需求： 两个excel表格有共同的一列A，第一个表格数据少，第二个表格数据多，我现在想根据表1的A列将表2中包含A列的内容提取出来； 简单说就是提取表格中指定的行 数据 表1 ?...image.png 以上数据完全是胡编乱造！ 第一种实现方法 excel vlookup 函数 将表2复制到表1里 =VLOOKUP(B2,G2:I12,2,FALSE) ?...image.png 第一个参数是想要提取的字段 第二个参数是数据表2的范围 第三个参数是提取数据表2的哪一列 第四个参数是TRUE或者FALSE，是否精确匹配 第二种实现方法 python 的 pandas...'left',left_on="cityname",right_on="cityname") table_c.to_excel("C.xlsx",index=False) 以上代码参考简书文章 利用Python...将vlookup自动化 第三种实现方法 R 语言 代码 df1<-read.table("clipboard",header=T) df1 df2<-read.table("clipboard",header
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。...保险ID’) 第一次合并 这里，df_1称为左数据框架，df_2称为右数据框架，将df_2与df_1合并基本上意味着我们将两个数据帧框架的所有数据合并在一起，使用一个公共的唯一键匹配df_2到df_1中的每条记录...注意，在第一个Excel文件中，“保险ID”列包含保险编号，而在第二个Excel文件中，“ID”列包含保险编号，因此我们必须指定，对于左侧数据框架（df_1），希望使用“保险ID”列作为唯一键；而对于右侧的数据框架...df_1和df_2中的记录数相同，因此我们可以进行一对一的匹配，并将两个数据框架合并在一起。...最终数据框架中只有8行，这是因为df_3只有8条记录。默认情况下，merge()执行”内部”合并，使用来自两个数据框架的键的交集，类似于SQL内部联接。
导出数据 默认情况下，桌面电子表格软件将保存为其各自的文件格式（.xlsx、.ods 等）。但是，您可以保存为其他文件格式。 pandas 可以创建 Excel 文件、CSV 或许多其他格式。...数据操作 1. 列操作 在电子表格中，公式通常在单个单元格中创建，然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。在 Pandas 中，您可以直接对整列进行操作。...获取第一个字符： =MID(A2,1,1) 使用 Pandas，您可以使用 [] 表示法按位置位置从字符串中提取子字符串。请记住，Python 索引是从零开始的。...outer") 结果如下： 与 VLOOKUP 相比，merge 有许多优点： 查找值不需要是查找表的第一列； 如果匹配多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一行； 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
(json_string) # 从JSON格式的字符串，URL或文件中读取。...pd.DataFrame(dict) # 从字典中，列名称的键，列表中的数据的值 导出数据 df.to_csv(filename) # 写入CSV文件 df.to_excel(filename)..., df2],axis=1) # 将 df1的列添加到df2的末尾 （行应相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') # SQL样式将列 df1 与 df2...df["家庭住址"].str.contains("广") 3.startswith/endswith 判断某个字符串是否以…开头/结尾 # 第一个行的“ 黄伟”是以空格开头的 df["姓名"]....() 15.findall 利用正则表达式，去字符串中匹配，返回查找结果的列表 findall使用正则表达式，做数据清洗，真的很香！
比对切割得到的第一个元素，如果它在匹配的字符串中，就获取它在列表中的索引，并把获取到的结果添加到列表index_list中，这就知道了每道题的开头在l中的哪个位置了 if first_str...以上几步就实现了从word里面读取数据，并转化成python的数据类型list了。list里面的每个元素，就等同于我们word里面的每一个段落。...然后再遍历源数据列表，对列表的每个元素按“.”号切割，切割后拿到它的第一个元素，拿这个元素跟pacth_lis进行匹配，如果它是在patch_list中的，就代表它是每道题的开头。...接着使用 for i in range(start, end): content = list[i] 就可以轮番从list中取出每道题的各项内容，取到的第一个就加到dict的colomn1列表中，...怎么调用 1、先要做数据预处理：先要把word文档的内容复制到txt文档中，并且在第一行加上"column1"，处理后像下面这样： ?
