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。...如果要覆盖原始数据框架，则要包含参数inplace=True。 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。...实际上我们没有删除，而是创建了一个新的数据框架，其中只包含用户姓名、城市和性别，有效地“删除”了其他两列。然后，我们将新创建的数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码中的双方括号。...但是，如果需要删除多个列，则需要使用循环，这比.drop()方法更麻烦。 重赋值 当数据框架只有几列时效果最好；或者数据框架有很多列，但我们只保留一些列。
/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...2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作，以最大值和最小值的求取为例，这里以第一列为目标数据，来进行求值。 ?...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
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。...DataFrames 数据框架的剖析 Pandas的主要数据结构是一个DataFrame。它捆绑了一个二维数组，并为其行和列加上标签。...就像原来的join一样，on列与第一个DataFrame有关，而其他DataFrame是根据它们的索引来连接的。 插入和删除 由于DataFrame是一个列的集合，对行的操作比对列的操作更容易。...默认情况下，Pandas会对任何可远程求和的东西进行求和，所以必须缩小你的选择范围，如下图： 注意，当对单列求和时，会得到一个Series而不是一个DataFrame。...要将其转换为宽格式，请使用df.pivot： 这条命令抛弃了与操作无关的东西（即索引和价格列），并将所要求的三列信息转换为长格式，将客户名称放入结果的索引中，将产品名称放入其列中，将销售数量放入其 "
用于现金流预测的Python工具 我们可以使用列表或pandas库来预测现金流。可能还有其他工具或库，有兴趣的可以进一步研究，但这里只使用列表和pandas。...图1 使用列表建模 Python列表是一种有序的数据结构，这正是我们建模时间序列数据（即随时间变化的现金流）所需要的。...然后，再循环29次，计算随后每年的收入，并将其添加到列表中。我们有一个30年的现金流预测。...图2 我们知道，对于在zip()函数中创建的每个元组，第一个元素是收入，第二个元素是贴现率，因此我们可以将它们相乘以获得贴现现金流。让我们通过元组循环计算贴现现金流，并将其放入另一个列表中。...让我们从创建一个包含30行和2列的pandas数据框架开始——一列用于收入预测，另一列用于贴现率。 图4 一旦我们有了这两个向量，我们可以将它们相乘得到贴现现金流，然后求和sum()得到现值。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。...增加数据列有两种办法：可以从头开始定义一个 pd.Series，再把它放到表中，也可以利用现有的列来产生需要的新列。比如下面两种操作： 定义一个 Series ，并放入 'Year' 列中： ?...Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组，并对其应用统计函数，比如求和，平均数，中位数，标准差等等… 举例来说，用 .groupby() 方法，我们可以对下面这数据表按...使用 pd.read_excel() 方法，我们能将 Excel 表格中的数据导入 Pandas 中。请注意，Pandas 只能导入表格文件中的数据，其他对象，例如宏、图形和公式等都不会被导入。
为了一劳永逸地巩固我对这些概念的理解，并为大家免去一些StackOverflow的搜索，我在文章中整理了自己在使用Python，NumPy和Pandas时总是忘记的东西。...具体来说，map函数接受一个列表并通过对每个元素执行某种操作来将其转换为新列表。在下面的示例中，它遍历每个元素并将其乘以2的结果映射到新列表。请注意，这里的list函数只是将输出转换为列表类型。...在Pandas中删除列或在NumPy矩阵中对值进行求和时，可能会遇到这问题。...Concat允许用户在其下方或旁边附加一个或多个dataframe（取决于你如何定义轴）。 ? Merge可以基于特定的、共有的主键（Primary Key）组合多个dataframe。 ?...我希望我介绍的这些在使用Python做数据科学时经常遇到的重要但又有点棘手的方法、函数和概念能给你带来帮助。 而我自己在整理这些内容并试图用简单的术语来阐述它们的过程中也受益良多。
标签：Python与Excel,pandas 通过前面的一系列文章的学习，我们已经学习了使用pandas将数据加载到Python中的多种不同方法，例如.read_csv()或.read_excel()。...注意输出的结果。 图2 现在，让我们从列表[a，b]中创建一个数据框架。它实际上只是将上述结构放入一个数据框架中。...因为我们没有指定index和columns参数，默认情况下它们被设置为从0开始的整数值。记住，Python是基于0的索引。 图3 如果你查看[a，b]和新的数据框架，以上内容实际上非常直观。...然而，如果你打算创建两列，第一列包含a中的值，第二列包含b中的值，该怎么办？你仍然可以使用列表，但这一次必须将其zip()。 图4 好的，但是zip对象到底是什么？...现在，如果从该迭代器创建一个数据框架，那么将获得两列数据： 图6 从字典创建数据框架 最让人喜欢的创建数据框架的方法是从字典中创建，因为其可读性最好。
