开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

R- In new dataframe:如果单元格与同一行的另一列匹配，则

在R语言中，可以使用条件语句和循环来实现这个功能。具体步骤如下：

创建一个新的数据框，用于存储匹配结果。

new_df <- data.frame()

使用循环遍历原始数据框的每一行。

for (i in 1:nrow(original_df)) {
  # 获取当前行的单元格值
  cell_value <- original_df[i, "列名"]
  
  # 获取当前行的另一列的值
  other_column_value <- original_df[i, "另一列名"]
  
  # 判断单元格值是否与另一列的值匹配
  if (cell_value == other_column_value) {
    # 将匹配的行添加到新的数据框中
    new_df <- rbind(new_df, original_df[i, ])
  }
}

最后，可以通过打印新的数据框来查看结果。

print(new_df)

这样就可以实现在新的数据框中，如果单元格与同一行的另一列匹配的功能。

对于R语言中的数据框操作，可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：R语言数据框操作。

相关搜索:MYQSL，如果查询与同一列/属性的多个条件匹配，则获取唯一行 Pyspark:如果列中的某些值与另一个数据框匹配，则向dataframe添加新列 R-如果只有2行与条件不匹配，则保留顺序计数 SQL:如果与对应的列模糊匹配，则选择行 VBA:如果单元格与另一列匹配，则跳过for循环匹配Dataframe中的两列，如果匹配，则返回相应的第三列如果A列单元格与B列单元格匹配，则显示与B列相同行的C列的值如果dataframe中的另一列与使用pandas的某个值匹配，则从dataframe中的列减去值如果id与同一表中的匹配，则更新如果id匹配，则同一列中的MySQL求和值

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

在 Pandas 中，如果未指定索引，则默认使用 RangeIndex（第一行 = 0，第二行 = 1，依此类推），类似于电子表格中的行标题/数字。...索引值也是持久的，所以如果你对 DataFrame 中的行重新排序，特定行的标签不会改变。 5. 副本与就地操作大多数 Pandas 操作返回 Series/DataFrame 的副本。...列的选择在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列：隐藏列；删除列；引用从一个工作表到另一个工作表的范围；由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...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；它支持更复杂的连接操作...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。

19.5K2 0

Python写入Excel文件-多种实现方式（测试成功，附代码）

'text_wrap': True, # 是否自动换行 }) 写入单元格数据 # 写入单个单元格数据 # row:行， col：列， data:要写入的数据, bold...DataFrame DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同，是最常用的pandas对象。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。...### 第2行行高 sheet.row_dimensions[2].height = 40 ### C列列宽 sheet.column_dimensions['C'].width = 30 # 合并和拆分单元格...如果这些要合并的单元格都有数据，只会保留左上角的数据，其他则丢弃。换句话说若合并前不是在左上角写入数据，合并后单元格中不会有数据。以下是拆分单元格的代码。拆分后，值回到A1位置。

3.8K1 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（四）

警告如果两个关键列都包含键为 null 值的行，则这些行将相互匹配。这与通常的 SQL 连接行为不同，可能会导致意外结果。...的列与另一个 DataFrame 的索引进行连接时。...警告如果两个关键列都包含键为 null 值的行，则这些行将相互匹配。这与通常的 SQL 连接行为不同，可能会导致意外结果。...如果匹配了多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一个它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列它支持更复杂的连接操作其他考虑事项填充手柄在一定的一系列单元格中创建一个遵循特定模式的数字序列...如果匹配多行，则每个匹配将有一行，而不仅仅是第一个匹配它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列它支持更复杂的连接操作其他考虑事项填充手柄在一组特定的单元格中按照一定模式创建一系列数字

1891 0

可以使用通配符的20个Excel工作表函数

COUNTIF 计算满足一个条件的单元格数。 COUNTIFS 计算满足一组或多组条件的单元格数。 DPRODUCT 将列表或数据库中与指定的条件匹配的记录字段（列）中的值相乘。...DSTDEVP 通过使用列表或数据库中与指定的条件匹配的记录字段（列）中的数字，计算基于整个总体的总体标准差。 DSUM 在列表或数据库中与指定的条件匹配的记录字段（列）中的数字之和。...DVARP 通过使用列表或数据库中与指定的条件匹配的记录字段（列）中的数字，计算基于整个总体的总体方差。 HLOOKUP 在表或值数组的顶行中搜索值，然后在表或数组中指定的行返回同一列中的值。...MATCH 在单元格区域内搜索指定项目，然后返回该项目在该区域内的相对位置。例如，如果月份缩写列表在A3:A14区域内，并且MATCH搜索“Feb”，则MATCH返回 2，因为它是区域内的第二项。...VLOOKUP 在表最左边的列中查找值，然后从指定的列中返回同一行中的值。注：以上内容整理自exceluser.com，供学习参考。

