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Python 读取excel指定的列

还没有介绍如何读取指定的列。 二、举例 目前有一张水果报价表，内容如下： ? 需要提取品名和成本价，完整代码如下： #!.../usr/bin/env python3 # coding: utf-8 import xlrd # 打开excel文件，创建一个workbook对象,book对象也就是fruits.xlsx文件,表含有...rbook.sheets() # xls默认有3个工作簿,Sheet1,Sheet2,Sheet3 rsheet = rbook.sheet_by_index(0)  # 取第一个工作簿 # 循环工作簿的所有行...for row in rsheet.get_rows():     product_column = row[1]  # 品名所在的列     product_value = product_column.value...= '品名':  # 排除第一行         price_column = row[4]  # 价格所在的列         price_value = price_column.value

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Excel与pandas：使用applymap()创建复杂的计算列

标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。...注意下面的代码，我们只在包含平均值的三列上应用函数。因为我们知道第一列包含字符串，如果我们尝试对字符串数据应用letter_grade()函数，可能会遇到错误。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。

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Java 导出 Excel，相同列数据相同的情况下合并单元格【POI的相关依赖自行百度添加】

Java 导出 Excel，相同列数据相同的情况下合并单元格【POI的相关依赖自行百度添加】 一、PoiModel 类用来记录 上一行数据 package com.hypersmart.dashboard.util.excelUtils...的行)，可以是0～65535之间的任何一个 Row row0 = sheet.createRow(0); // 创建单元格（excel的单元格，参数为列索引...，只能从第二列开始*/ /*当前同一列的内容与上一行同一列不同时，把那以上的合并, 或者在当前元素一样的情况下，前一列的元素并不一样，这种情况也合并...*/ /*如果不需要考虑当前行与上一行内容相同，但是它们的前一列内容不一样则不合并的情况，把下面条件中||poiModels.get(i)...，所有当到最后一行时则直接合并对应列的相同内容 加2是因为标题行前面还有2行*/ if(mergeIndex[j] == i && index

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Python元组与列表的相同点与区别

列表和元组都属于有序序列，支持使用双向索引访问其中的元素、使用内置函数len()统计元素个数、使用运算符in测试是否包含某个元素、使用count()方法统计指定元素的出现次数和index()方法获取指定元素的索引...虽然有着一定的相似之处，但列表和元组在本质上和内部实现上都有着很大的不同。 元组属于不可变（immutable）序列，一旦创建，不允许修改元组中元素的值，也无法为元组增加或删除元素。...元组也支持切片操作，但是只能通过切片来访问元组中的元素，而不允许使用切片来修改元组中元素的值，也不支持使用切片操作来为元组增加或删除元素。...从一定程度上讲，可以认为元组是轻量级的列表，或者“常量列表”。 Python的内部实现对元组做了大量优化，访问速度比列表更快。...最后，作为不可变序列，与整数、字符串一样，元组可用作字典的键，也可以作为集合的元素，而列表则永远都不能当做字典键使用，也不能作为集合中的元素，因为列表不是不可变的，或者说不可哈希。

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对比Excel，Python pandas删除数据框架中的列

标签：Python与Excel，pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架，仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似，我们也可以使用.drop()删除列。...图2 del方法 del是Python中的一个关键字，可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。 注意，当使用del时，对象被删除，因此这意味着原始数据框架也会更新以反映删除情况。...图3 重赋值方法 也就是方括号法，但这不是真正的删除方法，而是重新赋值操作。但是，最终结果与删除相同。

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Python辐射校正遥感图像并以一列的形式导出Excel

本文介绍基于Python语言中的gdal模块，读取一景.tif格式的栅格遥感影像文件，提取其中每一个像元的像素数值，对像素值加以计算（辐射定标）后，再以一列数据的形式将计算后的各像元像素数据保存在一个...，即除以10000，并将结果保存在一个.csv格式文件中，且以一列的形式来保存。...这里本文之所以需要用多行一列而非多行多列的矩阵格式来存放数据，是因为后面需要将这些像素数据当作神经网络的预测样本，即一行表示一个样本，所以就需要保存为多行一列；如果大家需要保存为多行多列的矩阵格式，那代码的思路还是一致的...首先，完成辐射定标，也就是通过data = data * 0.0001将像元值乘以0.0001；随后，将处理后的像元值按列展平——在这里，data_one_column = data.flatten()...csv.writer对象，同时指定文件的写入模式为覆盖写入'w'；writer.writerow(["Value"])意味着我们写入.csv格式文件的第一行，即表头，这里是一个标题为Value的列；最后

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Python与Excel的结合 Grid Studio

很多开发者说自从有了 Python/Pandas，Excel 都不怎么用了，用它来处理与可视化表格非常快速。但是这样还是有一大缺陷，操作不是可视化的表格，因此对技能要求更高一点。...近日，开发者构建了名为 Grid studio 的开源项目，它是一个基于网页的表格应用，完全结合了 Python 和 Excel 的优势。 这个工具有何亮点？...Grid studio 是一个基于网页的应用，看起来和 Google Sheets、Microsoft Excel 差不多。然而，它的杀手锏是整合了 Python 语言。...将这个简单的 UI 与 Python 这种成熟的编程语言结合起来简直不要太好用。 用 Python 编写脚本非常简单：只需编写几行代码直接运行即可。...核心集成：读、写 这一 Python 集成的核心是对电子表格的读写接口，它可以在电子表格的数据和 Python 进程中的数据之间建立一个高性能的连接。

