先上效果图 (一) 确定数据源及变量 1. 确定需求: a) 通过列数参数来改变最终的列数 b) 更改列数标题不影响数据运行 c) 更改数据源标题不影响数据运行 2....确定变量 a) 列数 b) 列数标题名 c) 数据源标题名 单列数据转多列,主要涉及的就是分组后的索引添加,然后进行透视。 (二) 主要涉及知识点 1....添加索引并取模 Table.AddIndexColumn,Number.Mod(指定行或列数) 2....展开数据后的透视 透视值关系到指定列还是指定行 4. 字段名的动态引用 Table.ToRows(列数字段表){0}{0}
dataframe 新增单列 assign方法 dataframe assign方法,返回一个新对象(副本),不影响旧dataframe对象 import pandas as pd df...df.insert(loc=len(df.columns), column=“col_4”, value=[8, 9, 10, 11]) 这种方式会对旧的dataframe新增列 import pandas...df.insert(loc=len(df.columns), column="col_4", value=[8, 9, 10, 11]) print(df) dataframe 新增多列...list unpacking import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'col_1
文章目录 1.修改单列的数据类型 2.修改指定多列的数据类型 3.创建dataframe时,修改数据类型 4.读取时,修改数据类型 5.自动 1.修改单列的数据类型 import pandas as...pd.read_csv('test.csv') df['column_name'] = df['column_name'].astype(np.str) print(df.dtypes) 2.修改指定多列的数据类型...import pandas as pd df[['c3','c5']] = df[['c3','c5']].apply(pd.to_numeric) print(df.dtypes) 3.创建dataframe...时,修改数据类型 import pandas as pd # method1 df = pd.DataFrame(data, dtype='float') print(df.dtypes) # method2...df = pd.DataFrame(data, dtype=np.float64) print(df.dtypes) 4.读取时,修改数据类型 import pandas as pd df = pd.read_csv
1.单列运算 在Pandas中,DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作: df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)...其中lambda函数中的x代表当前元素。...可以使用另外的函数来代替lambda函数,例如: define square(x): return (x ** 2) df['col2'] = df['col1'].map(square) 2.多列运算...1.009774 2 0.537183 3 0.813714 4 1.750022 dtype: float64 applymap() 用DataFrame的applymap方法,可以将函数应用到元素级的数据上...对DataFrame单列/多列进行运算(map, apply, transform, agg)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas map apply transform agg内容请搜索ZaLou.Cn
在 MySQL 中,将多行数据转为多列数据一般可以通过使用 PIVOT(也称为旋转表格)操作来实现。但是,MySQL 并没有提供原生的 PIVOT 操作。...FROM student GROUP BY name; 这条 SQL 语句执行的步骤是: 根据学生姓名分组; 在每个分组内,使用 CASE WHEN 语句根据课程名称动态生成一列新的值...; 使用 MAX() 函数筛选出每个分组中的最大值,并命名为对应的课程名称; 将结果按照学生姓名进行聚合返回。...方法二:使用 GROUP_CONCAT 函数 除了第一种方法,也可以使用 GROUP_CONCAT() 函数和 SUBSTRING_INDEX() 函数快速将多行数据转为多列数据。...总结 以上两种实现方法都能够将 MySQL 中的多行数据转为多列数据。
转换成 (一) 把单个字段组合成一个列 Table.ToColumns(源) (二) 把需要合并的样式单独组合 Table.FromColumns(List.Range(单字段组合,0,1)&...List.Range(单字段组合,1,3)) 解释:第一个List.Range目的是为了固定班级字段;第2个List.Range是为了提取第一组的数据。...同一样的操作,提取第二部分的数据。 (三) 组合表格 Text.Combine将之前组合的表格进行合并。 (四) 重命名字段名 ?
