一、字典定义 Python 中的 字典 数据容器中 , 存储了 多个 键值对 ; 字典 在 大括号 {} 中定义 , 键 和 值 之间使用 冒号 : 标识 , 键值对 之间 使用逗号 , 隔开 ; 集合..., 同样 字典中的 若干键值对中 , 键 不允许重复 , 值是可以重复的 ; 字典定义 : 定义 字典 字面量 : {key: value, key: value, ... , key: value...= dict() 二、代码示例 - 字典定义 在下面的代码中 , 插入了两个 Tom 为键的键值对 , 由于 字典中的 键 不允许重复 , 新的键值对会将老的键值对覆盖掉 ; 代码示例 : """ 字典...': 16, 'Jack': 21} {} {} 三、根据键获取字典中的值 使用 中括号 [] 获取 字典中的值 ; 字典变量[键] 代码示例 : """ 字典 代码示例 """ # 定义 字典 变量...定义嵌套字典 字典 中的 键 Key 和 值 Value 可以是任意的数据类型 ; 但是 键 Key 不能是 字典 , 值 Value 可以是字典 ; 值 Value 是 字典 数据容器 , 称为 "
02使用pandas来操作Excel文件 1.安装 a.通过Pypi来安装pip install pandas b.通过源码来安装git clone git://github.com/pydata/pandas.gitcd...# df["title"] 返回一个Series对象，记录title这列的数据print(df["title"]) # Series对象能转化为任何序列类型和dict字典类型print(list(df[...lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply') # 返回一个DataFrame对象，多维数据结构print(df) # 1.读取一行数据# 不包括表头，第一个索引值为...(df.iloc[0])) # 转成字典print(dict(df.iloc[-1])) # 也支持负索引 # 2.读取某一个单元格数据# 不包括表头，指定行索引和列索引（或者列名）print(df.iloc...在软件测试领域也有应用，但如果仅仅用excel来存放测试数据，使用Pandas就有点 “杀鸡焉用宰牛刀” 的感觉，那么建议使用特定的模块来处理（比如 openpyxl ）
excel的基本读写能力 与pandas和numpy无缝链接能力 excel里图表管理 excel单元格注释管理 在本节我们主要分享什么？ 主要分享openpyxl的excel读写功能。...对于图表、注释管理、pandas和numpy综合使用不在本节内容讲解范围内，有兴趣的朋友可以自己去研究。...# 读取A1单元格的值 A1 = ws['A1'].value print("A1单元格的值： ", A1) # 读取A2, B2, C2...for index in ('A2', 'B2', 'C2'): print(index, "单元格的值： ", ws[index].value)...# 读取空值的单元格, openpyxl对于空值的单元格，返回None F1 = ws['F1'].value print("F1单元格的值： ", F1) 高级示例 下面就使用
之前们已经分享过一些pandas读写excel的例子，这次我们需要在此基础上还需读写word文档。...自然第一步是读取excel文件，最终产生以调查条目为键，声韵调作为值的字典，而音1声超过1个字符需将最后一个字符上标，所以音1声应该把不需上标和需要上标的分开存储，最终形成一个四元组。..._tr) ## 取出第一行从第二个开始所有单元格 header_cells = t.rows[0].cells[1:] ## 取出新增一行从第二个开始所有单元格 row_cells..._tr) ## 取出第一行从第二个开始所有单元格 header_cells = t.rows[0].cells[1:] ## 取出新增一行从第二个开始所有单元格 row_cells...in header_cells: k = int(header_cell.text[:4].replace('ʰ', '9')) 未发现任何报错，说明对应编号获取成功，于是就可以通过将键k
我们依然使用上一节课的数据集： import pandas as pd movies_df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv", index_col="Title")...我们可以使用.rename()方法通过dict重命名某些列或所有列： movies_df.rename(columns={ 'Runtime (Minutes)': 'Runtime',...注意isnull()返回一个DataFrame，其中每个单元格是真还是假取决于该单元格的null状态。...删除空值非常简单: movies_df.dropna() 这个操作将删除至少有一个空值的任何行，但是它将返回一个新的DataFrame，而不改变原来的数据。...如果您还记得我们从零开始创建DataFrames时，dict的键最后是列名。现在，当我们选择DataFrame的列时，我们使用方括号，就像访问Python字典一样。
