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通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

Pandas 中,您需要更多地考虑控制 DataFrame 的显示方式。 默认情况下,pandas 截断大型 DataFrame 的输出以显示第一行最后一行。...我们可以将日期功能分为两部分:解析输出。Excel电子表格中,日期值通常会自动解析,但如果您需要,还有一个 DATEVALUE 函数。...查找子串的位置 FIND电子表格函数返回子字符串的位置第一个字符为 1。 您可以使用 Series.str.find() 方法查找字符串列中字符的位置。find 搜索子字符串的第一个位置。...按位置提取子串 电子表格有一个 MID 公式,用于从给定位置提取子字符串。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。...添加一行 假设我们使用 RangeIndex(编号为 0、1 等),我们可以使用 DataFrame.append() DataFrame 的底部添加一行

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(六)Python:Pandas中的DataFrame

print(frame['name']) # 取得某列 print(frame.pay) # 取得某列 print(frame.iloc[1:3, 1]) # 第一行第二行的第一列...print(frame.iloc[0:2, 0]) # 第零行一行的第零列(第一个0可省略) print(frame.iloc[0:2]) # 少了第二个参数,就会输出所有列 print...xiaolan Name: name, dtype: object 取得pay列 1    4000 2    5000 3    6000 Name: pay, dtype: object 取得第一行第二行的第一列... 3 (1)添加列         添加列可直接赋值,例如给 aDF 中添加 tax 列的方法如下: import pandas as pd import numpy as np data =...        添加行可用对象的标签(loc)位置(iloc)索引,也可通过 append()方法或 concat()函数等进行处理,以 loc 为例,例如要给 aDF 添加一个新行,可用如下方法:

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Python自动化办公之Word批量转成自定义格式的Excel

,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l中的哪个位置了 if first_str in patch_list...,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l中的哪个位置了 if first_str == patch_str...用这个减去1就知道了每道题的开始位置start结尾位置end是多少了。...传的第二个参数是100,它就会自动生成1到100的字符串,用来匹配识别你的每道题的开头在哪个位置。...,它就会按照“.”去切割每一行的内容,拿到第一个“.”号前面的内容,用来跟它生成的匹配字符做比对,比对成功了,它就默认该行是你想要写到excel表格里的第一列,接在它后面的每个段落,自动插入到它后面的列

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pandas | DataFrame基础运算以及空值填充

数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加pandas自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number)。...我们发现pandas将两个DataFrame加起来合并了之后,凡是没有两个DataFrame都出现的位置就会被置为Nan。...难道只能手动找到这些位置进行填充?当然是不现实的,pandas当中还为我们提供了专门解决空值的api。 空值api 填充空值之前,我们首先要做的是发现空值。...all表示只有一行或者是某一列全为空值的时候才会抛弃,any与之对应就是只要出现了空值就会抛弃。默认不填的话认为是any,一般情况下我们也用不到这个参数,大概有个印象就可以了。...实际的运用当中,我们一般很少直接对两个DataFrame进行加减运算,但是DataFrame中出现空值是家常便饭的事情。因此对于空值的填充处理非常重要,可以说是学习中的重点,大家千万注意。

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一文讲述Pandas库的数据读取、数据获取、数据拼接、数据写出!

基于后面需要对Excel表格数据进行处理,有时候使用Pandas库处理表格数据,更容易、更简单,因此我这里必须要讲述。 Pandas库是一个内容极其丰富的库,这里并不会面面俱到。...其实Pandas能实现的功能,远远不止这些,关于利用该库如何实现数据清晰图表制作,不是本书的研究范围,大家可以下去好好学习这个库。 使用这个库之前,需要先导入这个库。...usecols=[A,C],表示选择A列(第一列C列(第三列)。而usecols=[A,C:E],表示选择A列,C列、D列E列。 usecols=[0,2],表示选择第一列第三列。...① 什么是“位置索引”标签索引 讲述如何取数之前,我们首先需要理解“位置索引”“标签索引”这两个概念。 每个表的行索引就是一个“标签索引”,而标识每一行位置的数字就是 “位置索引”,如图所示。...pandas中,标签索引使用的是loc方法,位置索引用的是iloc方法。接下来就基于图中这张表,来带着大家来学习如何 “取数”。 首先,我们需要先读取这张表中的数据。