3K2 0

针对SAS用户：Python数据分析库pandas

可以认为Series是一个索引、一维数组、类似一列值。可以认为DataFrames是包含行和列的二维数组索引。好比Excel单元格按行和列位置寻址。...下面显示了size、shape和ndim属性（分别对应于，单元格个数、行/列、维数）。 ? 读校验读取一个文件后，常常想了解它的内容和结构。....PROC PRINT的输出在此处不显示。下面的单元格显示的是范围按列的输出。列列表类似于PROC PRINT中的VAR。注意此语法的双方括号。这个例子展示了按列标签切片。按行切片也可以。...NaN被上面的“下”列替换为相邻单元格。下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“前向”填充方法创建的数据框架df9进行对比。 ? ?...NaN被上面的“上”列替换为相邻单元格。下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“后向”填充方法创建的数据框架df10进行对比。 ? ?

12.1K2 0

手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

请按照以下链接下载数据，并将其放在与存储Python文件的同一文件夹中。...5、略过行和列默认的read_excel参数假定第一行是列表名称，会自动合并为DataFrame中的列标签。...1、从“头”到“脚” 查看第一行或最后五行。默认值为5，也可以自定义参数。 ? 2、查看特定列的数据 ? 3、查看所有列的名字 ? 4、查看信息查看DataFrame的数据属性总结： ?...五、数据计算 1、计算某一特定列的值输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...有四种合并选项： left——使用左侧DataFrame中的共享列并匹配右侧DataFrame，N/A为NaN； right——使用右侧DataFrame中的共享列并匹配左侧DataFrame，N/A为

8.3K3 0

前端复杂表格导出excel，一键导出 Antd Table 看这篇就够了（附源码）

// 注意：第4列及以上的列将右移1列。 // 另外：如果工作表中的行数多于列插入项中的值，则行将仍然被插入，就好像值存在一样。...如果需要多 sheet，则创建多个 sheet 即可。后续对表格的所有操作，都是对 worksheet 的操作。设置表格的默认行高。这步非必要，但是设置了更美观。...如果一个单元格合并过一次，就不能再合并，所以如果有行和列都需要合并的单元格，必须一次性同时进行行和列合并，不能拆开为两步。如老师评语列。表头和数据的样式调整。...最后也是最重要的是合并单元格，合并同一行多列合并单元格的方法是 worksheet.mergeCells()，可以有很多种合并方式： // 合并一系列单元格 worksheet.mergeCells...然后循环 headers，如果当前 header 有 children，则每个子级占一列，然后索引值加1。

10.1K2 0

Python 数据处理：Pandas库的使用

DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...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： import pandas as pd pop1 = {'...如果没有显式指定索引，则各Series的索引会被合并成结果的行索引由字典组成的字典各内层字典会成为一列。...和Series之间的算术运算会将Series的索引匹配到DataFrame的列，然后沿着行一直向下广播： print(frame - series) 如果某个索引值在DataFrame的列或Series...(frame + series2) 如果你希望匹配行且在列上广播，则必须使用算术运算方法。

22.7K1 0

实战 | 如何制作数据报表并实现自动化？

那我们怎么知道要遍历哪些单元格呢？核心是需要知道遍历开始的行/列和遍历结束的行/列。...遍历开始的行 = df_view 表占据的行 + 留白的行(一般表与表之间留 2 行) + 1 遍历结束的行 = 遍历开始的行 + df_province 表占据的行遍历开始的列 = 1 遍历结束的列...上面的代码只是把 df_province 表的列名插入进来，接下来插入具体的值，方式与插入列名的方式一致，只不过需要在列名的下一行开始插入，具体代码如下。...: c.font = title_Font_style c.fill = PatternFill_style #对 E 列和 F 列的单元格进行设置 for col in ws["E":"F"]...#对 E 列和 F 列的单元格进行设置 for col in ws["E":"F"]: for r in col: r.number_format = '0.00%' #对 A9 至 B19

