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用过Excel,就会获取pandas数据框架

在Excel,我们可以看到和单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例为45。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...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方法。 点符号 可以键入“df.国家”以获得“国家”,这是一种快速而简单获取方法。但是,如果列名包含空格,那么这种方法行不通。...要获取前三,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,我们需要使用交集。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架第1和第4。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc语法是df.loc[],需要提醒(索引)和可能是什么?

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问与答98:如何根据单元格动态隐藏指定

excelperfect Q:我有一个工作表,在单元格B1输入有数值,我想根据这个数值动态隐藏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数值是10时,当我单击这个命令按钮时,会显示前10,即第2至第11;再次单击该按钮后,隐藏全部,即第2至第100;再单击该按钮,...则又会显示第2至第11,又单击该按钮,隐藏第2至第100……也就是说,通过单击该按钮,重复显示第2至第11与隐藏第2至第100操作。...注:这是在chandoo.org论坛上看到一个贴子,有点意思。...A:使用VBA代码如下: Public b As Boolean Sub HideUnhide() If b =False Then Rows("2:100").Hidden

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动态数组公式:动态获取某首次出现#NA之前一数据

标签:动态数组 如下图1所示,在数据中有些为错误#N/A数据,如果想要获取第一个出现#N/A数据上方数据(图中红色数据,即图2所示数据),如何使用公式解决?...图1 图2 如示例图2所示,可以在单元格G2输入公式: =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5#N/A上方数据,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位置发生改变...,那么上述公式会自动更新为最新获取

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生信学习-Day6-学习R包

group_by(Species):这一步将数据按照Species不同进行分组,即将数据集分成多个子集,每个子集包含相同Species数据。...这意味着函数将查找 test1 和 test2 列名为 "x" 基于这两匹配来合并行。只有当两个数据框中都存在 "x" 且某些行在这一相等时,这些才会出现在最终结果。...内连接特点是只包含两个数据框中键值匹配。如果 test1 行在其 "x" 在 test2 "x" 没有对应,则这行不会出现在结果,反之亦然。...y = test2:表示要与test2数据框进行semi-join操作,即保留test1与test2匹配。 by = 'x':指定要根据哪个进行匹配。在这里,使用x来进行匹配。...y = test1:表示要与test1数据框进行anti-join操作,即从test2删除与test1匹配。 by = 'x':指定要根据哪个进行匹配。在这里,使用x来进行匹配。

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数据处理|R-dplyr

2)数据记录筛选(筛选) filter函数:按指定条件筛选符合条件逻辑判断要求数据记录。...:Filter&Select Filter:通过一些准则选择观测) Select:通过名字来选择变量() 更名变量名: Select & Rename head(select(iris,Sepal.W...Width) #计算一个或多个新删除原 6)数据汇总 summarize()函数实现数据集聚合操作,将多个汇总成一个 summarise(iris,avg = mean(Sepal.Length...Min ;Max Mean ;Median ;Var ;Sd等 summarise(iris, max(Petal.Width), first(Sepal.Width)) #返回数据框变量最大及第一四分位...iris %>%group_by(Species) %>% summarise(sd=sd(Petal.Width)) #iris数据集,按Species分组,汇总Petal.Widthsd, 9)

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Day6 呦呦鹿鸣—学习R包

(2)按列名筛选select(test, Petal.Length, Petal.Width)iris %>% select(Species, Sepal.Length)3.filter()筛选/返回具有匹配条件可以按照某分类变量进行数据筛选.../按变量排列arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序mtcars %>% arrange(cyl, disp)5.summarise():汇总,对数据进行汇总操作,结合...group_by使用实用性强\ 将多个减少到单个summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) # 计算Sepal.Length平均值和标准差...(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))R管道操作符2:count统计某uniquecount(test,Species)分类变量每个变量值频数dplyr处理关系数据将...,每数值类型必须相同;以"by"列为标准,补齐列表,空为"NA"4.半连接:返回能够与y表匹配x表所有记录semi_join交集表test1部分semi_join(x = test1,