标签：Python与Excel协同，pandas 本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。 SUMIF可能是Excel中最常用的函数之一。...pandas中的SUMIF 使用布尔索引 要查找Manhattan区的电话总数。布尔索引是pandas中非常常见的技术。本质上，它对数据框架应用筛选，只选择符合条件的记录。...图3：Python pandas布尔索引 使用已筛选的数据框架，可以选择num_calls列并计算总和sum()。...可以使用上面的方法循环五个行政区的名称，然后逐个计算，但这有点低效。 使用groupby()方法 pandas库有一个groupby()方法，允许对组进行简单的操作（例如求和）。...“未指定”类别可能是由于缺少一些数据，这里不重点讨论这些数据。 Pandas中的SUMIFS SUMIFS是另一个在Excel中经常使用的函数，允许在执行求和计算时使用多个条件。
zip函数¶ zip 函数是Python内置函数之一，它用于将多个可迭代对象中对应位置的元素打包成元组的形式，并返回一个新的可迭代对象。...使用内置函数求矩阵逐列元素的和： c1 = sum(a) 这行代码使用了Python的内置sum()函数，对矩阵a中的每一列元素进行求和。...取而代之的是使用更通用和灵活的MultiIndex技术，将多个DataFrame对象组合在一起。 因此，在较新的Pandas版本中，主要的数据结构是Series和DataFrame。...groupby 是 pandas 中的一个函数，用于根据一个或多个列的值对 DataFrame 进行分组操作。它可以用于数据聚合、统计和分析。...Python编写，使用pandas和pylab库从Excel文件中读取数据并创建条形图。
与Excel中的筛选类似，我们还可以在数据框架上应用筛选，唯一的区别是Python pandas中的筛选功能更强大、效率更高。...可能你对一个500k行的Excel电子表格应用筛选的时候，会花费你很长的时间，此时，应该考虑学习运用一种更有效的工具——Python。...此数据框架包括原始数据集中的所有列，我们可以将其作为一个独立的表（数据框架）使用，而不需要额外的步骤（例如，如果我们在Excel中进行筛选后，需要将其复制到另一个工作表或删除其他行以使其成为“一个表”）...如果不需要新数据框架中的所有列，只需将所需的列名传递到.loc[]中即可。例如，仅需要选择最新排名、公司名称和营业收入，我们可以执行以下操作。注意，它只返回我们指定的3列。...在现实生活中，我们经常需要根据多个条件进行筛选，接下来，我们将介绍如何在pandas中进行一些高级筛选。
df.fillna(0)将df中的nan赋值为0， 新增加三列OPEN,TOTAL,CLOSE并都赋值为0....python ? 耗时esproc0.015python0.089 6.计算每个人的起止值班时间 题目介绍：表duty记录着值班情况，一个人通常会持续值班几个工作日再换其他人，数据如下： ?...A3中 A7: A.pivot(g,…;F,V;Ni:N'i,…)，以字段/表达式g为组，将每组中的以F和V为字段列的数据转换成以Ni和N'i为字段列的数据，以实现行和列的转换。...pd.concat()将列表中的数据连接成新的dataframe pd.pivot_table(data,index,columns,values)将其改为透视表。 结果： esproc ?...另外python中的merge函数不支持差集计算（或许其他函数支持），造成在第四例中特别麻烦。python pandas的dataframe结构是按列进行存储的，按行循环时就显得特别麻烦。
标签：Python与Excel, pandas 在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。...datetime_is_numeric参数还可以帮助pandas理解我们使用的是datetime类型的数据。 图2 添加更多信息到我们的数据中 继续为我们的交易增加两列：天数和月份。...在下面的示例中，我们首先按星期几对数据进行分组，然后指定要查看的列——“Debit（借方）”，最后对分组数据的“Debit”列执行操作：计数或求和。...，也允许使用正则元组，因此我们可以进一步简化上述内容： 图7 按多列分组 记住，我们的目标是希望从我们的支出数据中获得一些见解，并尝试改善个人财务状况。...我们将仅从类别中选择“Entertainment”和“Fee/Interest Charge”，并检查新数据集。
对如下的二维数组进行提取,选择第一行第二列的数据元素并输出。...数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...How 提到了连接的类型 left_suffix 要从左框架的重叠列中使用的后缀 right_suffix 要从右框架的重叠列中使用的后缀 sort 对输出进行排序 【例】对于存储在本地的销售数据集..._NoValue'>)返回给定轴上的数组元素的乘积。程序代码 如下所示： 【例】请使用Python对多个数组进行求和运算操作。...： 四、数据运算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。
Excel是一种编程语言 如果你使用Excel不只是记录购物清单，那么肯定会使用=SUM(A1:A4)之类的函数来对一系列单元格求和。...如果你想想这是如何工作的，就会注意到一个单元格的值通常取决于一个或多个其他单元格，这些单元格可能会再次使用依赖于一个或多个其他单元格，依此类推。...后面，我们将基于这些层构建一个真正的应用程序：Excel将是展示层，而业务层和数据层将移到Python中，在Python中更容易正确地构造代码。 DRY原则 DRY原则：不要重复自己。...这样，你可以在将电子表格交给用户之前检测并修复公式。 几乎所有的传统编程语言都提供了一个或多个测试框架来编写单元测试，而无需花费太多精力，但Excel却不能。...可以将其视为传统的透视表，与PowerQuery一样，它可以处理大型数据集。PowerPivot允许你定义具有关系和层次结构的正式数据模型，并且你可以通过DAX公式语言添加计算列。