1.6K3 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十九·一）

CSS 类版本 1.2.0 中的新功能 .set_td_classes()方法接受一个与底层 Styler 的 DataFrame 匹配的 DataFrame。...，并将其与部分淡化微不足道值的单元格的函数链接起来。...默认情况下，我们还为每个 DataFrame 的每个行/列标识符添加了一个唯一的 UUID，以便一个 DataFrame 的样式不会与同一笔记本或页面中的另一个 DataFrame 的样式发生冲突。...CSS 类版本 1.2.0 中的新功能 .set_td_classes()方法接受一个与底层 Styler 的 DataFrame 匹配的 DataFrame。....set_td_classes() 方法接受一个与底层 Styler 的 DataFrame 具有匹配索引和列的 DataFrame。

1101 0

数据分析常用的Excel函数

vlookup简介四种查询方式 1.单条件查找根据工号，将左边检索区域的“电脑销售额”匹配到右边对应位置，只需要使用VLOOKUP函数，结果存在则显示对应的“电脑销售额”；结果不存在则显示#N/A。...HLOOKUP =HLOOKUP(用谁去找, 匹配对象范围, 返回第几行, 匹配方式) 和VLOOKUP的区别：HLOOKUP返回的值与查找的值在同一列上，而VLOOKUP返回的值与查找的值在同一行上。...返回指定区域第2行第2列的单元格内容 MATCH 功能：在区域内查找指定的值，返回第一个查找值的位置。...A1向下偏移一行，向右偏移一列计算返回的两行两列的和，如果不求和，则会报错，因为一个cell不能填充四个cell的内容。 ?...IF 如果满足判断条件，则返回“真值”，否则返回“假值”。

4.1K2 1

多表格文件单元格平均值计算实例解析

我们以CSV文件为例，每个文件包含不同的行和列，其中每个单元格包含数值数据。文件命名和数据结构示例文件命名遵循以下规则：Data_XXX.csv，其中XXX表示文件编号。...每个文件的数据结构如下：任务目标我们的目标是计算所有文件中特定单元格数据的平均值。具体而言，我们将关注Category_A列中的数据，并计算每个Category_A下所有文件中相同单元格的平均值。...glob: 用于根据特定模式匹配文件路径。pandas: 用于数据处理和分析，主要使用DataFrame来存储和操作数据。...过滤掉值为0的行，将非零值的数据存储到combined_data中。...脚本使用了os、pandas和glob等库，通过循环处理每个文件，提取关键列数据，最终计算并打印出特定单元格数据的平均值。

1610 0

Python操作Excel

',ncols) # 行的值 row3_values = sheet1.row_values(2) print('第3行值',row3_values) # 列的值 col3_values = sheet1....col_values(2) print('第3列值',col3_values) # 单元格的值 cell_1_3_1 = sheet1.cell(0,2).value print('第1行第3列的单元格的值...：',cell_1_3_1) # 或者 cell_1_3_2 = sheet1.row_values(0)[2] print('第1行第3列的单元格的值：',cell_1_3_2) # 或者 cell_...1_3_3 = sheet1.col_values(2)[0] print('第1行第3列的单元格的值：',cell_1_3_3) 写入Excel import xlwt import datetime...) df.to_excel('new.xlsx') 修改 #-- coding: utf-8 -- import pandas as pd from pandas import DataFrame

1.3K3 0

Pandas 的Merge函数详解

但是如果两个DataFrame都包含两个或多个具有相同名称的列，则这个参数就很重要。我们来创建一个包含两个相似列的数据。...让我们看看如果使用默认方法合并两个DataFrame会发生什么。 pd.merge(customer, order) 只剩下一行了，这是因为merge函数将使用与键名相同的所有列来合并两个数据集。...默认情况下它查找最接近匹配的已排序的键。在上面的代码中，与delivery_date不完全匹配的order_date试图在delivery_date列中找到与order_date值较小或相等的键。...如果在正确的DataFrame中有多个重复的键，则只有最后一行用于合并过程。例如将更改delivery_date数据，使其具有多个不同产品的“2014-07-06”值。...另一个可以使用的策略是就近策略。在这个策略中使用向后或向前策略;取绝对距离中最近的那个。如果有多个最接近的键或精确匹配，则使用向后策略。

2383 0

Python处理Excel数据的方法

xls格式是Excel2003版本及其以前版本所生成的文件格式。其最大的特点就是：仅有65536行、256列。因此规模过大的数据不可以使用xls格式读写。...与xls相比，它可以存储1048576行、16384列数据，存储相同数据，xlsx格式要比xls格式文件要小得很多。 CSV为逗号分隔值文件。...print('worksheets is %s' %worksheets) worksheet1 = workbook.sheet_by_name(u'Sheet1') # 如果存在sheet1文件则定位到...'].value) # 使用excel单元格的表示法，字母不区分大小写获取第2行第1列的数据 print(cell.value, cell.row, cell.column, cell.coordinate...(m,n,'content1') # 向单元格写入内容： book.save('excelFile') # 保存工作簿,默认保存在py文件相同路径下，如果该路径下有相同文件，会被新创建的文件覆盖。