Pandas提供了 DataFrame.style 属性，它会返回 Styler对象，用于数据样式的设置。...基于 Pandas提供的方法，本文主要内容概括如下： 内容目录 01 环境准备 使用环境 本次使用的环境如下： MacOS系统 Python 3.8 Jupyter Notebook Pandas 和...颜色高亮设置 对于最大值、最小值、NaN等各类值的颜色高亮设置，pandas 已经有专门的函数来处理，配合 axis 参数可以对行或者列进行应用： highlight_max() highlight_min...可以通过设置 aligh 参数的值来控制显示方式： left: 最小值从单元格的左侧开始。 zero: 零值位于单元格的中心。...mid: 单元格的中心在（max-min）/ 2，或者如果值全为负（正），则零对齐于单元格的右（左）。
Pandas作为数据科学领域鳌头独占的利器，有着丰富多样的函数，能实现各种意想不到的功能。 作为学习者没办法一次性掌握Pandas所有的方法，需要慢慢积累，多看多练。...默认值将返回页面上包含的所有表。此值转换为正则表达式，以便Beautiful Soup和lxml之间具有一致的行为。 「flavor：」 str 或 None要使用的解析引擎。...默认值None尝试使用lxml解析，如果失败，它会重新出现bs4+html5lib。...「decimal：」 str, 默认为 ‘.’可以识别为小数点的字符(例如，对于欧洲数据，请使用“，”)。 「converters：」 dict, 默认为 None用于在某些列中转换值的函数的字典。...键可以是整数或列标签，值是采用一个输入参数，单元格(而非列)内容并返回转换后内容的函数。 「na_values：」 iterable, 默认为 None自定义NA值。
Pandas提供了 DataFrame.style 属性，它会返回 Styler对象，用于数据样式的设置。 基于 Pandas提供的方法，本文主要内容概括如下： ?...内容目录 01 环境准备 使用环境 本次使用的环境如下： MacOS系统 Python 3.8 Jupyter Notebook Pandas 和 Numpy 的版本为： pandas version:...空值设置 05 颜色高亮设置 对于最大值、最小值、NaN等各类值的颜色高亮设置，pandas 已经有专门的函数来处理，配合 axis 参数可以对行或者列进行应用： highlight_max() highlight_min...可以通过设置 aligh 参数的值来控制显示方式： left: 最小值从单元格的左侧开始。 zero: 零值位于单元格的中心。...mid: 单元格的中心在（max-min）/ 2，或者如果值全为负（正），则零对齐于单元格的右（左）。
，除了series都是大小可变的； 较高维数据结构是较低维数据结构的容器，Panel是DataFrame的容器，DataFrame是Series的容器； 如何使用Pandas #!...],SIZE).tolist(), 'D': np.random.normal(100, 10, size=(SIZE)).tolist() }) # iteritems()，每个列作为键...，将值与值作为键和列值迭代为Series对象 print('iteritems:') for key, value in dataFrame.iteritems(): print(key,value...# 6、cat(sep=' ') 使用给定的分隔符连接系列/索引元素。 # 7、get_dummies() 返回具有单热编码值的数据帧(DataFrame)。...； right 使用右侧对象的键； outer 使用键的联合； inner 使用键的交集 # --*--coding:utf-8--*-- import pandas as pd left = pd.DataFrame
，除了series都是大小可变的； 较高维数据结构是较低维数据结构的容器，Panel 是 DataFrame 的容器，DataFrame是 Series 的容器； 如何使用Pandas #!...],SIZE).tolist(), 'D': np.random.normal(100, 10, size=(SIZE)).tolist() }) # iteritems()，每个列作为键...，将值与值作为键和列值迭代为Series对象 print('iteritems:') for key, value in dataFrame.iteritems(): print(key,value...# 6、cat(sep=' ') 使用给定的分隔符连接系列/索引元素。 # 7、get_dummies() 返回具有单热编码值的数据帧(DataFrame)。...； right 使用右侧对象的键； outer 使用键的联合； inner 使用键的交集 # --*--coding:utf-8--*-- import pandas as pd left = pd.DataFrame