) 缺失值处理 # 检查数据中是否含有任何缺失值 df.isnull().values.any() # 查看每列数据缺失值情况 df.isnull().sum() # 提取某列含有空值的行 df[...pd.DataFrame(dict) # 从字典中，列名称的键，列表中的数据的值 导出数据 df.to_csv(filename) # 写入CSV文件 df.to_excel(filename) #...1) # 将 df1的列添加到df2的末尾 （行应相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') # SQL样式将列 df1 与 df2 行所在的列col 具有相同值的列连接起来...df["家庭住址"].str.contains("广") 3.startswith/endswith 判断某个字符串是否以…开头/结尾 # 第一个行的“ 黄伟”是以空格开头的 df["姓名"]....() 15.findall 利用正则表达式，去字符串中匹配，返回查找结果的列表 findall使用正则表达式，做数据清洗，真的很香！
作者：小小明 大家好，我是小小明，今天我要给大家分享的是两个word文档处理的案例，核心是读取excel的数据，按照指定的规则写入到word中。...分析需求呢，会发现它要求在word文档中添加一行在excel对应的声韵调，若音1声超过1个字符还需将最后一个字符上标，音1韵不上标，音1调需整体上标。...测试数据匹配 好，接下来，我们尝试读取word文档的第一个表格，并匹配获取每个字音需要添加的音韵调： from docx import Document doc = Document(r"01老男单字字音对照表...增加删除空行的代码： doc = Document(r"01老男单字字音对照表（兴义）.docx") for t in doc.tables: ## 从第四行开始检查并去除表格的空白行...那同样的思路，先读取excel并解析出需要的数据： 数据读取并解析 import pandas as pd df = pd.read_excel("词汇(凯里）.xls", index_col=0)
使用匿名函式 df['物业费'].map(lambda e: e.split('元')[0]) Apply：将函数套用到DataFrame 上的行与列 eg: df = pandas.DataFrame...1.正则表达式（Regular Expression）：查询和匹配字符串的规则 2.正则表达式表示数据 普通字符： 元数据，可以用于匹配指定的字符 r = “a”：用于在目标字符串中匹配小写字母a元字符...#正则表达式在python中的使用 正则表达式，在python中，主要用到了一个re模块 compile()：编译正则表达式 pattern = re.compile(“^\d{2,}$”) pattern...= r‘^\d{2,}$’ pattern.match(str,begin,end)：从指定的字符串str第一个字符查询匹配的字符 pattern.search(str, begin, end):...从指定的字符串中直接进行查询，查询到的第一个结果作为匹配结果 pattern.findall(str)：从指定的字符串中，查询符合匹配规则的字符，将所有符合的字符存放在一个列表中 pattern.finditer
该博客由一群数据科学家所运营，专注于讲解在各种领域如何使用大数据技术（从机器学习和人工智能到业务领域）。...1 引言 第一章给出了数据分析的一些技巧(主要用Python和R)，可见：翻译｜给数据科学家的10个提示和技巧Vol.1 2 R 2.1 基于列名获得对应行的值 数据框如下： set.seed(5)...3 Python 3.1 从Jupyter创建文件 要编写文件，只需在jupyter中输入%%writefile filename。...3.2 基于列名获得对应行的值 利用pandas库中DataFrame构建一个数据框: import pandas as pd df = pd.DataFrame.from_dict({"V1": [66...f a 只需输入: (df=='a').any() A True B False C True 3.5 将多个pandas数据框保存到单个Excel文件 假设有多个数据框，
一、简述 python的pandas库可以轻松的处理excel中比较难实现的筛选功能，以下简单的介绍几种利用pandas实现筛选功能方式： 二、模块介绍 pandas——专为解决数据分析与处理任务而创建的...数据； 指定文件路径，由于文件在 Python 脚本同目录，直接输入文件名即可 sheet_name 指定读取哪个工作表、也可以写为sheet_name=0 三、样例 3.1 简单查询 筛选出数据的指定几行数据...自定义函数变量data data=df.loc[2:5] #这里的[2:5]表示第3行到第5行内容，[]第一个起始是0，表示数据的第一行 筛选出数据某列为某值的所有数据记录 df['列名'] =...是不是很像SQL的语句：select * from id where name in (‘值1’，‘值2’，‘值3’) 3.2 模式匹配 某列中开头是某值，中间包含某值的模式匹配法，可能在Excel中实现比较困难...自定义函数获取返回函数值——cond 开头包含某值的模式匹配 cond=df['列名'].str.startswith('值') 中间包含某值的模式匹配 cond=df['列名'].str.contains