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DAY06-R包学习

iris 数据集第 1-2 ,第 51-52 和第 101-102 所有,你需要使用逗号 , 在子集选择明确区分行和。...iris[c(1:2, 51:52, 101:102)]逗号尝试选择特定,但是语法实际指向了,因为没有指定选择mutate(test,new = Sepal.Length*Sepal.Width...1或某几列对整个表格进行排序arrange(test, Sepal.Length) #按照Sepal.Length,重排列,默认从小到大排序arrange(test, desc(Sepal.Length..., sd()计算标准差# 一个组合应用实例: 先按照Species分组,再计算每组Sepal.Length平均值和标准差group_by(test, Species) summarise(group_by...(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))2:count统计某uniquedplyr处理关系数据 将两个表进行链接

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生信星球——生信入门DAY6:学习R包

添加到包搜索列表。...加载前对搜索列表进行检查更新,如果package不存在则报错,如果之前已加载package,则不会重复加载。如没有参数package即library(),则列出lib.loc指定所有可用包。...require() : require(package)将加载名为package命名空间,添加到包搜索列表,与library(package)一致。...大于5、species是setosa、versicolor某一个arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序arrange(test, desc(Sepal.Length...,但是管道操作(%>%)在复杂数据起到更亮眼作用简单统计命令count(test,Species)默认是,意为统计此列unique将两表相连inner_join(a, b, by = "x

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numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件第一数据求其最

/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文件第一数据求其最大和最小,大家讨论甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题小伙伴可以少走弯路.../一、问题描述/ 如果想求CSV或者Excel最大或者最小,我们一般借助Excel自带函数max()和min()就可以求出来。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件第一数据求其最大和最小代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取结果如下图所示。 ?...通过该方法,便可以快速取到文件夹下所有文件第一最大和最小。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件第一数据求其最大和最小代码如下图所示。 ?.../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,求取文件第一数据最大和最小,当然除了这两种方法之外,肯定还有其他方法也可以做得到,欢迎大家积极探讨

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数据清洗与管理之dplyr、tidyr

例如:引用第一数据,引用第一数据,引用第一第一数据。...通过行列引用:数据集[,] 如仅1个数字,表示仅引用该行或数据 > iris[1,] #引用第1数据 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length...,其中因数据过长,使用head()函数取前5个数字 [1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 如为组合数据,则表示引用组合行列交叉位置数据 > iris[1:5,1:3] Sepal.Length...针对数据集中缺失,可以通过重新编码处理,还可以直接删除缺失/缺失 删除缺失:na.omit() > df <- matrix(c(1:5,NA,7:10),nrow=5) > df...key #value:将原数据框所有赋给一个新变量value #…:可以指定哪些聚到同一 #na.rm:是否删除缺失 widedata <- data.frame(person=c('Alex

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生信入门 第六天

,返回逻辑filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5) # 选Species是setosa同时Sepal.Length 大于5, & 是 andfilter...(test, Species %in% c("setosa","versicolor")) # 选Species 是 setosa和versicolor, %in% 是用于判断前一个向量元素是否在后一个向量...,重排列,默认从小到大排序arrange(test, desc(Sepal.Length)) #用desc从大到小(5) summarise():汇总 reduces multiple values...(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))(2) count() 统计(计数)某uniquecount(test...,返回不能够与y表匹配x表所有记录,不合并两表格,只针对x操作(6) 简单合并bind_rows() # 两表列数相同,+ 简单纵扩bind_cols() # 两表行数相同,+ 简单横扩test1

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35. R 数据整理(七:使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0)

,后续参数是条件,这些条件是需要同时满足,另外,条件取 缺失观测自动放弃,这一点与直接在数据框下标中用逻辑下标有所不同,逻辑下标中有缺失会在结果 产生缺失。...dplyr 包 distinct() 函数可以对数据框指定若干变 量,然后筛选出所有不同,每组不同仅保留一。...key(原先),与value(原先数据),通过 - (原先),对数据框进行转换。...R 数据整理(六:根据分类新增列种种方法 1.0) 其他函数 slice dplyr 包函数 slice(.data, ...) 可以用来选择指定序号子集,正序号表示保留,负序号表示排除。...,储存在列表

