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手把手教你使用Pandas从Excel文件中提取满足条件数据并生成新的文件(附源码)

本来【瑜亮老师】还想用ceil向上取整试试,结果发现不对,整点的会因为向上取整而导致数据缺失,比如8:15,向上取整就是9点,如果同一天中刚好9:00也有一条数据,那么这个9点的数据就会作为重复的数据而删除...(cell.value.hour) row_lst.append(cell.row) hour_lst = [] print(hour_lst) # 将满足要求的数据写入到新表...data_lst.append(cell.value) new_sheet.append(data_lst) # 最后切记保存 new_workbook.save('新表.xlsx') print("满足条件的新表保存完成...这篇文章主要分享了使用Pandas从Excel文件中提取满足条件数据并生成新的文件的干货内容,文中提供了5个方法,行之有效。...如果你还有其他写法,也欢迎大家积极尝试,一起学习,成功的话记得分享给我噢!

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图解pandas模块21个常用操作

2、从ndarray创建一个系列 如果数据是ndarray,传递的索引必须具有相同的长度。...3、从字典创建一个系列 字典(dict)可以作为输入传递,如果没有指定索引,则按排序顺序取得字典键以构造索引如果传递了索引索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ?...6、DataFrame(数据) DataFrame是带有标签的二维数据结构,列的类型可能不同。你可以把它想象成一个电子表格或SQL表,或者 Series 对象的字典。...11、返回指定行列 pandas的DataFrame非常方便的提取数据框内的数据。 ? 12、条件查询 对各类数值型、文本型,单条件和多条件进行行选择 ? ?...16、透视表 透视表是pandas的一个强大的操作,大量的参数完全能满足你个性化的需求。 ? 17、处理缺失值 pandas对缺失值有多种处理办法,满足各类需求。 ?

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加速数据分析,这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...如果在一个公差范围内(within a tolerance)两个数组不等同, allclose() 返回 False。该函数对于检查两个数组是否相似非常有用。...np.extract(((array 15)), array) array([ 0, 1, 19, 16, 18, 2]) where() Where() 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素...比如,它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...当一个数据分配给另一个数据时,如果对其中一个数据进行更改,另一个数据的值也将发生更改。为了防止这类问题,可以使用 copy () 函数。

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加速数据分析,这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...如果在一个公差范围内(within a tolerance)两个数组不等同, allclose() 返回 False。该函数对于检查两个数组是否相似非常有用。...np.extract(((array 15)), array) array([ 0, 1, 19, 16, 18, 2]) where() Where() 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素...比如,它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...当一个数据分配给另一个数据时,如果对其中一个数据进行更改,另一个数据的值也将发生更改。为了防止这类问题,可以使用 copy () 函数。

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12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...如果在一个公差范围内(within a tolerance)两个数组不等同, allclose() 返回 False。该函数对于检查两个数组是否相似非常有用。...np.extract(((array 15)), array) array([ 0, 1, 19, 16, 18, 2]) where() Where() 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素...比如,它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...当一个数据分配给另一个数据时,如果对其中一个数据进行更改,另一个数据的值也将发生更改。为了防止这类问题,可以使用 copy () 函数。

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NumPy、Pandas中若干高效函数!

二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...如果在一个公差范围内(within a tolerance)两个数组不等同, allclose() 返回 False。该函数对于检查两个数组是否相似非常有用。...array 15)), array) output array([ 0, 1, 19, 16, 18, 2]) where() Where() 用于从一个数组中返回满足特定条件的元素...比如,它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...当一个数据分配给另一个数据时,如果对其中一个数据进行更改,另一个数据的值也将发生更改。为了防止这类问题,可以使用copy ()函数。

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panda python_12个很棒的Pandas和NumPy函数,让分析事半功倍

这使NumPy能够无缝且高速地与各种数据库进行集成。  1. allclose()  Allclose() 用于匹配两个数组并且以布尔值形式输出。如果两个数组的项在公差范围内不相等,返回False。... np.percentile(b, 30, axis=0))  30th Percentile of b, axis=0:  [5.13.5 1.9]  6. where()  Where() 用于从满足特定条件的数组中返回元素...它返回在特定条件下值的索引位置。这差不多类似于在SQL中使用的where语句。请看以下示例中的演示。  ...、索引不同的数据转换为DataFrame对象  大数据集的智能标签的切片,高级索引和子集化  直观的合并和联接数据集  数据集的灵活重塑和旋  坐标轴的分层标签(每个刻度可能有多个标签)  强大的IO工具...将数据分配给另一个数据时,在另一个数据中进行更改,其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题,可以使用copy()函数。

