数据预处理是数据科学管道的重要组成部分，需要找出数据中的各种不规则性，操作您的特征等。...Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...相同的命令是： pip install pandasgui 要在 PandasGUI 中读取 文件，我们需要使用show()函数。让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。
执行的代码： ? 1、报错如下： ValueError: The truth value of a Series is ambiguous.
标签：Excel函数，FILTER函数 FILTER函数是一个动态数组函数，可以基于定义的条件筛选一系列数据，其语法为： FILTER(数组,包括, [是否为空]) 其中，参数数组，是想要筛选的数据，...参数包括，指定筛选的条件，应返回TRUE，以便将其包含在查询中。参数是否为空，如果没有满足筛选条件的结果，则可以给该参数指定要返回的内容，可选。 我们可以使用FILTER函数返回满足多个条件的数据。...假设我们要获取两个条件都满足时的数据，如下图1所示示例数据，要返回白鹤公司销售香蕉的数据。...图2 如果我们想要获取芒果和葡萄的所有数据，则使用公式： =FILTER(A2:D11,(C2:C11="芒果")+(C2:C11="葡萄")) 将两个条件相加，表示两者满足之一即可。...例如，想要获取白鹤公司芒果和葡萄的所有数据，则使用公式： =FILTER(A2:D11,((C2:C11="芒果")+(C2:C11="葡萄"))*(A2:A11="白鹤"))
pandas作为数据分析的利器，提供了数据读取，数据清洗，数据整形等一系列功能。...当需要对多个数据集合并处理时，我们就需要对多个数据框进行连接操作，在pandas中，提供了以下多种实现方式 1. concat concat函数可以在行和列两个水平上灵活的合并多个数据框，基本用法如下...concat函数有多个参数，通过修改参数的值，可以实现灵活的数据框合并。首先是axis参数，从numpy延伸而来的一个概念。对于一个二维的数据框而言，行为0轴， 列为1轴。...，合并数据框时，对于不同shape的数据框，尽管行标签和列标签有重复值，但是都是当做独立元素来处理，直接取了并集，这个行为实际上由join参数控制，默认值为outer。...合并数据框时，沿着axis参数指定的轴进行合并，而join参数则控制在另外一个轴上，标签如何处理，默认的outer表示取并集，取值为inner时，取交集，只保留overlap的标签，示例如下 >>> pd.concat
在实际工作中，我们经常需要从某列返回数据，该数据对应于另一列满足一个或多个条件的数据中的最大值。 如下图1所示，需要返回指定序号（列A）的最新版本（列B）对应的日期（列C）。 ?...原因是与条件对应的最大值不是在B2:B10中，而是针对不同的序号。而且，如果该情况发生在希望返回的值之前行中，则MATCH函数显然不会返回我们想要的值。...B10,0)) 转换为： =INDEX(C2:C10,MATCH(4,B2:B10,0)) 转换为： =INDEX(C2:C10,MATCH(4,{4;2;5;3;1;3;4;1;2},0)) 很显示，数组中的第一个满足条件的值并不是我们想要查找的值所在的位置...： =INDEX(C2:C10,1) 得到： 2013-2-21 这并不是满足我们的条件对应的值。...由于数组中的最小值为0.2，在数组中的第7个位置，因此上述公式构造的结果为： {0;0;0;0;0;0;1;0;0;0} 获得此数组后，我们只需要从列C中与该数组出现的非零条目（即1）相对应的位置返回数据即可
Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上） 2020-04-22阅读 760 Pandas系列接下来的文章会为大家整理一下实际使用中比较高频的一些用法，当然还会有一篇关于时间序列处理的文章。...在这里需要强调一点就是，不建议初学者上来就把Pandas中所有的方法都啃一遍，这样效率太低而且很多方法平时基本用不到，啃下来也容易忘。...通过”人工智能“的方式，我从官方文档中筛选出一些比较常用的方法，有二十多个，初学者可以先试着把这些吃透了。为了避免过多看不下去，这篇文章就先介绍10个。...，包括索引和列的数据类型和占用的内存大小。...，有助于了解大致的数据分布 用法： # 默认生成数值列的描述性统计 # 使用 include = 'all'生成所有列 In [18]: data.describe() Out[18]:
