以为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，并避免数据维度不匹配的问题。...滚动平均线在数据分析和时间序列预测中经常被使用，特别是在金融领域，用于消除噪音、捕捉趋势，并作为交易策略的基础之一。如果有更好得建议欢迎评论区留言讨论。
一、环境介绍 QT版本: 5.12.6 二、 实现方法 在UI界面拖一个horizontalSlider控件，方便测试。 📷 在主界面的类里重载eventFi...
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算版块 今天讲讲pandas模块：根据条件对Df进行筛选 Part 1：示例 已知df_1，有3列["value1", "value2", "value3"], 不同筛选条件下，获取新的...df 筛选条件1：value2列大于0.6，且，value3列小于5，获得df_2 筛选条件2：value2列大于0.6，或，value3列小于5，获得df_3 筛选条件3：value2列大于0.6，且...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"value1": ["P1", "P2", "P3"], "value2": [0.5, 0.8,...Part 3：部分代码解读 df_2 = df_1[(df_1["value2"] > 0.6) & (df_1["value3"] < 5)]，两个条件分别放置于()内，即df[(条件1) & (条件
9,10,11,12,22,50,51,60,61] newDB = newDB[-newDB[‘groupId’].isin(newDropList)] 直接加一个” – ” 号即可 补充知识：pandas...条件组合筛选和按范围筛选 1、从记录中选出所有fault_code列的值在fault_list= [487, 479, 500, 505]这个范围内的记录 record2=record[record[...3、其次，从记录中选出所有满足set条件且fault_code列的值在fault_list= [487, 479, 500, 505]这个范围内的记录 record_this_month=record...（1）多个条件筛选的时候每个条件都必须加括号。 （2）判断值是否在某一个范围内进行筛选的时候需要使用DataFrame.isin()的isin()函数，而不能使用in。...以上这篇pandas 像SQL一样使用WHERE IN查询条件说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
本文介绍 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种不同方法。...' 具体到这个例子，Python 代码可以这么写： import pandas as pd numbers = {'set_of_numbers': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]}...： 当name是Bill时，填值 Match 当name不是Bill时，填值 Mismatch 实现代码如下： import pandas as pd names = {'First_name': [...IF 条件，有时你可能会遇到将结果存储到原始DataFrame列中的需求。...然后，可以应用 IF 条件将这些值替换为零，如下为示例代码: import pandas as pd import numpy as np numbers = {'set_of_numbers': [
滚动条基本知识： 建议比价华丽的页面使用overflow:scroll这个样式的滚动条，比较好看。...滚动条空白部分的颜色 scrollbar-shadow-color立体滚动条阴影的颜色 我们通过几个实例来讲解上述的样式属性： 1.让浏览器窗口永远都不出现滚动条 没有水平滚动条...为滚动条上边和左边的边沿颜色设定； Scrollbar-Arrow-Color为滚动条两端箭头颜色设定。...举例： 2，页面有多个div块，如何让...body页面不使用滚动条，只在某个div内使用滚动条 先说说正常显示的，显示滚动条和不显示滚动条，效果图如下： 代码： iframe 中始终显示滚动条：</h3
作为系列第15期，我们即将学习的是：在pandas中基于范围条件进行表连接。 ...表连接是我们日常开展数据分析过程中很常见的操作，在pandas中基于join()、merge()等方法，可以根据左右表连接依赖字段之间对应值是否相等，来实现常规的表连接。 ...但在有些情况下，我们可能需要基于一些“特殊”的条件匹配，来完成左右表之间的表连接操作，譬如对于下面的示例数据框demo_left和demo_right： 假如我们需要基于demo_left的left_id...进行连接，再在初步连接的结果表中基于left_id或right_id进行分组筛选运算，过滤掉时间差大于7天的记录： 而除了上面的方式以外，我们还可以基于之前的文章中给大家介绍过的pandas的功能拓展库...pyjanitor中的条件连接方法，直接基于范围比较进行连接，且该方式还支持numba加速运算：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
