单元格D2、E2中的数据可以输入，公式根据其数据返回相应的结果。根据不同的输入数据，公式的结果应该如下图2所示。 图2 规则： 1.公式中不能使用整列引用。 2.不能使用中间公式。
本次的练习是：在《Excel公式练习：根据条件获取唯一的第n个值》中，编写了一个公式用于显示数据（Data）列中与当前选定查找项目匹配的项目（Item）列的第n个最大的唯一值。...单元格D2、E2中的数据可以输入，公式根据其数据返回相应的结果。根据不同的输入数据，公式的结果应该如下图2所示。 图2 规则： 1.公式中不能使用整列引用。 2.不能使用中间公式。
标签：pandas idxmax()方法可以使一些操作变得非常简单。例如，基于条件获取数据框架中的第一行。本文介绍如何使用idxmax方法。...图3 基于条件在数据框架中获取第一行 现在我们知道了，idxmax返回数据框架最大值第一次出现的索引。那么，我们可以使用此功能根据特定条件帮助查找数据框架中的第一行。
原生 JS 获取元素方式很多，很杂，而且兼容性情况不一致，因此 jQuery 给我们做了封装，使获取元素统一标准。 1....筛选选择器 筛选选择器，顾名思义就是在所有的选项中选择满足条件的进行筛选选择。常见如下 : ? 4....(selector) $(" . first").siblings("li"); 查找兄弟节点，不包括自己本身 nextAll([expr]) $(".first"). nextAll() 查找当前元索之后所有的同辈元素...prevtAll([expr]) $(" .last"). prevAll() 查找当前元索之前所有的同辈元索 hasClass(class) $(' div' ). hasClass(" protected...2.需要得到当前小li 的索引号，就可以显示对应索引号的图片 3.jQuery 得到当前元素索引号 $(this).index() 4.中间对应的图片，可以通过 eq(index) 方法去选择 5.显示元素
在开始之前，先快速回顾一下Pandas中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS中的DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...Pandas的query()函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套。...示例1 提取数量为95的所有行，因此逻辑形式中的条件可以写为 Quantity == 95 需要将条件写成字符串，即将其包装在双引号“”中。...将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。
在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...pandas query（）函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套 在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE...示例1 提取数量为95的所有行，因此逻辑形式中的条件可以写为 - Quantity == 95 需要将条件写成字符串，即将其包装在双引号“”中。...我们要使用反引号把列名包含起来 df.query("Quantity == 95 and `UnitPrice(USD)` == 182") 当两个条件满足时，只有3个记录。
在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...pandas query（）函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套。...示例1 提取数量为95的所有行，因此逻辑形式中的条件可以写为 - Quantity == 95 需要将条件写成字符串，即将其包装在双引号“”中。...将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。
简单方式 直接增加新列并赋值 df['new_column'] = 1 计算方式 df['temp_diff'] = df['atemp'] - df['temp'] 条件方式... 我们仅仅根据风速，简单判断一下人体舒适度，体感比较舒服的温度是 0.3 米/秒 ?...Pandas 提供了三个方法做类似的操作，loc，iloc，ix，ix 官方已经不建议使用，所以我们下面介绍 loc 和 iloc loc 根据标签选取loc df.loc[行索引开始位置：行索引结束位置...,[列名数组]] iloc 根据索引选取 df.iloc[行索引开始位置：行索引结束位置,列索开始位置：列索引结束位置] 选取行数据 df.loc[[行索引数组]]，df.iloc...知乎：Pandas 功能介绍（一）