具体来说，map()函数可以接受一个字典或一个函数作为参数，然后根据这个字典或函数对 Series 中的每个元素进行映射或转换，生成一个新的 Series，并返回该 Series。...布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。limit：int， default None。..., 'c': 30}# 使用 extend() 方法将 dict1 的键扩展到 list1list1.extend(dict1)print(list1) # 输出: [1, 2, 3, 'a', 'b...，左右数据中都必须存在，否则需要用left_on和right_on来指定left_on:左表的连接键字段right_on:右表的连接键字段left_index:为True时将左表的索引作为连接键，默认为...Falseright_index:为True时将右表的索引作为连接键，默认为Falsesuffixes:如果左右数据出现重复列，新数据表头会用此后缀进行区分，默认为_x和_y举个例子import pandas
D:G列为初二年级1班语文测验成绩表，如何根据语文成绩返回其字母等级？...方法：使用VLOOKUP+MATCH函数，在“2010年3月员工请假统计表”工作表中选择B3:F8单元格区域，输入下列公式=IF($A3="","",VLOOKUP($A3,员工基本信息!...$2:$2,0),0))，按下【Ctrl+Enter】组合键结束。...C$2:$C$6),2,)，按SHIFT+CTRL+ENTER键结束。...python实现：vlookup函数有两个不足（或者算是特点吧），一个是被查找的值一定要在区域里的第一列，另一个是只能查找一个值，剩余的即便能匹配也不去查找了，这两点都能通过灵活应用if和indirect
—— Pandas的DataFrame如何固定字段排序 —— 保证字段唯一性应如何处理 —— 透视表pivot_table函数转化长表注意问题 ——Pandas的DataFrame数据框存在缺失值NaN...Q4、数据运算存在NaN如何应对 需求：pandas处理多列相减，实际某些元素本身为空值，如何碰到一个单元格元素为空就忽略了不计算，一般怎么解决！...defaultdict #一个个添加，dict_1=defaultdict(lambda:"N/A"),key不存在时，返回一个默认值dict_1[7]="G" #以列表形式存放元组中，用dict()...("建筑编码")["建筑名称"] #字典的keys()、values()、items()方法 # keys()用来获取字典内的所有键 #values()用来获取字典内所有值 #items()用来得到一组组键值对...库中使用.where()函数 # df5_13=df5.where((df5.月份=="1月")&(df5.动力用电>5)).dropna(axis=0) # 或pandas库中的query()函数 df
D:G列为初二年级1班语文测验成绩表，如何根据语文成绩返回其字母等级？...G12, 6, 0) python实现：这个比起上一个要麻烦一些，需要用到一些pandas的使用技巧 df1 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='折旧明细表...方法：使用VLOOKUP+MATCH函数，在“2010年3月员工请假统计表”工作表中选择B3:F8单元格区域，输入下列公式=IF(A3="","",VLOOKUP(A:H,MATCH(B2,员工基本信息...SHIFT+CTRL+ENTER键结束。...python实现：vlookup函数有两个不足（或者算是特点吧），一个是被查找的值一定要在区域里的第一列，另一个是只能查找一个值，剩余的即便能匹配也不去查找了，这两点都能通过灵活应用if和indirect
将Excel文件作为Pandas数据框架加载 Pandas包是导入数据集并以表格行-列格式呈现数据集的最佳方法之一。...就像可以使用方括号[]从工作簿工作表中的特定单元格中检索值一样，在这些方括号中，可以传递想要从中检索值的确切单元格。...这将在提取单元格值方面提供很大的灵活性，而无需太多硬编码。让我们打印出第2列中包含值的行的值。如果那些特定的单元格是空的，那么只是获取None。...顾名思义，前者返回给定数字/整数的字母，后者返回字母作为字符串提供的数字。...图27 记住，上面的两个输出my_dict和book_dict可以使用pd.DataFrame()转换为数据框架，这将更容易处理数据。
