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。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。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
经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。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 。
Excel与Python都是数据分析中常用的工具,本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作!
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 在大数据时代,数据的来源具有多样性、复杂性。 针对数量庞大、渠道及格式多样的数据,数据清洗就成为刚需。 在数据分析中,数据清洗实际上是十分繁重且关键的一步。 Power Query作为数据清洗的工具,能将这些多源的数据集中并统一转换成所需要的格式,为数据分析创造前提条件。 此外,Power Query还能使办公自动化更进一步,与常用办公软件Excel无缝衔接,使日常的重复工作实现自动化,得到高效并准确的处理结果,不仅可以为企业节省人力成本,还可以为个
1、字段抽取 字段抽取是根据已知列数据的开始和结束位置,抽取出新的列 字段截取函数:slice(start,stop) 注意:和数据结构的访问方式一样,开始位置是大于等于,结束位置是小于。 from pandas import read_csv df = read_csv( 'D:\\PDA\\4.6\\data.csv' ) #默认将电话号码按照数值型来处理了,需要先转换为字符型,astype df['tel'] = df['tel'].astype(str) #运营商 bands = df[
日常工作中我们经常接触到一些文本类信息,需要从文本中解析出数据信息,然后再进行数据分析操作。
Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上,并提供了一套全面的向量化字符串操作,它们成为处理(阅读“清理”部分)实际数据时所需的重要部分。在本节中,我们将介绍一些 Pandas 字符串操作,然后使用它们来部分清理从互联网收集的,非常混乱的食谱数据集。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 传统的Excel单表虽然可以有100万行数据的承载量,但是在实际分析时,20万行的数据就已经让传统的Excel非常吃力了。 但是,如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件,即使是上百万行数据,也可以在短时间内快速完成处理和分析。 Power Query在Excel和Power BI Desktop中都是内置组件,并且管理界面和知识体系保持了高度一致。 其实,Power BI中的Power Query和Power P
iOS是运行于iPhone、iPad和iPod touch设备上、最常用的移动操作系统之一。作为互联网应用的开发者、产品经理、体验设计师,都应当理解并熟悉平台的设计规范。这有利于提高我们的工作效率,保证用户良好的体验。
在Excel中,拆分是一项常见的任务,而Excel中的“分列”功能只能将单列文本拆分成多列。如果想拆分并提取文本中的数字,或者将文本拆分成多行,那么使用Power Query是一个好的选择。
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后,整个文件夹如下图所示。
豆瓣是一个提供图书、电影、音乐等文化产品的社区平台,用户可以在上面发表自己的评价和评论,形成一个丰富的文化数据库。本文将介绍如何使用爬虫技术获取豆瓣图书的评分数据,并进行可视化分析,探索不同类型、不同年代、不同地区的图书的评分特征和规律。
在文本处理和数据清洗阶段,对字符串或者字符型变量进行分割、提取或者合并虽然谈不上什么高频需求,但是往往也对很重要的。 接下来跟大家大致盘点一下在R语言与Pyhton中,常用的字符串分割与合并的函数。 R语言: 字符串向量: 针对向量: strsplit #针对字符串向量(拆分) str_split #针对字符串向量(拆分)stringr包内函数 paste #针对向量合并 针对数据框: unite #合并数据框中的某几列 separate #将数据框中某一列按照某种模式拆分成
可以使用separate(column,into,sep =“[\ W _] +”,remove = True,convert = False,extra ='drop',fill ='right')函数将列拆分为多个列。 separate()有各种各样的参数:
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每个机器学习项目都有自己独特的形式。对于每个项目,都可以遵循一组预定义的步骤。尽管没有严格的流程,但是可以提出一个通用模板。
日常工作中经常需要对一系列的表进行合并,或者对一份数据按照某个分类进行拆分,今天我们介绍Python和VBA两种实现方案供大家参考~
今天在粉丝交流群里有群友询问了一个已知每个货品的库存,求组合商品(就是多个货品捆绑组合成一个组合商品)的库存量。逻辑上讲,应该是组合商品里货品库存最低的那个货品存量决定整个组合商品的库存量(水桶原理),那么如何实现呢?