导读 作为一名数据分析师，也是Pandas重度依赖者，虽然其提供了大量便利的接口，但其中的这3个却使用频率更高！...注意事项： assign赋值新列时，一般用新列名=表达式的形式，其中新列名为变量的形式，所以不加引号（加引号时意味着是字符串）； assign返回创建了新列的dataframe，所以需要用新的dataframe...例如对于以上dataframe，需要根据不同场景查询满足条件的记录，调用query的实现方式为： ?...例如，下述例子中C C列中有个空格，直接用于字符串表达式会存在报错，此时可使用反引号加以修饰，同时查询条件中应用了@修饰符引用外部变量。当然，与eval中类似，这里当然也可以用f字符串修饰引用。...注意事项： query中也支持inplace参数，控制是否将查询过滤条件作用于dataframe本身； 与eval类似，query中也支持引用外部函数。
stockS.describe() #iloc属性用于根据序号获取值 stcok.iloc[0] #loc属性用于根据名字获取值 stockS.loc['腾讯'] #向量化运算：向量相加 s1=...#获取第一行,0前面要加逗号，不然打印类型出来 a[:,0] #获取第一列，0后面加逗号 a[0,:] #按轴计算：axis=1 计算每一行的平均值 a.mean(axis=1) pandas二维数组...,代表所有列 salesDf.iloc[0,:] #获取第一列，代表所有行 salesDf.iloc[:,0] #根据行号和列名称来查询值 salesDf.loc[0,'商品编码'] #获取第一行...,'销售数量']] #通过切片功能，获取指定范围的列 salesDf.loc[:,'购药时间':'销售数量'] #通过条件判断筛选，构件查询条件 querySer=salesDf.loc[:,'销售数量...按照销售日期升序 salesDf=salesDf.sort_values(by='销售时间', ascending=True naposition='first') #重命名行号（index）排序后的列索引号是之前的行号
大多数 Pandas 用户都熟悉 iloc[] 和 loc[] 索引器方法，用于从 Pandas DataFrame 中检索行和列。.../datasets/tedllh/titanic-train 当然也可以在文末获取到萝卜哥下载好的数据集 载入数据 下面文末就可以使用 read_csv 来载入数据了 import pandas as...： df.query(f'Embarked == "{embarked}"') 就个人而言，我认为与 f-string 方式相比，使用 @ 字符更简单、更优雅，你认为呢 如果列名中有空格，可以使用反引号...指定多个条件查询 我们可以在查询中指定多个条件，例如假设我想获取所有从南安普敦 (‘S’) 或瑟堡 (‘C’) 出发的乘客。...运算符比较多个列，以下语句检索 Fare 大于 50 和 Age 大于 30 的所有行： df.query('Fare > 50 and Age > 30') 下面是查询结果 查询索引 通常当我们想根据索引值检索行时
顾名思义，pyfinance是为投资管理和证券收益分析而构建的Python分析包，主要是对面向定量金融的现有包进行补充，如pyfolio和pandas等。...下面以tushare为数据接口，先定义一个数据获取函数，在函数里对收益率数据使用TSeries进行转换，之后便可以直接使用TSeries类的相关函数。...对应的，索提诺比率的分子也采用策略收益超出最低收益的部分。与夏普比率相比，索提诺比率更看重对（左）尾部的预期损失分析，而夏普比率则是对全体样本进行分析。...并获取多只个股进行比较分析。...实际上，pyfinance的returns模块是对pandas的Series类进行了扩展，从而支持证券投资收益分析和绩效评价。
图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。每种方法都有其优点和缺点，因此应根据具体情况使用不同的方法。...方括号内的列名是字符串，因此我们必须在其两侧使用引号。尽管它需要比点符号更多的输入，但这种方法在任何情况下都能工作。因为我们用引号将字符串（列名）括起来，所以这里也允许使用带空格的名称。...请注意双方括号： dataframe[[列名1,列名2,列名3,…]] 图6 使用pandas获取行 可以使用.loc[]获取行。请注意此处是方括号，而不是圆括号（）。...获取1行 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。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，我们需要使用行和列的交集。
这一步其实有4个操作：①获取文件夹下的文件列表 ②根据文件类型进行文件读取 ③对读取的文件进行简单的数据清洗 ④合并清洗后的数据 2.1.获取文件夹下的文件列表 获取文件夹下文件列表可以使用os.walk...根据文件夹路径+文件名即可组成改文件的绝对路径，用于后续文件读取。...2.2.根据文件类型进行文件读取 由于在实际操作过程中，可能存在原始文件是csv压缩包zip格式，或者xlsx格式。我们需要根据文件名后缀进行判断，然后选择对应的读取文件数据方法。...#获取输入的筛选字段（用‘/’分割），我们用'/'拆分为列表 checkli = self.lineEditcheck.text().split('/') #获取输入的条件参数（用‘/’分割），我们用'...在进行每一步的操作时，最好都能加上边界条件处理，避免出现异常报错导致程序崩溃的情况。 每个槽函数其实都是利用到的python基础知识或者pandas基础数据处理知识，熟练掌握后便可很方便理解和实现。