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python pandas VS excel给成绩赋值等级

pandas VS excel给成绩赋值等级 【问题】有一张成绩表如下 【要求】 总分后面添加一列,按如下要求输入等级 【知识点】 apply函数 apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数...该函数如下: DataFrame.apply(func, axis=0,broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 该函数最有用的是第一个参数...这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中,我们函数中实现对Series不同属性之间的计算,返回一个结果...,则apply函数 自动遍历每一行DataFrame的数据,最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。...【代码】 # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd def get_letter_grade(score): if score>=90:

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Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas(1)

Series 的时候,并没有设定每个元素的数据类型,这个时候,Pandas 自动判断一个数据类型,并作为 Series 的类型。...user_info.loc["Tom"] age 18 city BeiJing Name: Tom, dtype: object 除了直接通过索引名来访问某一行数据之外,还可以通过这行所在的位置来选择这一行...如果所有的性别都一样,我们可以通过传入一个标量,Pandas 自动帮我们广播来填充所有的位置。...18 BeiJing Bob 30 ShangHai Mary 25 GuangZhou James 40 ShenZhen 如果用户的性别不一致的时候,我们可以通过传入一个 like-list 来添加新的一列...DataFrame 上修改的,也就是说如果添加了新的一列之后,原有的 DataFrame 会发生改变。

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建议收藏:12个Pandas数据处理高频操作

简单说说 总结分享 > 1 统计一行/一列数据的负数出现的次数 > 2 让dataframe里面的正数全部变为0 > 3 统计某列中各元素出现次数 > 4 修改表头索引 > 5 修改列所在位置insert...拷贝 > 12 对于列/行的操作 简单说说 Panda是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析操作工具,Python环境下,我们可以通过pip直接进行安装。...pip install pandas Python代码中使用pandas首先需要导入,: import pandas as pd 创建一个示例数据: # 统计一行/一列数据的负数出现的次数 df.../一列数据的负数出现的次数 # 获取到每一行的复数个数 # 要获取列的话,将axis改成0即可 num_list = (df < 0).astype(int).sum(axis=1) num_list...insert+pop insert指定位置插入某列值;pop按列名取出某列(同时会删掉该列)。

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Day4.利用Pandas做数据处理

NumPy中数据结构是围绕ndarray展开的, 那么Pandas中的核心数据结构是Series DataFrame,分别代表着一维的序列二维的表结构。...计算时,如果 Pandas两个Series里找不到相同的 index,对应的位置就返回一个空值 NaN。...,缺少的值添加NaN # 此种情况出现在,将表格中几列数据组合在一起时,部分列多出几行;表格中的一列可以看做一个Series对象 data = { 'Name':pd.Series(['zs'...,索引从0开始,如果要按照表格中的一列,如id列中的序号,从1开始,可以将其指定为行索引顺序 ''' # 拓展: reset_index()把索引变成某一列 可以自己尝试,就不演示了 添加数据 import...80 1 Tyrion M 32 98 2 Sansa F 18 67 3 Arya F 14 90 ''' # 具体某个位置插入一列可以用

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【强强联合】Power BI 中使用Python(2)

M将其Table类型的数据传递给Python,Python自动将Table转换为Dataframe。...理论上我们需要在这个地方键入: import pandas as pd 以表示我们要使用pandas库,但是Power BI调用Python时,自动导入了pandasmatplotlib库,所以这一行写不写都一样...,我们知道下面的代码是调用pandas库即可。...dataframe格式数据,“loc=1”代表一列数据后插入一列,列名是“add_100”,值是“Value”的值+100,第一行是1,add_100列第一行就是101,以此类推: ?...(power query自动对Python添加 #(lf) 用来进行转义) 当然,以上所说这些功能直接在powerquery中就可以实现,甚至更简单便捷,所以上述内容都是些: ? ? 并!不!是!