数据表是由表名、表中的字段和表的记录三个部分组成的。设计数据表结构就是定义数据表文件名,确定数据表包含哪些字段,各字段的字段名、字段类型、及宽度,并将这些数据输入到计算机当中。
Excel插件中烂大街的合并工作薄/表功能,在python上可以优雅完成,但前提是数据干净整齐。
CSV(或文本文件)的导入方式与外部Excel文件的导入方式基本一致,本文章从2个例子说明规范CSV文件的导入以及非规范CSV文件导入时需要注意的问题,导入文本文件的方法与CSV的基本一致,不单独举例。
作为数据分析师,有时候我们拿到的数据可能有成百上千行或者成百上千列,如果我们想要选中这成百上千数据中的一部分进行处理,常规的方法是拖动鼠标进行框选,但对于数据量大的情况这种方法不一定好,这时候就该Excel快捷键出马了。
作为一名数据专家,日常工作很可能都是在使用数据之前对其进行导入、操作和转换。可悲的是,许多人都没有机会接触到拥有精心策划过的数据的大数据库。相反,被不断地喂食 “TXT” 或 “CSV” 文件,并且在开始分析之前,必须经历将它们导入到 Excel 或 Power BI 解决方案的过程。对用户来说,重要的商业信息往往是以以下格式存储或发送给用户的。
在Excel中,如果我们想要在一个单元格中将内容显示在不同行,可以在需要断行处使用Alt+回车键。然而,有时候会反过来。工作表中有多个单元格中都存在在不同行显示内容,而我们需要删除这些换行符,将内容显示在一行。如何快速处理呢?
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本系列前2篇已经稍微展示了 python 在数据处理方面的强大能力,这主要得益于 pandas 包的各种灵活处理方式。
1,表头或是excel的索引如果是中文的话,输出会出错 解决方法:python的版本问题!换成python3就自动解决了!当然也有其他的方法,这里就不再深究 2,如果有很多列,如何输出指定的列? 需求
对beautifulsoup的简单使用,beautifulsoup是爬虫中初学者使用的一个第三方库,操作简单,代码友好。 将代码包含到函数中,通过调用函数,实现重复爬取
对于列的拆分一般使用的比较多,也相对容易,通过菜单栏上的拆分列就能搞定,那如果是多列拆分又希望能一一对应的话需要如何操作呢?如图1所示,这是一份中国香港和中国台湾的电影分级制度,需要把对应的分级制度和说明给对应,那如何进行处理呢?目标效果如图2所示。
问题如下图,像这种将混在一个单元格里的内容,怎么拆分出来变成明细表?
上一节我们讨论了 Python 在数据处理上的优势,前后台大概收到的有用评论如下:
Pandas是python中用于数据分析的一个强大的库。在数学建模中,往往会遇到大数据的题目,数量级通常在六位数以上。若使用人工处理数据的方法,根本不可能在四天之内处理完,并且电脑内存不够Excel会很卡。 因此,要选大数据的题目,必须要掌握Pandas的一些基本操作。 笔者认为,一个个API学习并不是最有效的方式,最有效的方式是通过实战案例来进行学习。本篇内容将以2020年国赛C题数据为例,进行处理。
df 中RSRP<=-110占比字段为 str ,需要先转换为 float 再除以100,最后用1-该值得到RSRP覆盖率
在互联网时代,网站数据是一种宝贵的资源,可以用来分析用户行为、市场趋势、竞争对手策略等。但是,如何从海量的网页中提取出有价值的信息呢?答案是使用网络爬虫。
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:
大海:嗯。这个直接操作的方法是有点儿问题,主要是因为,操作分列的时候,PQ会直接生成固定的列名,原来最多只要3个内容,就只生成了3列,所以以后有更多的数据时,就没有地方放了。你看原来生成的代码:
使用xlrd和xlwt扩展包,确定工作簿中工作表的数量、名称和每个工作表中行列的数量。 1excel_introspect_workbook.py
创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。我们将此数据集导出到文本文件,以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验
群友问:如下图,像这种将混在一个单元格里的内容,怎么拆分出来变成明细表?
如果你平常做数据分析用 Excel,想要用 Python 做还不太会?那这篇系统的文章一定能帮到你!建议先收藏后食用
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法,可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
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