昨天,视频交流群里有朋友在问,类似这个要将多列数据规范化问题,用Power Query怎么处理: 对于大多数的日常应用问题,我前期的文章基本都涉及到,所以,我直接给了文章的参考...,具体链接为《多列数据归一化处理,不用写SQL,还能随数据增加一键刷新》。...于是我赶紧整理出来供大家参考,具体代码及配套数据下载链接见文末。...{"部门","车型","姓名"} ) ) ) 说明:其中List.Split函数比较新,若Excel版本不支持,可在Power BI中测试...配套数据下载链接 https://share.weiyun.com/5FDBf8k
更多 Python 数据处理的干货,敬请关注!!!! 前言 pandas 在1.0版本发布后,更新频率非常高,今天我们看看关于频率统计的一个新方法。...---- 列频率统计 pandas 以前的版本(1.1以前)中,就已经存在单列的频率统计。...image-20200806092901143 通过参数 normalize 可以转换成占比 但是,以上都是针对单列的统计,很多时候我们希望对多列组合的频率统计。...---- 数据表的多列频率统计 现在,pandas 1.1 版本中已为 DataFrame 追加了同名方法 value_counts,下面来看看怎么使用。...下面,我们就来看看"自己做主"的优势 ---- 分段统计 之前在讲解单列的频率统计(Series.value_counts)时,其实遗漏了一个挺有用的参数,对于数值型的列才能使用。
之前我们了解到了如何把2列数据进行合并的基本操作,Power Query中如何把多列数据合并?也就是把多个字段进行组合并转成表。那如果这类的数据很多,如何批量转换呢?...="可以把多列相同的数据合并到一起。...,Value.Type(多列组合) meta 元数据) ?...批量多列合并(源,3,3,3) 解释:批量多列合并,这个是自定义查询的函数名称,源代表的是需处理的数据表,第2参数的3代表需要循环处理的次数,第3参数的3代表需要合并数据的列数,第4参数的3代表保留前3...固定列是2列,循环5次,数据列也是2列。使用函数后获得的效果。 批量多列合并(源,5,2,2) ?
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 是奇葩不规范数据的重灾区,这主要是因为他有高度的灵活性,今天来看看一个多列堆叠问题。...现在来看看,在 pandas 中怎么简单转换成规范的2列数据: - 第一句主要是为了最后结果的标题与原数据标题一致而已 - 关键是第二句,这里直接使用 numpy 的 reshape 方法,即可完成需求...- .reshape(-1,2) ,其中的2就是2列,而 -1 是让 numpy 你根据数据来计算最终的行数 - 第三句,只是把结果的数组变为一个 DataFrame - 至于最后的 dropna ,...用 pandas 不就是为了既可自动化处理,又可以少写点代码吗 总结 - numpy 的 reshape 方法,可以快速把数组转换成指定行数或列数 - 用 -1 可以让 numpy 自动计算行或列的数量
本文处理的场景如下,hive表中的数据,对其中的多列进行判重deduplicate。
如果输出了非常多的表格(例如,Rmse,Rb,Cp等),我应该怎么把这么多表进行导出? 最傻的方法:一个个导出呗,导到不同的excel表格中。...这多让人头大。 较聪明的方法:使用openxlsx包(或者其他类似包),将每一组参数模拟结果放到一个excel中,其中各个表格依次放到单独的sheet中,这样最后只会生成10个表格啦。...使用教程 导出 用 write.xlsx() 保存多个 sheet 的数据在一个 excel 中。注意需要下载包 openxlsx。...每个数据框使用不同的sheetName,然后使用参数append=TRUE将两个表放在同一个表格中。...如果想要人提醒你,数据跑完啦,可以查阅:程序结束后记得提醒我 最后想将结果制作成幻灯片,可以查阅:R沟通|用xaringan包制作幻灯片 R沟通|在Rstudio中运行tex文件 R沟通|舍弃Latex
本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...如需数据实现本文代码,请到公众号中回复:“基于多列删重”,可免费获取。 得到结果: ?...三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题,只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
例如,上面的例子,如何将列2和3转为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每列的类型?...如果遇到无效值,第三个选项就是忽略该操作: >>> pd.to_numeric(s, errors='ignore') # the original Series is returned untouched 对于多列或者整个...但是,可能不知道哪些列可以可靠地转换为数字类型。...另外pd.to_datetime和pd.to_timedelta可将数据转换为日期和时间戳。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法,用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。
