Pandas根据某一列中的前10个值在另一列中赋值 - 腾讯云开发者社区

一、前言前几天在Python最强王者交流群【冫马讠成】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。...：二、实现过程方法一这里【瑜亮老师】给出一个可行的代码，大家后面遇到了，可以对应的修改下，事半功倍，代码如下所示： df['dmean'] = df['marks'].map(lambda x:...np.mean(x)) 运行之后，结果就是想要的了。...(np.mean) 运行之后，结果就是想要的了。...完美的解决了粉丝的问题！三、总结大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，一共两个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。

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Pandas中如何查找某列中最大的值？

一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：譬如我要查找某列中最大的值，如何做？二、实现过程这里他自己给了一个办法，而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()])，方法确实是可以行得通的，也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。三、总结大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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Excel应用实践19：根据工作表某列中的值从另一工作簿中获取数据

图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?...Set wksData =Workbooks("Data.xlsx").Sheets("Sheet1") '判断所选单元格是否在列C中 If ActiveCell.Column... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格

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在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...>>> s = pd.Series(['1', '2', '4.7', 'pandas', '10']) >>> s 0 1 1 2 2 4.7 3 pandas...默认情况下，它不能处理字母型的字符串’pandas’： >>> pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise') ValueError: Unable...)的列将被单独保留。...例如，用两列对象类型创建一个DataFrame，其中一个保存整数，另一个保存整数的字符串： >>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1

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用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。图3 使用pandas获取列有几种方法可以在pandas中获取列。...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。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。

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问与答112：如何查找一列中的内容是否在另一列中并将找到的字符添加颜色？

引言：本文整理自vbaexpress.com论坛，有兴趣的朋友可以研阅。...Q：我在列D的单元格中存放着一些数据，每个单元格中的多个数据使用换行分开，列E是对列D中数据的相应描述，我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据，并将找到的数据标上颜色，如下图1所示。 ?...A：实现上图1中所示效果的VBA代码如下： Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中...，然后遍历该数组，在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值，如果出现则对该值添加颜色。

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大佬们,如何把某一列中包含某个值的所在行给删除

一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。大佬们，如何把某一列中包含某个值的所在行给删除？比方说把包含电力这两个字的行给删除。...这里【FANG.J】指出：数据不多的话，可以在excel里直接ctrl f，查找“电力”查找全部，然后ctrl a选中所有，右键删除行。...二、实现过程这里【莫生气】给了一个思路和代码： # 删除Column1中包含'cherry'的行 df = df[~df['Column1'].str.contains('电力')] 经过点拨，顺利地解决了粉丝的问题...顺利地解决了粉丝的问题。但是粉丝还有其他更加复杂的需求，其实本质上方法就是上面提及的，如果你想要更多的话，可以考虑下从逻辑方面进行优化，如果没有的话，正向解决，那就是代码的堆积。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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arcengine+c# 修改存储在文件地理数据库中的ITable类型的表格中的某一列数据，逐行修改。更新属性表、修改属性表某列的值。

作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下：我的需求是：已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示： ? ?...updateCursor = pTable.Update(queryFilter, false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改的列...= "X";//新值，可以根据需求更改，比如字符串部分拼接等。

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numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨

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数据分析篇(五)

# 以下我们认为attr3中有很多数据,字段还是和上面的一样 # 取前50行数据 attr3[:50] # 取前20行的name字段 attr3[:20]['name'] # 单独取某一列的数据 attr3...取出年龄大于10，小于20的 attr4[(10<attr4['age'])&(attr4['age']<20)] # &表示and |表示或 pandas中字符串的方法 # 这里只介绍常用几种 # 模糊查询名字含有三的是...缺失数据的处理我们如果读取爬去到的大量数据，可能会存在NaN值。出现NaN和numpy中是一样的，表示不是一个数字。我们需要把他修改成0获取其他中值，来减少我们计算的误差。...] # 删除存在NaN的行 attr4.deopna(axis=0) # 列就是axis = 1 # 想删除某一列全部为NaN的行 attr4.deopna(axis=0,how='all') # 只要有一个...()) # 赋值为NaN值 att4['age'][0] = np.nan # 赋值为0的数据为NaN attr4[attr4==0] = np.nan nan是不会参与平均值等计算的，0会参与计算。