4.6K4 0

python使用pandas的常用操作

} df = pd.DataFrame(data) # 检查每个单元格是否缺失 print(df.isna()) # 检查每列的缺失值总数 print(df.isna().sum()) # 删除包含缺失值的行...30 2 2024-06-01 杭州 20 3 2024-06-02 杭州 40 3. stack和 unstack stack 方法将数据的列索引转换为行索引...，而 unstack则相反。...[], DataFrame.iat[] 条件过滤：DataFrame[condition] 「数据操作」: 添加/删除列：DataFrame['new_column'], DataFrame.drop(....xlsx' # 创建新的 DataFrame 以追加 new_data = {'Name': ['百度', 'CSDN主页'], 'URL': ['https://www.baidu.com', '

1141 0

Pandas 不可不知的功能（一）

如果你在使用 Pandas（Python Data Analysis Library）的话，下面介绍的对你一定会有帮助的。...首先我们先介绍一些简单的概念 DataFrame：行列数据，类似 Excel 的 sheet，或关系型数据库的表 series：单列数据 axis：0：行，1：列 shape：DataFrame...在 DataFrame 中增加列在 DataFrame 中添加新列的操作很简单，下面介绍几种方式简单方式　　　　直接增加新列并赋值　　　　df['new_column'] = 1 计算方式...选择指定单元格 类似于 Excel 单元格的选择，Pandas 提供了这样的功能，操作很简单，但是我本人理解起来确实没有操作看上去那么简单。...注意：索引开始位置：闭区间索引结束位置：开区间 loc 和 iloc 选取整列数据的时候，看上去与 df[列名数组] 的方式一致，但是其实前者返回的仍然是 DataFrame，后者返回的是

1.6K6 0

Python中的数据处理利器

功能极其强大的数据分析库可以高效地操作各种数据集 csv格式的文件 Excel文件 HTML文件 XML格式的文件 JSON格式的文件数据库操作 2.经典面试题通过面试题引出主题，读者可以思考，如果你遇到这题...# 不包括表头，指定列名和行索引print(df['title'][0]) # title列，不包括表头的第一个单元格 # 3.读取多列数据print(df[["title", "actual"]]...", "Col2", "Col3"]) # 方法二，read_table，需要指定列与列之间分隔符为逗号csvframe = pd.read_table('data.log', sep=",") 2.解答面试题...import pandas as pd # 1.读取csv文件csvframe = pd.read_csv('data.log') # 2.选择Success为0的行new_csvframe = csvframe.loc...在软件测试领域也有应用，但如果仅仅用excel来存放测试数据，使用Pandas就有点 “杀鸡焉用宰牛刀” 的感觉，那么建议使用特定的模块来处理（比如 openpyxl ）

2.3K2 0

Pandas图鉴(三)：DataFrames

还有两个创建DataFrame的选项（不太有用）：从一个dict的列表中（每个dict代表一个行，它的键是列名，它的值是相应的单元格值）。...如果你 "即时" 添加流媒体数据，则你最好的选择是使用字典或列表，因为 Python 在列表的末尾透明地预分配了空间，所以追加的速度很快。...NumPy 数组和 Pandas DataFrame都没有这样做。另一种方法（如果你事先知道行的数量）是用类似 DataFrame(np.zeros) 的东西来手动预分配内存。...1:1的关系joins 这时，关于同一组对象的信息被存储在几个不同的DataFrame中，而你想把它合并到一个DataFrame中。如果你想合并的列不在索引中，可以使用merge。...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。

3512 0

4个解决特定的任务的Pandas高效代码

DataFrame格式: df = pd.json_normalize(data, "data") Explode函数如果有一个与特定记录匹配的项列表。...如果有一行缺少值(即NaN)，用B列中同一行的值填充它。...A的第一行和最后一行取自列B。...如果我们想要使用3列，我们可以链接combine_first函数。下面的代码行首先检查列a。如果有一个缺失的值，它从列B中获取它。如果列B中对应的行也是NaN，那么它从列C中获取值。...在这种情况下，所有缺失的值都从第二个DataFrame的相应值(即同一行，同列)中填充。

1891 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