7.Python入门之语句、函数和代码组织 8.NumPy入门 9.使用pandas进行数据分析之核心数据结构——数据框架和系列 10.使用pandas进行数据分析之数据操作 11.使用pandas进行数据分析之组合数据...引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计，并讲解了将数据聚合到子集的两种方法...为此，首先按洲对行进行分组，然后应用mean方法，该方法将计算每组的均值，自动排除所有非数字列： 如果包含多个列，则生成的数据框架将具有层次索引，即我们前面遇到的多重索引： 可以使用pandas提供的大多数描述性统计信息...下面的数据框架中的数据的组织方式与数据库中记录的典型存储方式类似，每行显示特定地区指定水果的销售交易： 要创建数据透视表，将数据框架作为第一个参数提供给pivot_table函数。...Region）的唯一值，并将其转换为透视表的列标题，从而聚合来自另一列的值。
2.1 map() 类似Python内建的map()方法，pandas中的map()方法将函数、字典索引或是一些需要接受单个输入值的特别的对象与对应的单个列的每一个元素建立联系并串行得到结果，譬如这里我们想要得到...中tqdm模块的用法中，我对基于tqdm为程序添加进度条做了介绍，而tqdm对pandas也是有着很好的支持，我们可以使用progress_apply()代替apply()，并在运行progress_apply...将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素，因此其返回结果的形状与原数据框一致，譬如下面的简单示例，我们把婴儿姓名数据中所有的字符型数据消息小写化处理，对其他类型则原样返回： def lower_all_string...，键为变量名，值为对应的聚合函数字符串，譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据框中的v1列进行求和、均值操作，对v2列进行中位数...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字
矢量化操作（在表面上）相当于Excel的“分列”按钮或Power Query的“拆分列”，我们在其中选择一列并对整个列执行某些操作。...一旦我们将Excel表加载到pandas中，整个表将成为pandas数据框架，“出生日期”列将成为pandas系列。因为我们不能循环，所以需要一种方法来访问该系列中的字符串元素。...注意：返回结果是两个单词（字符串）的列表。 那么，如何将其应用于数据框架列？你可能已经明白了，我们使用.str！让我们在“姓名”列中尝试一下，以获得名字和姓氏。...我们想要的是将文本分成两列（pandas系列），需要用到split()方法的一个可选参数：expand。当将其设置为True时，可以将拆分的项目返回到不同的列中。...图8 正如预期的那样，由于存在多个列（系列），因此返回的结果实际上是一个数据框架。
DarTS GluonTS Pandas DataFrame是许多数据科学家的基础。学习的简单方法是将其转换为其他数据格式，然后再转换回来。本文还将介绍长格式和宽格式数据，并讨论库之间的转换。...中的日期格式是十分关键的，因为其他库通常需要日期字段采用 Pandas 数据时间格式。...要将其转换为Python数据框架，首先需使Gluonts字典数据可迭代。然后，枚举数据集中的键，并使用for循环进行输出。...当所有时间序列中存在一致的基本模式或关系时，它就会被广泛使用。沃尔玛案例中的时间序列数据是全局模型的理想案例。相反，如果对多个时间序列中的每个序列都拟合一个单独的模型，则该模型被称为局部模型。...这些库都有各自的优势和特点，选择使用哪个取决于对速度、与其他Python环境的集成以及模型熟练程度的要求。
数据类型及其对 Pandas 的适用性 您可能会与 pandas 一起使用的 Python 生态系统中的其他库 Pandas 介绍 pandas 是一个 Python 库，其中包含高级数据结构和工具，...这种关注点实际上是 Pandas 相对于 R 等其他语言的强项，因为 Pandas 应用能够利用 Python 社区在其他地方已经构建和测试的强大的 Python 框架的广泛网络。...而且由于 Pandas 是基于 Python 的，因此如果您需要更高级的分析功能，可以很容易地将其与广泛的 Python 科学环境的其他部分集成。...-2e/img/00118.jpeg)] 现在假设我们想对每个变量的值求和。...然后，pandas 将新的Series与副本DataFrame对齐，并将其添加为名为RoundedPrice的新列。 新列将添加到列索引的末尾。 .insert()方法可用于在特定位置添加新列。
Pandas库 Pandas是Python中常用的数据处理和分析库，它提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具。...1.Series（序列）：Series是Pandas库中的一维标记数组，类似于带标签的数组。它可以容纳任何数据类型，并具有标签（索引），用于访问和操作数据。...2.DataFrame（数据框）：DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。...DataFrame可以从各种数据源中创建，如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index（索引）：索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...8.数据的合并和连接：Pandas可以将多个DataFrame对象进行合并和连接，支持基于列或行的合并操作。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