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筛选功能（Pandas读书笔记9）

分享筛选功能之前，我们先分享如何提取某一列，某一行一、提取DataFrame数据的某一行 1、显示前N行使用head函数 ? 2、显示后N行 ? 3、显示任意某一行 ?...这里两个数字都是闭合的，案例中[7:11]则选取的是第8行至第12行（pandas从0开始编号）二、提取任意列 1、按照列名提取单列 ? 2、按照列名提取多列 ?...五、筛选失败的解决方案成功的道路总是相同的，不成功的道路各有各的不同，本环节其实才是本篇文章的精华之一，另一个精华就是模糊筛选~~ 我们已经实现了根据涨跌额来实现筛选，那根据涨跌幅为正数进行筛选可以吗...)将原始数据强制转化为浮点型数据，除以100，让原始数据保持不变；最后使用赋值将更改后的数据重新赋值给涨跌幅那一列。...=0, end=None)>=0 将名称那一列使用字符串的find函数，如果find的返回值大于0，证明就是含有金字的，如果没有金字，返回值是-1，所以通过该方法可以判断哪行数据含有金字。

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pandas读取表格后的常用数据处理操作

这篇文章其实来源于自己的数据挖掘课程作业，通过完成老师布置的作业，感觉对于使用python中的pandas模块读取表格数据进行操作有了更深层的认识，这里做一个整理总结。...更加详细的使用说明可以参考昨日「凹凸数据」的另一条推文，《 ix | pandas读取表格后的行列取值改值操作》。...tabledata.ix[i,2] == "商务出行": hotel_name_list.append(tabledata.ix[i,1]) print(hotel_name_list) 4、取出某一列的数值是缺失值的数据...可以用于替换数量方向的控制我们这里根据需求，最简单的就是将需要修改的这一列取出来进行修改，之后对原数据进行列重新赋值即可 name_columns = [' ','名字','类型', '城市', '地区...平均值的求解肯定不需要缺失值参与，于是我们先取出某一列不存在的缺失值的所有数据，再取出这一列数据，通过mean函数直接获取平均值。

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机器学习库：pandas

写在开头在机器学习中，我们除了关注模型的性能外，数据处理更是必不可少，本文将介绍一个重要的数据处理库pandas，将随着我的学习过程不断增加内容基本数据格式 pandas提供了两种数据类型：Series...和DataFrame，在机器学习中主要使用DataFrame，我们也重点介绍这个 DataFrame dataframe是一个二维的数据结构，常用来处理表格数据使用代码 import pandas as...，我们想知道不同年龄的数量分别有多少，这时就可以使用value_counts函数了，它可以统计某一列的值的数量 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name...a和b先分组，这就是groupby函数的作用 groupby函数的参数是决定根据哪一列来进行分组的 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'str': ['a...) 注意：在使用drop时，如果只写df.drop()是没有用的，你必须像上面两个例子一样，将drop后的df表格赋值给原来的表格。

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python pandas 基础之一

value_counts(), 返回各个不同的元素，并计算元素在Series中的个数。 isin(), 用来判断所属关系，判断给定的一列元素是否包含在Series数据结构中。isin()返回布尔值。...它能够通过标签对齐，其中标签不一致的值为NaN 二. pandas: 数据结构跟excel类似，类似于将Series使用场景应用的多维。各列的数据结构可以是不同类型的。...获取索引的列表：frame.index 获取所有的元素：frame.values 获取一列，用列名称即可：frame['price'],返回一个Series对象另一种获取列的方法：frame.price...['new']=[23,45,67] 修改某一列的值类似。...用Series给某一列赋值： ser=pd.Series(np.arange(4)) frame['new']=ser isin()原属所属关系，和Series方法类似: frame.isin([1,'

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Pandas部分应掌握的重要知识点

1、查看特殊行的数据（1）查看前n行：head(n)，不指定n时默认前5行。...5的行； ② loc索引器的切片却包含终值，所以team.loc[3:4,[0,2]]中却包含行标签为4的行； ③ 同样是整数，在iloc索引器中将被解读为行/列下标，而在loc索引器中将被解读为行...：\n",df) sex_value=pd.Series(['M','M','F','F']) salary_value=[6000,5000,4000,3000] #在尾部增加一列：采用赋值法 df[...df.loc[len(df),:]=['Mike','Guarding','M',2000] print("在尾部增加一行之后：") df 3、修改一列数据修改一列数据仍采用对列进行赋值操作的形式。...的过滤条件要求显式的指定某一列六、处理缺失值 1、Pandas中缺失值的表示 Pandas表示缺失值的一种方法是使用NaN(Not a Number)，它是一个特殊的浮点数；另一种是使用Python中的