“lookup_value” return_array：这是源数据框架中的一列，我们希望从该列返回值 if_not_found：如果未找到”lookup_value”，将返回的值 在随后的行中： lookup_array...pandas系列的一个优点是它的.empty属性，告诉我们该系列是否包含值或空，如果match_value为空，那么我们知道找不到匹配项，然后我们可以通知用户在数据中找不到查找值。...注意，df1是我们要将值带入的表，df2是我们从中查找值的源表，我们将两个数据框架列传递到函数中，用于lookup_array和return_array。...默认情况下，其值是=0，代表行，而axis=1表示列 args=()：这是一个元组，包含要传递到func中的位置参数 下面是如何将xlookup函数应用到数据框架的整个列。...根据设计，apply将自动传递来自调用方数据框架（系列）的所有数据。在我们的示例中，apply()将df1['用户姓名']作为第一个参数传递给函数xlookup。
1.7 数据合并与匹配 1.8 长宽转换 1.9 面板数据 1.10 计量 1.11 数据可视化 1.12 网络爬虫(待更新) 1.13 其他方面 1.13.1 缺失值 1.13.2 浮点数 2.1 环境配置...Stata 与 Python 等效操作 1.1 数据结构 在 Stata16.0 未提供 Frame 功能之前，Stata 的逻辑是将数据集 (data set) 加载到内存进行操作，只能对当前内存中数据进行处理...[].str.len() 1.6 描述性统计 df.describe()、df.info() 或者 df.types 只能获取数据类型，Python 中没有 Stata 中的数据标签 ( value...label ) 1.7 数据合并与匹配 df_joint = df1.append(df2) Pandas DataFrames 匹配不需要指定“多对一”或“一对多”。...将 Python 代码存为 .py 的脚本文件，然后在 Stata 中通过 python scripy pycodes.py 命令来执行。
有2组数据：第一个数据《获取的数据.xlsx》:每13行数据为一组，要实现一列数据拆分成多列数据（这边简称表1），见截图 第二个数据《时间.xlsx》：每1行数据为一组，要实现把该行数据的时间插入到表1...剩下的就是两个excel匹配的问题了。...我要忙了，没时间往下写了 # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('获取的数据.xlsx', index_col=0) # 将数据转换为5列 df_new = pd.DataFrame...(df['data'].values.reshape(-1, 13)) # 删除df_new中重复的行，仅保留第一个 df_new.drop_duplicates(keep='first', inplace...多天的话数据插入老是有问题 两个表之间的数据是没有唯一值去匹配的 是按顺序取出来的。
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。...准备用于演示的数据框架 同样，我们使用原来用过的世界500强数据集。首先，我们将激活pandas并从百度百科加载数据。...fr=aladdin')[1] 按单个条件筛选数据框架 从世界500强列表中选择中公司，我们可以使用.loc[]来实现。注意，这里使用的是方括号而不是括号()。...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”）...当你将这个布尔索引传递到df.loc[]中时，它将只返回有真值的行（即，从Excel筛选中选择1），值为False的行将被删除。
pandas 数据清洗 1. 去除 NaN 值 在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...fillna() fillna 方法可以将df 中的nan 值按需求填充成某值 # 将NaN值用0填充 df.fillna(0,inplace = True) # inplace 指明在原对象上直接修改...() """ 可以看出，当待填充的列或行符合条件时，会从最近的那个非NaN值开始将之后的位置全部填充，填充的数值为列上保留数据的最大值最小值之间的浮点数值。...replace() 将数据替换成其他数据，可以一对一的替换也可一堆多的替换数据。...补充： 内连接，对两张有关联的表进行内连接操作，结果表会是两张表的交集，例如A表和B表，如果是A 内连接（inner join）B表，结果表是以A为基准，在B中找寻A匹配的行，不匹配则舍弃，B内连接A同理