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 事先声明，本文档所有内容均在本人的学习和理解上整理，不具有权威性，甚至不具有准确性，本人也会在以后的学习中对不合理之处进行修改。...在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...用来标识上一层（网络层）的协议。字段值为0x0800表示上层协议为IP协议，字段值为0x0806表示上层协议是ARP协议。该字段长2字节。 Data：该字段是来自网络层的数据，在整理数据包时会提到。...SAP提供多个高层协议进程共用一个LLC层实体进行通信的机制。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。
（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...应用（划重点）：如果需要CAN上某个节点向你发送数据，你可以用这个节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），这样节点接收到这个Remote frame之后会自动发送数据给你！...为了总线访问安全，每个发送器必须用独属于自己的ID号往外发送帧(多个接收器的过滤器ID可以重复)，（可以让某种信号帧只使用特定的ID号，而每个设备都是某一种信号的检测源，这样就形成某一特定个设备都只是用特定的
Pandas系列接下来的文章会为大家整理一下实际使用中比较高频的一些用法，当然还会有一篇关于时间序列处理的文章。...在这里需要强调一点就是，不建议初学者上来就把Pandas中所有的方法都啃一遍，这样效率太低而且很多方法平时基本用不到，啃下来也容易忘。...通过”人工智能“的方式，我从官方文档中筛选出一些比较常用的方法，有二十多个，初学者可以先试着把这些吃透了。为了避免过多看不下去，这篇文章就先介绍10个。...，包括索引和列的数据类型和占用的内存大小。...，有助于了解大致的数据分布 用法： # 默认生成数值列的描述性统计 # 使用 include = 'all'生成所有列 In [18]: data.describe() Out[18]:
标签：VBA，自定义函数 如下图1所示，查找列A中值为“figs”的行，并返回该行中内容为“X”的单元格对应的该列中首行单元格的内容，即图1中红框所示的内容。...这个自定义函数的代码如下： Option Compare Text Function lookupFruitColours(ByVal lookup_value As String, _ ByVal...lookupFruitColours = Left(result_set, Len(result_set) - 1) End Function 其中，参数lookup_value代表要在指定区域第一列中查找的值...，参数intersect_value代表行列交叉处的值，参数lookup_vector代表指定的查找区域，参数result_vector代表返回值所在的区域。
标签：Excel公式，SUMPRODUCT函数 基于列中的条件求和通常使用SUMIF函数或者SUMIFS函数，特别是涉及到多条件求和时。然而，随着条件的增多，公式将会变得很长，难以理解。...而使用SUMPRODUCT函数，可以判断同一列中的多个条件且公式简洁。 如下图1所示的示例。...也可以使用下面更简洁的公式： =SUMPRODUCT(($A$2:$A$12="东区")*(($B$2:$B$12={"超市1","超市2"}))*($C$2:$C$12)) 公式中，使用了花括号，允许在其中放置多个条件...，因此，如果需要满足的条件更多的话，就可以通过逗号分隔符将它们放置在花括号中，公式更简洁。...小结 在花括号中放置判断条件，从而使公式更简洁，是本文讲解的重点技巧。
Pandas的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的...对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之对应的索引（数据标签）组成。...类似一维数组的对象 由数据和索引组成 索引(index)在左，数据(values)在右 索引是自动创建的 [图片上传失败...(image-3ff688-1523173952026)] 1....DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。...类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型 索引包括列索引和行索引 [图片上传失败...