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五大方法添加条件列-python类比excel中的lookup

40,100) for i in range(60)]).reshape(20,3),columns=["语文","数学","英语"]) df['总成绩'] = df.sum(axis=1) df 添加一列条件列...，具体不在这讲了，今天讲一下用python怎么实现该功能，总共五种(三大类：映射+numpy+pandas分箱)方法，提前预告下，最后一种数据分箱是与excel 中的 lookup最像的 方法一：映射...这个函数依次接受三个参数：条件；如果条件为真，分配给新列的值；如果条件为假，分配给新列的值 # np.where(condition, value if condition is true, value...中的lookup 方法五 数据分箱pd.cut()——最类似于excel 中 lookup的方法 pd.cut( x, bins, right=True, labels=None, retbins=...，是进行分组的依据， 如果填入整数n，则表示将x中的数值分成等宽的n份（即每一组内的最大值与最小值之差约相等）； 如果是标量序列，序列中的数值表示用来分档的分界值 如果是间隔索引，“ bins”的间隔索引必须不重叠

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使用Python实现df的奇数列与偶数列调换位置，比如A列，B列，调换成B列，A列

一、前言 前几天在Python铂金交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目，使用Python实现df的奇数列与偶数列调换位置，比如A列，B列，调换成B列，A列。 下面是原始内容。...这篇文章主要盘点了使用Python实现df的奇数列与偶数列调换位置，比如A列，B列，调换成B列，A列的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共3个方法，欢迎一起学习交流，我相信还有其他方法，...最后感谢【瑜亮老师】出题，感谢【瑜亮老师】、【kiddo】、【月神】给出的代码和具体解析，感谢【冯诚】、【dcpeng】等人参与学习交流。 小伙伴们，快快用实践一下吧！

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十四)：连续区域

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 本系列上一节已经介绍了最简单的 shift 方法应用，这一节将结合其他技巧，解决诸如"某城市一年最大连续没下雨天数...Excel 上是怎么得到结果： - D列 到 G列 是辅助列 - D列：是C列 的下位移列(不理解的看上期文章) - E列：对比 C列 与 D列 是否不一样 - F列：对 E列 的结果数值化，True...为1，False 为0 - G列：累计求和，上图可直接看到 G2 单元格的公式，不多说了 - 注意看 G列 的内容，相当于根据 C列的内容，相同连续值被划分到一个独立的编号 - 接下来只需要条件筛选+...： - 行2：简单完成 - df.下雨.shift() 相当于 Excel 操作中的 D列 - (df.下雨.shift() !...= df.下雨) 相当于 Excel 操作中的 E列 - .cumsum() 相当于 Excel 操作中的 G列 接下来是分组统计，pandas 的分组其实不需要把辅助列加到 DataFrame 上的

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十四)：连续区域

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 本系列上一节已经介绍了最简单的 shift 方法应用，这一节将结合其他技巧，解决诸如"某城市一年最大连续没下雨天数...Excel 上是怎么得到结果： - D列 到 G列 是辅助列 - D列：是C列 的下位移列(不理解的看上期文章) - E列：对比 C列 与 D列 是否不一样 - F列：对 E列 的结果数值化，True...为1，False 为0 - G列：累计求和，上图可直接看到 G2 单元格的公式，不多说了 - 注意看 G列 的内容，相当于根据 C列的内容，相同连续值被划分到一个独立的编号 - 接下来只需要条件筛选+...： - 行2：简单完成 - df.下雨.shift() 相当于 Excel 操作中的 D列 - (df.下雨.shift() !...= df.下雨) 相当于 Excel 操作中的 E列 - .cumsum() 相当于 Excel 操作中的 G列 接下来是分组统计，pandas 的分组其实不需要把辅助列加到 DataFrame 上的

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基于Python的mysql与excel互相转换

1.mysql转为excel getConn函数获取mysql连接,第1个参数database为要连接的数据库。...mysql2excel函数完成主要转换功能，第1个参数database为要连接的数据库，第2个参数为要转换的数据表，第3个参数为要保存的excel文件名。...利用xlwt.Workbook()方法实例化对象赋值给excel变量，利用excel.add_sheet()方法获取新的表格，利用sheet.write()往excel文件中写入数据。...excel2mysql函数完成主要转换功能，第1个参数为读取的excel文件名，第2个参数为存放数据的数据库，第3个参数为保存的表名。...row_number,利用sheet.ncols获取列数赋值给column_number 利用sheet.row_values获取第一行的内容即字段赋值给field_list，利用循环+sheet.row_values

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概率分析方法与推断统计(来自我写的python书)