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tidyverse:R语言中相当于pythonpandas+matplotlib存在

; 查看数据时,不再会一显示不下(会自动隐藏一部分,自带head);有两种方式来创建tibble格式数据: 1....4.1 筛选: filter 4.2 排列: arrange 4.3 选择: select 4.4 变形: mutate 4.5 汇总: summarise 4.6 分组: group_by # install.packages...#取1:dim(mtcars_df)[1] mutate(mtcars_df, NO = 1:dim(mtcars_df)[1]) #数值重定义和赋值 #将Ozone取负数赋值给new,然后Temp...#key:将原数据框所有赋给一个新变量key #value:将原数据框所有赋给一个新变量value #…:可以指定哪些聚到同一 #na.rm:是否删除缺失 widedata <-...#key:需要将变量值拓展为字段变量 #value:需要分散 #fill:对于缺失,可将fill赋值给被转型后缺失 stocks <- data.frame( time = as.Date

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R语言之 dplyr 包

1.使用 filter( ) 和 slice( ) 筛选 函数 filter() 可以基于观测筛选数据框一个子集。第一个参数是数据框名,第二个参数以及随后参数是用来筛选数据框表达式。...slice(birthwt, 2:5) 2.使用 arrange( ) 排列 有时候我们想要将数据框记录按照某个变量进行排序,函数 arrange() 可以实现这个功能。...下面的命令将数据框按照变量 bwt 从小到大进行排序后显示: arrange(birthwt, bwt) # 默认升序 在上面的输出,第 6 和第 7 变量 bwt 都是 1588,在这种情况下如果还想将数据框按照第二个变量排序...使用 select( ) 选择 函数 select( ) 用于选择数据框(变量)。 # 下面的命令选择数据框里面的 bwt、age、race 和 smoke 这 4 个变量组成新数据框。..., NA, wt), # 将变量wt0和大于99变成NA ht = ifelse(ht == 0 | ht > 300, NA, ht) # 将变量ht0和大于300变成

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手把手教你掰弯柱状图

可以看出一共935观测,一共包括50个州 ? 2 ?...整理数据:将数据按照州分类,求没一个州STEM均值,这里就需要用到dplyr工具包两个函数group_by()和summarise()函数。 ? 结果就会变成下面的样子: ? ?...最后说明一点:最后一scale_fill_viridis命令则是来自viridis包,代表着一种默认配色。 ? 5 ?...该图妙用,当你做了pcr时候,只要有两数据,都可以画成这样,或者当你有基因表达,同样可以套用,比如我们定义一个基因表达,如下 ? 最后每一个G则代表一个基因表达高低。 ? ?...今天我们一步步讲述了如何绘制弯曲柱状图,无非就是让他们在底层圆上进行排列,希望能够对大家有帮助,那今天就和大家分享到这,下期再见!

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R语言快速入门主线知识点分享|文末有资源

:12 ############ 引用 ############ x[1,4] # 引用 x[索引,索引] # /引用 x[索引,] 或x[,索引] x[1,] # 引用第一...x[,4] # 引用第一 x[2:3,2:3] # 行列混合引用(矩阵) x[初始索引:终止索引,初始索引:终止索引] # > x[1,4] # 引用 x[索引,...索引] # [1] 4 # > # /引用 x[索引,] 或x[,索引] # > x[1,] # 引用第一 # [1] 1 2 3 4 # > x[,4] # 引用第一 #...[1] 4 8 12 # > x[2:3,2:3] # 行列混合引用(矩阵) x[初始索引:终止索引,初始索引:终止索引] # [,1] [,2] # [1,] 6 7 #...##### dplyr包 下述五个函数用法 filter # 筛选: arrange # 排列: select # 选择: mutate # 变形: summarise # 汇总: group_by

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