Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行,可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行,可以使用isin。...& df['column_name'] <= B 被解析为 df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B 以上就是Python DataFrame根据列值选择行的方法
文章背景:在工作生活中,有时需要进行删除重复行的操作。比如样品测试时,难免存在复测数据,一般需要删除第一行数据,保留后一行的数据。...下面先介绍删除重复项的功能,然后再采用VBA代码实现删除重复行的功能。...二是只能拓展到连续的数据列,而无法拓展到整行。...(2)VBA代码实现 本代码要实现的功能是根据品号进行重复行的删除。若有重复行,保留后一行数据。原始数据默认已经按品号升序排列。...Sub DeleteDuplicate() '根据指定列删除重复行 Dim aWB As Worksheet, num_row As Integer Dim
有多个结构相同但行数不同的Excel表格,第2行是标题行,最后一行是汇总行,纵向布局,如下是4个表格:ABCD1NameEntered CallsAccepted CallsAccept %2Team...161045050%28Agent 171006060%29Agent 181007070%30Agent 191008080%31Agent 201009090%32Totals50435070%不增加辅助列,...按标题行分组汇总,最后一行是总计:ABCD1Entered CallsAccepted CallsAccept %2Team Leader A5003500.73Team Leader B5013500.74Team..."Totals"",d.sum(~(2)),d.sum(~(3)),d.avg(~(4))]]",A1:D32)group@i会在条件满足时生成新分组,~ 表示当前组,~.m(-1) 表示最后的成员(行)
问题提出 在data.table语句中,i是用来进行行选择的重要组成部分,很多情况下我们都需要以很多列的同一个特殊值进行行的选择,大多数情况下,我们可能会针对所有的变量逐一写出条件,例如a==1&b==...我们先把这一行代码优雅的放上来(PS: 在运行这一行代码前我们已经对数据进行了适当清洗,批量生成了22个带'_xtrct'后缀的变量,观察值是醛固酮、继发性醛固酮或者无,但这部分批量生成的代码不作为这次讲解的内容...= "继发性醛固酮" 判定是否观察值里面是否是继发性醛固酮,如果不是返回TRUE,如果是返回FALSE。...外层代码 下面来看外层代码: rowMeans(clinic[, 31:52] == "醛固酮") > 0 这里运用了R语言中非常关键的一个知识点:对逻辑判断值进行四则运算时,TRUE会被当做1,FALSE...那么在这里求每一行的均值,只要出现了醛固酮,那就会至少出现一个TRUE,那么行的均值就肯定大于零,所以就将出现了醛固酮的行全都标记出来了,同理可得下面这行代码: rowMeans(clinic[, 31
布尔索引 该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value),如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...位置索引 使用iloc方法,根据索引的位置来查找数据的。...数据提取不止前面提到的情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列值等于标量的行,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...多种条件限制时使用&,&的优先级高于>=或<=,所以要注意括号的使用 df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个.../些值的行 df.loc[df['column_name'] !
; 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态列字段; 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态列字段; 扩展阅读一:参数化表名、分组列、行转列字段、字段值; 扩展阅读二:在前面的基础上加入条件过滤; 参考文献...、分组字段、行转列字段、值这四个行转列固定需要的值变成真正意义的参数化,大家只需要根据自己的环境,设置参数值,马上就能看到效果了(可以直接跳转至:“参数化动态PIVOT行转列”查看具体的脚本代码)。...行转列字段、字段值这几个参数,逻辑如图5所示, 1 --5:参数化动态PIVOT行转列 2 -- ============================================= 3 -...SYSNAME --行变列值的字段 14 SET @tableName = 'TestRows2Columns' 15 SET @groupColumn = 'UserName' 16 SET @row2column...SYSNAME --行变列值的字段 15 SET @tableName = 'TestRows2Columns' 16 SET @groupColumn = 'UserName' 17 SET @row2column
主要介绍几个基于 tidyverse 的函数: select():将一列或多列提取为数据表。 它还可用于从数据框中删除列。 select_if():根据特定条件选择列。...辅助函数 - starts_with(),ends_with(),contains(),matches(),one_of():根据名称选择列/变量 根据列的位置选择列或者根据列的名字选择列 #选择第一列到第三列...) my_data %>% select(Sepal.Length:Petal.Length) 还有其他函数同样可以用于选择列,包括根据首字母,尾字母,包含某字符,或者根据该列的属性选择列 # Select...variables provided in a character vector. my_data %>% select(one_of(c("Sepal.Length", "Petal.Length"))) 根据条件选择列...#选择列属性为数字的列 my_data %>% select_if(is.numeric) 删除列(根据列的属性) #Removing Sepal.Length and Petal.Length columns
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。...每种方法都有其优点和缺点,因此应根据具体情况使用不同的方法。 点符号 可以键入“df.国家”以获得“国家”列,这是一种快速而简单的获取列的方法。但是,如果列名包含空格,那么这种方法行不通。...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。...图9 要获得第2行和第4行,以及其中的用户姓名、性别和年龄列,可以将行和列作为两个列表传递,如下图所示。 图10 记住,df[['用户姓名','年龄','性别']]返回一个只有三列的新数据框架。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc的语法是df.loc[行,列],需要提醒行(索引)和列的可能值是什么?