从原始数据帧创建新的数据帧 我们可以使用pandas函数将单个国家/地区的所有数据行匹配countriesAndTerritories到与所选国家/地区匹配的列。...然后to_sql 在save_df对象上调用该方法时使用该变量，这是我们的pandas DataFrame，它是原始数据集的子集，从原始7320中筛选出89行。...countriesAndTerritories列匹配的 所有数据United_States_of_America都在那里！我们已成功将数据从DataFrame导出到SQLite数据库文件中。...我们只是将数据从CSV导入到pandas DataFrame中，选择了该数据的一个子集，然后将其保存到关系数据库中。...您应该看一下“ 通过研究COVID-19数据学习熊猫” 教程，以了解有关如何从较大的DataFrame中选择数据子集的更多信息，或者访问pandas页面，以获取Python社区其他成员提供的更多教程。
连接（concatenating） 要简单地将多个数据框架粘合在一起，最好使用concat函数。从函数的名称可以看出，其处理过程具有技术名称串联（concatenation）。...在下面的示例中，创建了另一个数据框架more_users，并将其附加到示例数据框架df的底部： 注意，现在有了重复的索引元素，因为concat将数据粘在指定的轴（行）上，并且只对齐另一个轴（列）上的数据...，从而自动匹配列名，即使它们在两个数据框架中的顺序不同。...左联接（leftjoin）获取左数据框架df1中的所有行，并在索引上匹配右数据框架df2中的行，在df2没有匹配行的地方，pandas将填充NaN。左联接对应于Excel中的VLOOKUP情况。...右联接（rightjoin）获取右表df2中的所有行，并将它们与df1中索引相同的行相匹配。
------------------- #例: cp file /home #将file 复制到home目录 cp -r aa /home #递归将aa目录复制到home目录 cp -f aa /home...#将aa复制到目录home，如果文件存在则覆盖 文档编辑类 删除文件: rm [选项] [目录/文件] #参数: rm -f #忽略不存在的文件，不会出现警告星信息 rm -i #不会询问用户是否操作...----------------------------- #例: tail file #显示file最后十行 tail +20 file #显示file内容从第20行至文件末尾 tail -c 10...grep -c #只输出匹配行的数量 grep -l #只列出符合匹配的文件名，不列出具体匹配行 grep -n #列出所有匹配行，显示行号 grep -h #查询多文件时候不显示文件名 grep -...#例: grep -c zwx file_* #输出匹配字符串zwx行的数量 grep -n zwx file_* #输出所有匹配行zwx，并且显示行号 grep -l zwx file_* #只输出符合匹配文件
提取 array 中的元素，可以使用切片的操作，b[1,1]。 使用 shape 属性来获取数组的形状（大小），如 b 数组为一个三行两列的数组。 使用 dtype 属性来获取数组中的数据类型。...在 NumPy 中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。...(9) print ('第一个数组：') print (a) print ('将数组分为三个大小相等的子数组：') b = np.split(a,3) print (b) print ('将数组在一维数组中表明的位置分割...= df.drop_duplicates() # 去除重复行 修改数据格式 df1['score'].astype('str') apply 函数的应用 apply 用来将函数应用到数据上。...分组 所谓的分组，就是根据一些标准，将数据分解成一些组，将函数独立的应用到每个组上，最后将结果组合成数据结构。
这里需要注意，从二维NumPy数组中构建数据框架是一个默认的视图。这意味着改变原始数组中的值会改变DataFrame，反之亦然。此外，它还可以节省内存。...最后一种情况，该值将只在切片的副本上设置，而不会反映在原始df中（将相应地显示一个警告）。 根据情况的背景，有不同的解决方案： 你想改变原始数据框架df。...垂直stacking 这可能是将两个或多个DataFrame合并为一个的最简单的方法：你从第一个DataFrame中提取行，并将第二个DataFrame中的行附加到底部。...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。...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 "
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