1 分析收盘价，绘制小提琴图 小提琴图综合了箱状图与核密度图的特性，从箱状图里能看出数据的各分位数，而从核密度图里，能看出样本数据的分布情况，即每个数值点上样本的密度。...由于是生成随机数，所以每次结果不会相同，如下给出了其中一次的运行结果。...而区间估计要解决的问题是，根据事先制定的正确度与精确度参数，构造适当的区间范围。通俗地讲，通过区间估计能确定“有多少把握能确保某个样本在某个区间范围内”。...待校验的均值 与正确均值的偏差 pvalue的取值 15.5 约为0 接近于1 15.4 约0.1 约0.38 15.7 约0.2 约0.09 15.2 约0.3 约0.01 16 约0.5 约0.0005...本文出自我写的书： Python爬虫、数据分析与可视化：工具详解与案例实战，https://item.jd.com/10023983398756.html ? ? ​

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Excel与python交互，将python的广阔数据分析领域能力接入Excel中

先睹为快 用几个小视频，给大家一同感受下Excel催化剂的与python交互的效果，细节没看清楚不要紧，后续还会出视频。...Excel与python的交互史 python和Excel都是一个现象级的工具，两者都有巨大的使用人群，两者的打通，社区里有各种方案。...传送门：谈谈热门xlwings与Excel催化剂版的python与Excel相结合的异同点 Excel催化剂与python交互原理 此方案并非独立的能力，需要用户电脑端许多的环境的辅助，首先最核心的是需要安装...在此次的Excel与python交互中，为我们做出了更合理的.NET与python的数据交互机制，和一个非常难点的保持python程序的进程持久性，花了大量的时间帮忙开发底层的轮子。...多亏了他是.NET与python两者都精通的前提下，才跑通了这条艰辛之路。 公众号【数据大宇宙】也有大量关于Excel与python对比学习的优质文章推送，有兴趣的不妨多多关注。

1.1K20

打破Excel与Python的隔阂，xlwings最佳实践

本系列将结合实际应用，教会你如何利用xlwings，把Excel与Python的各自优势充分发挥 前言 说到必需学习的数据工具，Excel 无疑是唯一的答案 ，各种基本操作、函数公式、透视表，这些都是非常好用的功能...自动化控制 Excel，我认为 vba 是目前最好的平台。但是 vba 的数据处理能力实在有限(别把表格处理与数据处理混淆)。...而 Python 之所以在数据领域受宠，完全是因为他有一些非常好用的库(numpy、pandas等)，如果没有这些库，实际上 Python 与 vba 没有多大区别(只是在数据处理方面)。...代码的 Excel 文件 myproject.py，这是带 Python 代码的文件 接下来开始我们的小工具制作 ---- 加载数据 从一个简单任务开始，当我们在一个 Excel 单元格上输入文件路径与工作表名字...： 其中来源选择 Sheet2 的A列 现在可以下拉选择文件： 目前这个功能无法随时监控文件夹的文件变化，后面我们再想办法解决 ---- 最后 今天内容已经比较多了，以后我们将继续完善和添加其他功能到此工具上

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合并多个Excel文件，Python相当轻松

标签：Python与Excel,pandas 下面是一个应用场景： 我在保险行业工作，每天处理大量数据。有一次，我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。...图6：合并数据框架，共21行和8列 第二次合并 我们获取第一次合并操作的结果，然后与另一个df_3合并。...这一次，因为两个df都有相同的公共列“保险ID”，所以我们只需要使用on='保险ID'来指定它。最终的组合数据框架有8行11列。...有两个“保单现金值”列，保单现金值_x（来自df_2）和保单现金值_y（来自df_3）。当有两个相同的列时，默认情况下，pandas将为列名的末尾指定后缀“_x”、“_y”等。...:\combine_df.xlsx') 合并操作的性能：Excel与Python 你可能已经熟悉Excel，并且知道如果有数千个查找公式，它会有多慢，而此时Python合并两个大型数据集的速度会飞快。

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Excel技巧：在工作表中绘制完美的形状

标签：Excel技巧 “绘图”工具栏中的椭圆形工具很难使用。如果开始在单元格的左上角绘制矩形，形状将从该角开始。但是，如果在同一个点开始画一个圆，画的椭圆将不会完全包含单元格中的文本。...为了在一个单元格周围绘制一个圆圈，必须从单元格外很远的地方开始。怎么知道要从多大程度上超出你的数据才能包括所有数据？一种解决方案是在绘制椭圆时按住Ctrl键（或按住Ctrl+Shift键绘制圆）。...使用Alt键时，矩形可以是两列宽或三列宽，但不能是2.5列宽。 如果要调整正方形的大小，在拖动角控制柄的同时按住Shift键，这将强制Excel保持纵横比不变。...如果需要制作许多大小相同的正方形，按住Ctrl键并拖动第一个正方形以制作相同的副本。然后，可以在按住Ctrl键的同时单击两个正方形，然后按住Ctrl键并拖动以创建四个正方形。...注：以上技巧来自www.mrexcel.com，供参考。 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。

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