这种集成促进了数据操作、分析和可视化的工作流程。 由于其直观的语法和广泛的功能,Pandas已成为数据科学家、分析师和研究人员在 Python中处理表格或结构化数据的首选工具。...在这篇文章中,我将介绍Pandas的所有重要功能,并清晰简洁地解释它们的用法。...# 用于获取带有标签列的series df[column] # 选择多列 df[['column_name1', 'column_name2']] # 通过标签选择单行 df.loc[label]...df['column_name'] = df['column_name'].str.lower() # 将列转换为不同的数据类型 df['column_name'] = df['column_name...df1, df2, on='A', how='right') / 07 / Pandas中的统计 Pandas提供了广泛的统计函数和方法来分析DataFrame或Series中的数据。
示例数据如下图1所示。 想要删除行和列中的空单元格,变成如下图2所示。...A中。...x = x + 1 Next rCell Range("A1").Resize(rCount) = Application.Transpose(var) End Sub 上面的代码移动的数据并不是按每列逐列将数据移动到列...A中的,而是逐行将数据放置到列A中的。...要想逐列移动数据到列A中,达到如下图4所示的效果。
问题描述:一个pandas dataframe数据结构存在一列是集合类型(即包含多个子元素),需要将每个子元素展开为一行。这一场景运用pandas中的explodeAPI将会非常好用,简单高效。...基于这一思路,可将问题拆解为两个子问题: 含有列表元素的单列分为多列 多列转成多行 而这两个子问题在pandas丰富的API中其实都是比较简单的,例如单列分为多列,那么其实就是可直接用pd.Series...至此,实际上是完成了单列向多列的转换,其中由于每列包含元素个数不同,展开后的长度也不尽一致,pandas会保留最长的长度,并将其余填充为空值(正因为空值的存在,所以原本的整数类型自动变更为小数类型)。...在完成展开多列的基础上,下面要做的就是列转行,即将多列信息转换逐行显示,这在SQL中是非常经典的问题,在pandas中自然也有所考虑,所以就需要引出第二个API:stack!...至此,已经基本实现了预定的功能,剩下的就只需将双层索引复位到数据列即可。当然,这里复位之后会增加两列数据,除了原本需要的一列外另一列是多余的,仅需将其drop掉即可,当然还需完成列名的变更。
4 pandas基本功能 4.1 重建索引(见上一篇文章) 4.2 数据选择 pandas的数据选择是十分重要的一个操作,它的操作与数组类似,但是pandas的数据选择与数组不同。...当选择标签作为索引,会选择数据尾部,当为整数索引,则不包括尾部。例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中,a[1:3]的值为1,2;而pandas中为1,2,3。...数据选择的方法:1、直接选择;2、使用loc选择数据;3、使用iloc选择数据。 直接选择中,frame[[列名,列名]]表示选择列,frame[:3]表示选择行。...索引选项 类型 描述 df[val] 从DataFrame中选择单列或多列或行(整数表示选择行) df.loc[val] 根据标签选择单行或多行 df.loc[:, val] 根据标签选择单列或多列...df.loc[val1, val2] 根据标签同时选中行和列的一部分 df.iloc[where] 根据整数选择一行或多行 df.iloc[:, where] 根据整数选择一列或多列 df.iloc[where_i
读取csv数据的时候, 使用参数index_col指定表中的列作为索引 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv...iloc方法 ① 单行索引 df.iloc[3] ② 多行索引 注意结尾是不包含的---和list的切片保持一致 df.iloc[3:5] ③ 单列索引 df.iloc[:,3].head() ④ 多列索引...: 如果不加values就会索引对齐发生错误,Pandas中的索引对齐是一个重要特征,很多时候非常使用。...cut得到的区间实际上是个catagory 类型的数据,并不能直接用来判断和给定区间是否重合,必须使用astype转换为区间类型的数据。...返回所有的行索引(转换为区间后)与给定区间有重叠的行。 cut得到的区间实际上是个catagory 类型的数据,并不能直接用来判断和给定区间是否重合,必须使用astype转换为区间类型的数据。
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