如果是要去除包含缺失值的行,直接使用na.omit()函数就可以了,但是如果要去除含有缺失值的列呢?...image.png 实现目的需要借助dplyr这个R包 用到的是select_if()函数 这个具体的写法怎么解释我暂时还没有搞明白,先背下来再说吧 dfpra library(dplyr) dfpra...这个代码是保留带有缺少值的列 ?...image.png 如果是要删除带有缺失值的列在any函数前加一个感叹号就可以了 dfpra<-data.frame(A=1:5, B=c(1:4,NA),...判断数据集是否至少存在一个数据满足指定的条件,返回值是TRUE或者FALSE 比如判断一组数据中是否存在负数 代码 x1<-c(1,2,3,4,5) any(x1<0) x2<-c(-1,2,3) any
sample_n():随机选择n行 sample_frac():随机选择一小部分行 top_n():选择变量排序的前n行 R语言常用的逻辑符号 <:少于 >:大于 <=:小于或等于 >=:大于或等于...例如,性别==“女性”&年龄> 25岁 根据属性值选择行 # 选择Sepal.Length > 7的行 my_data %>% filter(Sepal.Length > 7) #选择Sepal.Length..., "virginica" ) ) 过滤变量后选择行 通过删除分组列“Species”,从my_data创建一个新的演示数据集: #去掉Species列 my_data2 2)) 根据缺失值筛选行 friends_data <- data_frame( name = c("A", "B", "C"), age = c(27, 25, 29), height...(0.05, replace = FALSE) #根据Sepal.Length值取最大的五行 my_data %>% top_n(5, Sepal.Length) #根据Species分组,然后以Sepal.Length
客户需求 查看销售人员不为空值的行 数据存储情况如图: 代码实现 import pandas as pd data = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name=...1 上海 50000 潇潇 2 深圳 60000 笨笨笨 3 成都 40000 达达 Process finished with exit code 0 如何删除特定列为空/ NaN的行?...sms category 01 khi revenue NaN 0 02 lhr revenue good 1 03 lhr revenue NaN 0 我想删除sms列为空/ NaN的所有行....解决方法: 将dropna与参数子集一起使用以指定用于检查NaN的列: data = data.dropna(subset=['sms']) print (data) id city department
如下图,使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵,然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列。 where返回一个长度为2的元组,第一个元素保存的是行号,第二个元素保存的是列号。
excelperfect Q:我有一个工作表,在单元格B1中输入有数值,我想根据这个数值动态隐藏行2至行100。...具体地说,就是在工作表中放置一个命令按钮,如果单元格B1中的数值是10时,当我单击这个命令按钮时,会显示前10行,即第2行至第11行;再次单击该按钮后,隐藏全部的行,即第2行至第100行;再单击该按钮,...则又会显示第2行至第11行,又单击该按钮,隐藏第2行至第100行……也就是说,通过单击该按钮,重复显示第2行至第11行与隐藏第2行至第100行的操作。
self.tableWidget.selectRow(0) 方法可以选择指定行。 self.tableWidget.selectColumn(0) 方法可以选择指定列。...self.select_col2) self.radioButton_4.clicked.connect(self.select_col3) def select_col0(self): ''' 作用:选择指定列...''' self.tableWidget.selectColumn(0) def select_col1(self): ''' 作用:选择指定列 '...'' self.tableWidget.selectColumn(1) def select_col2(self): ''' 作用:选择指定列 '''...self.tableWidget.selectColumn(2) def select_col3(self): ''' 作用:选择指定列 ''' self.tableWidget.selectColumn
Step-03 从Excel工作表中读取数据 可以按需要读取工作表所有可用值、是否带标题(第一行包含列名)等等。...、列或单元格数据。...1、提取某行数据 选择从Excel中读取的数据表(ExcelData)变量,后面手动输入中括号内带行号即可,注意行号从0开始,即第1行行号为0,以此类推。...2、提取某单元格数据 提取单元格数据可以在提取行的基础上加上列名,即ExcelData的后面带2个中括号,分别表示行号和列名(注意带单引号): 3、提取某列数据 对于ExcelData,是不能直接通过前面取行的方法获得具体列的内容的...以上是对从Excel中读取数据的基本操作方法的介绍,再结合循环、判断操作等步骤,将可以实现对Excel数据的灵活读取,也为后续我们根据Excel的数据,实现其他流程自动化打下坚实的基础。
首选是构造一份数据集 image.png 数据是excel存储,读取数据使用R包readxl中的函数read_excel() 读取数据 library(readxl) df<-read_excel...("20210910.xlsx") 删除行 library(tidyverse) df %>% rows_delete(tibble(var="AAA")) 设置因子水平 library...var=fct_relevel(var,var)) %>% ggplot(aes(x=var,y=value))+ geom_col(aes(fill=var)) image.png 指定列大小写转换...df %>% mutate_at("var",toupper) 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子
down gene5 1.6186835 -1.8350010 0.07323936 none gene6 3.3965326 -2.2189805 0.04056557 down 下面是用R实现的几种方式...: 目标:筛选差异基因,标注上调下调 p.value小于0.05,且logFC绝对值大于1的为DEG 先建立模拟数据 set.seed(1445) df <- data.frame(expr = runif...0.05#p.value<0.05 test_up =1#上调 test_down <- df$logFC <=-1#下调 第一种方法:逻辑判断转为数字1和0,然后赋值 添加列,
标签:动态数组 如下图1所示,在数据中有些为值错误#N/A数据,如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据(图中红色数据,即图2所示的数据),如何使用公式解决?...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据,则将公式稍作修改为: =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式: =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变...,那么上述公式会自动更新为最新获取的值。
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。 ?...rngFound As Range '赋值为存储数据的工作表 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
目录 1 实现 1 实现 /** * get hash code on 2^32 ring (md5散列的方式计算hash值) * 根据字符串计算hash 值 * @param
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