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Pandas速查手册中文版

本文翻译自文章: Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science,同时添加了部分注解。...(1)官网: Python Data Analysis Library (2)十分钟入门Pandas: 10 Minutes to pandas 第一次学习Pandas的过程中,你会发现你需要记忆很多的函数方法...col2]]:以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0]:按位置选取数据 s.loc['index_one']:按索引选取数据 df.iloc[0,:]:返回第一行 df.iloc[0,0]...:返回第一列第一个元素 数据清理 df.columns = ['a','b','c']:重命名列名 pd.isnull():检查DataFrame对象中的空值,并返回一个Boolean数组 pd.notnull...data.apply(np.max,axis=1):对DataFrame中的每一行应用函数np.max 数据合并 df1.append(df2):将df2中的行添加到df1的尾部 df.concat(

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Python科学计算之Pandas

Pandas中,一个条目等同于一行,所以我们可以通过len方法获取数据的行数,即条目数。 ? 这将给你一个整数告诉你数据的行数。我的数据集中,我有33行。...所以,如果我们取出了某一列,我们获得的自然是一个series。 还记得我所说的命名列标签的注意事项?不使用空格横线等可以让我们以访问类属性相同的方法来访问列,即使用点运算符。 ?...这里,lociloc一样返回你所索引的行数据的一个series。唯一的不同是此时你使用的是字符串标签进行引用,而不是数字标签。 ix是另一个常用的引用一行的方法。...还记得我说数字标签索引是ix的备选?数字标签可能让ix做出一些奇怪的事情,例如将一个数字解释成一个位置。而lociloc则为你带来了安全的、可预测的、内心的宁静。...没问题,Pandas可以很容易实现: ? 开始时你需要通过’on’关键字参数指定你想要合并的列。你也可以忽略这个参数,这样Pandas自动确定合并哪列。

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Pandas知识点-索引切片操作

本文使用的数据来源于网易财经,具体下载方式可以参考:Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍 前面介绍DataFrameSeries的文章中,代码是Pycharm中编写的,本文后面介绍Pandas...二、读取一列数据或一行数据 1. 读取一列数据 ? 获取DataFrame中的一列数据有两种方式,第一种是用 data['列索引'] ,如 data['收盘价'] 可以获取收盘价这一列的数据。...三、读取指定位置的数据 ? Pandas中获取指定位置数据的索引方式默认是“先列后行”,这与numpy中ndarray的索引方式“先行后列”是相反的。...Pandas中,取数据的逻辑通常是先获取某一列数据,然后再取这列数据中的某个数据,所以默认采用了“先列后行”的方式,如果顺序反了会报错。 ?...如果需要同时转换多个索引名,可以列表中添加,列表中的顺序可以不遵守indexcolumns的先后顺序,返回结果是一一对应的数值索引数组。 五、切片 ?

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一场pandas与SQL的巅峰大战(二)

,1表示取第一个匹配的结果 3.假设我们要去掉ts中的横杠,即替换ts中的“-”为空,pandas中可以使用字符串的replace方法,hive中可以使用regexp_replace函数。...我定义了两个函数,第一个函数给原数据增加一列,标记我们的条件,第二个函数再增加一列,当满足条件时,给出对应的orderid,然后要对整个dataframe应用这两个函数。...现在我们要做的是让多个订单id显示一行,用逗号分隔开。...代码效果如下所示。为了减少干扰,我们将order数据重新读入,并设置了pandas的显示方式。 ? 可以看到,同一个uid对应的订单id已经显示一行了,订单id之间以逗号分隔。...先来看pandas中如何实现,这里我们需要用到literal_eval这个包,能够自动识别以字符串形式存储的数组。

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Python中实现Excel的VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP函数功能

pandas提供了广泛的工具选择,因此我们可以通过多种方式复制XLOOKUP函数。这里我们将介绍一种方法:筛选apply()的组合。...给定一个lookup_value,lookup_array中找到它的位置,然后从return_array返回相同位置的值。下面是Excel XLOOKUP公式中的可用参数。...一行中,我们用一些参数定义了一个名为xlookup的函数: lookup_value:我们感兴趣的值,这将是一个字符串值 lookup_array:这是源数据框架中的一列,我们正在查找此数组/列中的...“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 随后的行中: lookup_array...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。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。

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