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Python开发之Pandas的使用

一、简介 Pandas 是 Python 中的数据操纵和分析软件包，它是基于Numpy去开发的，所以Pandas的数据处理速度也很快，而且Numpy中的有些函数在Pandas中也能使用，方法也类似。...Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构，即 Pandas Series(可类比于表格中的某一列)和 Pandas DataFrame(可类比于表格)。...其参数如下： value：用来替换NaN的值 method：常用有两种，一种是ffill前向填充，一种是backfill后向填充 axis：0为行，1为列...inplace：是否替换原数据，默认为False limit：接受int类型的输入，可以限定替换前多少个NaN 五、数据分析流程及Pandas应用 1、打开文件 python...row_name','col_name'] #筛选某列中满足某条件的数据 df[df['col_name'] == value]#等于某值的数据，同理满足所有比较运算符 df.query('col_name

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Python数据分析-pandas库入门

pandas使用最多的数据结构对象是 DataFrame，它是一个面向列（column-oriented）的二维表结构，另一个是 Series，一个一维的标签化数组对象。...代码示例： import pandas as pd obj = pd.Series([1,4,7,8,9]) obj Series 的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。...例如，我们可以给那个空的 “debt” 列赋上一个标量值或一组值（数组或列表形式），代码示例： frame2.debt = np.arange(6.) frame2 注意：将列表或数组赋值给某个列时，...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给 DataFrame，pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引，代码示例： #DataFrame另一种常见的数据形式是嵌套字典...iloc获取特定位置的值, iloc是根据行数与列数来索引的 print(df.iloc[1,0]) # 13, numpy ndarray ''' 4 ''' print(df.iloc[3:

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Pandas_Study01

需要注意的是，在访问dataframe时，访问df中某一个具体元素时需要先传入行表索引再确定列索引。 2....，否则按列连接 # 删除一列，在原有的dataframe上进行操作 del df['日期'] 或是使用 pop 方法，返回被删除的数据列(只能是某一列) df.pop('cx') # 通过 drop...如果参与运算的一个是DataFrame，另一个是Series，那么pandas会对Series进行行方向的广播，然后做相应的运算。 4)....如果是列方向的运算，一个是dataFrame，另一个是Series，首先将Series沿列方向广播，然后运算。...pandas 常用函数 pandas中的函数一般会有两种结果，一是copy，即返回一个修改后的副本，原有的不变，二是inplace，即在原有基础上直接进行修改。

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pandas | 使用pandas进行数据处理——DataFrame篇

当我们在jupyter输出的时候，它会自动为我们将DataFrame中的内容以表格的形式展现。...既然是dict我们自然可以根据key值获取指定的Series。 DataFrame当中有两种方法获取指定的列，我们可以通过.加列名的方式或者也可以通过dict查找元素的方式来查询： ?...我们要创建一个新的列也很简单，我们可以像是dict赋值一样，直接为DataFrame赋值即可： ? 赋值的对象并不是只能是实数，也可以是一个数组： ?...我们要修改某一列也非常简单，也是通过赋值一样的方法覆盖原数据即可。...由于在DataFrame当中每一列单独一个类型，而转化成numpy的数组之后所有数据共享类型。那么pandas会为所有的列找一个通用类型，这就是为什么经常会得到一个object类型的原因。

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python数据处理和数据清洗

pandas as pd df = pd.read_csv("/Users/feifei/hotpot.csv") # 计算性价比评分，通过赋值，将结果添加为df的"性价比评分"列 df["性价比评分...；在上面这个案例里面，我们通过一个店铺的口味评分和人均消费凝练出来一个性价比评分作为新的数据变量，根据这个店铺的服务评分和环境评分凝练出来这个氛围的评分作为新的数据变量，最后这两个新的变量就会作为新的表头显示在我们原来的数据表格里面去...(2) # 使用print()输出df print(df) 4.对于某一列的数据进行排序我们上面综合得到了这个性价比评分和氛围评分，我们想要根据这两个指标进行这个店铺的排名 sort_values就是一个函数的调用...这一列的缺失值筛选出，赋值给变量dfPayNull # dfPayNull就是，包含所有payment_provider这一列缺失值的行 dfPayNull = df[df['payment_provider...输出dfWrongTime print(dfWrongTime) 10.分析处理重复值 pandas的duplicated()函数专门对重复值进行处理。

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Pandas中求某一列中每个列表的平均值

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