还有两个创建DataFrame的选项（不太有用）： 从一个dict的列表中（每个dict代表一个行，它的键是列名，它的值是相应的单元格值）。...从一个Series的dict（每个Series代表一个列；默认返回copy，它可以被告知返回一个copy=False的视图）。...使用DataFrame的基本操作 关于DataFrame最好的事情是你可以： 很容易访问它的列，例如，df.area返回列值（或者，df['area']-适合包含空格的列名）。...当使用几个条件时，它们必须用括号表示，如下图所示： 当你期望返回一个单一的值时，你需要特别注意。 因为有可能有几条符合条件的记录，所以loc返回一个Series。...文档中的 "保留键序" 声明只适用于left_index=True和/或right_index=True（其实就是join的别名），并且只在要合并的列中没有重复值的情况下适用。
最简单的方法是使用Excel的条件格式功能。如下图1所示，在列A和列C中有两组数据，要找出这两个区域中不相同的数据。 ?...图1 第1步：选择单元格区域A1:A10，按住Ctrl键，再选择单元格区域C1:C10。 第2步：选取功能区“开始”选项卡中的“条件格式——突出显示单元格规则——重复值”命令，如下图2所示。 ?...图2 第3步：在弹出的”重复值”对话框中，在左侧的下拉列表中选择“唯一”，右侧的“设置为”列表中选择适当的颜色选项，如下图3所示。 ?...图3 单击“确定”按钮，结果如下图4所示，标识出了两组数据中不相同的值。 ? 图4 接下来，我们使用VBA代码分别找出两组数据中不相同的值并输出。...这里使用字典来实现，代码如下： Sub GetDifferentItems() '字典对象变量 Dim dict1 As Object Dim dict2 As Object
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame...是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合 安装并使用Pandas import numpy...index=[2, 5, 3, 7]) data 2 0.25 5 0.50 3 0.75 7 1.00 dtype: float64 Series是特殊的字典 字典是将任意键映射到一组任意值的结构...，而Series对象是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...字典是一个键映射一个值，而DataFrame 是一列映射一个Series 的数据。
我们将使用标准的 NumPy 和 Pandas 导入，来启动我们的代码会话： import numpy as np import pandas as pd Pandas 序列对象 Pandas Series...字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...作为特化字典的DataFrame 同样，我们也可以将DataFrame视为字典的特化。 字典将键映射到值，DataFrame将列名称映射到列数据的Series。...0 0 0 1 1 2 2 2 4 即使字典中的某些键丢失，Pandas 也会用NaN（即“非数字”）值填充它们： pd.DataFrame([{'a': 1, 'b': 2}, {'b': 3, '...作为有序集合的索引 Pandas 对象旨在促进一些操作，例如跨数据集的连接，这取决于集合运算的许多方面。
(df) 对于一个高手来说，从上帝视角对数据有一个基本的把握是最重要的 那么我们需要一个函数 describe 你只需要使用一下，就能得到很多的信息哦~ 来，看一下结果 boys girls...先看代码，在讲解 import pandas as pd df_dict = { "boys":[10,20,30], "girls":[20,40,60] } df = pd.DataFrame...0 0等于index 1等于columns 难度来了，这个地方不好记（因为，我总是搞错 Σ(っ°Д°;)っ） 在尝试大白话解释一下df.count(axis=0)的意思 统计每一列单元格（小格子）数量...有值就有索引 然后再展示一段代码 需求，我们要获取每列中最小值的索引 import pandas as pd df_dict = { "boys":[10,20,30], "girls...T来了 在学习series的时候，我们用了一个s.T 神奇的是啥效果也没有 今天用dataframe在来试一下 import pandas as pd df_dict = { "boys":
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