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 上一节我们重点介绍了针对文本条件的统计方式，这次来把数值相关的讲解一下，并且用一个 Excel 操作思维带你理解...中，不管是数值或是文本的条件统计，本质都是构造条件 bool 列，之后的处理是一样的。...案例1：简单需求 "30岁以上的人数" 先看看 Excel 函数公式的做法： - 简单使用 countifs 即可 - 注意，第二个参数使用文本(双引号包围)，主要是因为需要使用 大于号。...这使得函数公式的语义更好 pandas 中数值条件也很非常容易表达： - 行1：df.age >30 构造出"年龄大于30"的 bool 列 与 Excel之间的关系 你会发现，其实 pandas...- pandas 中构造 bool 列的过程，与 Excel 操作智能表格非常相似 - idxmin、idxmax 可以根据一列值的最小或最大值，获得对应的行索引值
这一步其实有4个操作：①获取文件夹下的文件列表 ②根据文件类型进行文件读取 ③对读取的文件进行简单的数据清洗 ④合并清洗后的数据 2.1.获取文件夹下的文件列表 获取文件夹下文件列表可以使用os.walk...根据文件夹路径+文件名即可组成改文件的绝对路径，用于后续文件读取。...#获取输入的筛选字段（用‘/’分割），我们用'/'拆分为列表 checkli = self.lineEditcheck.text().split('/') #获取输入的条件参数（用‘/’分割），我们用'...split(',') 将计算字段和计算方法进行组合成为字典 dic = {} for i in range(len(fangfa)): #需要注意，这里对于非重复计数，其组合形式有点特别，不能用引号...在进行每一步的操作时，最好都能加上边界条件处理，避免出现异常报错导致程序崩溃的情况。 每个槽函数其实都是利用到的python基础知识或者pandas基础数据处理知识，熟练掌握后便可很方便理解和实现。
在数据生产应用部门，取数分析是一个很常见的需求，实际上业务人员需求时刻变化，最高效的方式是让业务部门自己来取，减少不必要的重复劳动，一般情况下，业务部门数据库表结构一般是固定的，根据实际业务将取数需求做成...sql 脚本，快速完成数据获取---授人以渔的方式，提供平台或工具 那如何实现一个自助取数查询工具？...基于底层数据来开发不难，无非是将用户输入变量作为筛选条件，将参数映射到 sql 语句，并生成一个 sql 语句然后再去数据库执行 最后再利用 QT 开发一个 GUI 界面，用户界面的点击和筛选条件，信号触发对应按钮与绑定的传参槽函数执行...具体思路： 一、数据库连接类 此处利用 pandas 读写操作 oracle 数据库 二、主函数模块 1）输入参数模块，外部输入条件参数，建立数据库关键字段映射 --注：读取外部 txt 文件，将筛选字段可能需要进行键值对转换...tasklist.append(build_code.get(line.strip('\n'))) #键值对转换 return tasklist 2）业务 sql 语句集合 注意in后面{0}不要加引号
在数据生产应用部门，取数分析是一个很常见的需求，实际上业务人员需求时刻变化，最高效的方式是让业务部门自己来取，减少不必要的重复劳动，一般情况下，业务部门数据库表结构一般是固定的，根据实际业务将取数需求做成...sql脚本，快速完成数据获取---授人以渔的方式，提供平台或工具。...基于底层数据来开发不难，无非是将用户输入变量作为筛选条件，将参数映射到sql语句，并生成一个sql语句然后再去数据库执行。...最后再利用QT开发一个GUI界面，用户界面的点击和筛选条件，信号触发对应按钮与绑定的传参槽函数执行。...tasklist.append(build_code.get(line.strip('\n'))) #键值对转换 return tasklist 2）、业务sql语句集合 注意in后面{0}不要加引号
4、Pandas的60个使用技巧[4] 通过这个60多个技巧，节省你的时间和精力。 5、用Flask开发一个多语言Web应用程序[5] 学习如何使用Python Flask创建一个多语言应用程序。...3、stringsifter[9] 一种机器学习工具，可以根据字符串与恶意软件分析的相关性自动对字符串进行排序。...2、压力是负反馈循环的绝佳导火索，它会触发一个坏习惯，坏习惯又会触发内疚感、内心的焦虑和更多压力，这些消极因素会再次触发这个习惯。...3、信息时代，知识的世界是平的，各种学习资源应有尽有，知识获取的主导权已由教师变为学生。教师的主要任务是引导学生应该获取哪些知识，重点解决如何提升学生分析问题、解决问题的能力，如何提升学生的文化素养。...至于具体如何获取知识，那将逐渐变为学生自己的任务。因此，自主学习的能力至关重要。 4、不喜不悲，用好财富，多挣钱、持续挣钱，做好事、持续做好事，让世界更美好一点。
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