1. pandas入门篇 pandas是数据分析领域的常用库，它被专门设计来处理表格和混杂数据，这样的设计让它在数据清洗和分析工作上更有优势。...1. pandas数据结构 pandas的数据结构主要为: Series和DataFrame 1.1 Series Series类似一维数组，它由一组数据和一组与之相关的数据标签组成。...Series的表现形式为索引在左值在右。没有制定索引时，自动创建一个0到N-1（N：数据长度）的整数型索引。...pandas的isnull和notnull可用于检测缺失数据。...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）。
（如果现在光标的焦点在浏览器上，那么就是新打开一个浏览器窗口） 2、同样，光标的焦点在终端上，command+T,会新建一个tab样式的新窗口。效果如下图所示。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
今天是读《python数据分析基础》的第8天，今天的读书笔记的内容为利用pandas读写多个excel文件，当中涉及到读写excel文件的多个工作表。...当读取一个工作表时，返回一个DataFrame；若读取多个或全部excel工作表，则返回一个字典，键、值分别为工作表文件名和存放工作表数据的数据框。...请注意，若指定的excel文件不存在，则新建一个；若存在，则将数据以新工作表的形式写入已存在的excel文件当中。 接下来实例及相应的代码说明通过pandas读写exel文件。...案例：读取多个excel文件当中的所有工作表，将数据输出至一个新excel文件，当中的每个工作表为之前读取的单个excel文件的所有数据，工作表名为读取的excel文件名，不包括后缀。...代码： """ 通过pandas读写多个excel文件 """ import glob import os import pandas as pd inputPath="需要读入的excel文件路径
本文介绍 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种不同方法。...(1) IF condition – Set of numbers 假设现在有一个由10个数字构成的DataFrame，想应用如下的 IF 条件 <= 4时，填值 True > 4时，填值 False...，我们尝试实现下面的 IF 条件： 当name是Bill或者Emma时，填值 Match 当name既不是Bill也不是Emma时，填值 Mismatch 实现代码如下： import pandas as...IF 条件，有时你可能会遇到将结果存储到原始DataFrame列中的需求。...然后，可以应用 IF 条件将这些值替换为零，如下为示例代码: import pandas as pd import numpy as np numbers = {'set_of_numbers': [
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 上一节我们重点介绍了针对文本条件的统计方式，这次来把数值相关的讲解一下，并且用一个 Excel 操作思维带你理解...，在 pandas 中，不管是数值或是文本的条件统计，本质都是构造条件 bool 列，之后的处理是一样的。...这使得函数公式的语义更好 pandas 中数值条件也很非常容易表达： - 行1：df.age >30 构造出"年龄大于30"的 bool 列 与 Excel之间的关系 你会发现，其实 pandas..."看看各个年龄段，男女的生还情况"： - 简单让 pandas 按数据中的年龄，平均划分成4段 - 大概可以看出，男性的生还率低于女性，特别是20到40岁这个年龄段 - 更多针对泰坦尼克号沉船事件数据的详细分析...，可以查看 公众号中：数据大宇宙 > 数据分析 > 探索分析 系列文章 关于透视表和数据分段，请查看 pandas 专栏 [带你玩转Python数据处理—pandas] 相关文章 总结
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...但实际上, 使用loc等方法筛选行或者列的时候, 都是根据待筛选的行或者列对给定的筛选条件是否为真来决定是否返回该行或该列的。...df.iloc[3:5] ③ 单列索引 使用列名标签来返回单列，之所以选择列的语法如此简单, 是因为df本质上是将多个Series作为列拼接起来的。...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。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 网页内容更新后，如果更新的内容满足一个或多个条件时，就发出报警提醒。...先观察一下页面布局，最新的地震信息永远显示在第一行，因此我们也只需要监控第一行地震数据更新就可以了。 首先， 点击木头浏览器自动控制菜单下的项目管理器。...首先添加震级元素，并设定震级转换为数字后，大于或等于5时的条件。 5、以同样的方式添加震源深度元素，并设定震源深度转换为数值后，小于50做为条件。注意与上一条件的逻辑关系设置为“与”。...表示需同时满足上一个元素监控条件才会报警提醒。 6、按照上面的两个元素监控条件，出现一个同时满足两个条件的地震时，则每次刷新监控都满足两个条件会报警提醒，如果限制只提醒一次呢？...同样设置与上一条件的逻辑关系为“与”. 7、设置报警提醒方式，上述三个条件同时满足是，将执行元素监控的Yes子节点步骤，选择弹窗提醒、声音提醒和邮件提醒。
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