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Pandas 秘籍:1~5

如果在创建数据时未显式提供索引默认情况下,将创建RangeIndex,其标签为从 0 到n-1的整数,其中 n 是行数。...通常,当运算符与数据一起使用时,列要么全为数字,要么为所有对象(通常是字符串)。 如果数据不包含同类数据该操作很可能会失败。...如果两个数据不相等,assert_frame_equal函数将引发AssertionError。...如果传递单个标量值,返回一个序列。 如果传递了列表或切片对象,返回一个数据。...选择行的快捷方式仅包含索引运算符本身。 这只是显示 Pandas 其他功能的捷径,但索引运算符的主要功能实际上是选择数据的列。 如果要选择行,最好使用.iloc或.loc,因为它们是明确的。

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30 个 Python 函数,加速你的数据分析处理速度!

Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法,可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。...Skiprows=5000 表示我们将在读取 csv 文件时跳过前 5000 行。...15.重置索引 您是否已经注意到上图的数据格式了。我们可以通过重置索引来更改它。 print(df_summary.reset_index()) ?...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置为索引 我们可以将数据中的任何列设置为索引...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易,而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡列的直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。

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如何使用 Python 只删除 csv 中的一行?

首先,我们使用 read_csv() 将 CSV 文件读取为数据框,然后使用 drop() 方法删除索引 -1 处的行。然后,我们使用 index 参数指定要删除的索引。...最后,我们使用 to_csv() 将更新的数据写回 CSV 文件,设置 index=False 以避免将行索引写入文件。...然后,我们使用索引参数指定要删除的标签。最后,我们使用 to_csv() 将更新的数据写回 CSV 文件,而不设置 index=False,因为行标签现在是 CSV 文件的一部分。...为此,我们首先使用布尔索引来选择满足条件的行。最后,我们使用 to_csv() 将更新的数据写回 CSV 文件,再次设置 index=False。...它提供高性能的数据结构。我们说明了从 csv 文件中删除行的 drop 方法。根据需要,我们可以按索引、标签或条件指定要删除的行。此方法允许从csv文件中删除一行或多行。

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精通 Pandas 探索性分析:1~4 全

在本章中,我们将讨论以下主题: 从数据集中选择数据 排序数据集 使用 Pandas 数据过滤行 使用多个条件(例如 AND,OR 和 ISIN)过滤数据Pandas 中使用axis参数 更改 Pandas...如果我们选择一行,这些值将垂直显示,而不是水平显示。.../img/e12e7ee1-62dc-46e2-96bc-f1ea0d3d3e68.png)] 将多个过滤条件应用于 Pandas 数据 在本节中,我们将学习将多个过滤条件应用于 Pandas 数据的方法...在下一节中,我们将学习如何在 Pandas 数据中进行数据索引。 在 Pandas 数据中建立索引 在本节中,我们将探讨如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。...在本节中,我们探讨了如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。 我们还学习了在读取数据后如何在数据上设置索引。 我们还看到了如何在从 CSV 文件读取数据时设置索引

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整理了10个经典的Pandas数据查询案例

PANDAS中的DATAFRAME(.loc和.iloc)属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此,它并不具备查询的灵活性。...而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据,但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...在后端Pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值,并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤Pandas中的DataFrame,需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...,但是使用query()函数变为简单的多。...与一般的Pandas提供的函数一样,inplace的默认值都是false,查询不会修改原始数据集。如果我们想覆盖原始df时,需要将inplace=true。

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10快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

PANDAS DATAFRAME(.loc和.iloc)属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此,它并不具备查询的灵活性。...而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据,但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...如果用一般查询的方式可以写成: df [df [“Quantity”] == 95] 但是,如果想在同一列中再包含一个条件怎么办? 它在括号符号中又增加了一对方括号,如果是3个条件或者更多条件呢?...在多个条件过滤 一个或多个条件下过滤,query()的语法都保持不变 但是需要指定两个或多个条件进行过滤的方式 and:回在满足两个条件的所有记录 or:返回满足任意条件的所有记录 示例2 查询数量为95...与一般的pandas提供的函数一样,Inplace的默认值都是false,查询不会修改原始数据集。如果我们想覆盖原始df时,需要将intplace = true。

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整理了10个经典的Pandas数据查询案例

PANDAS中的DATAFRAME(.loc和.iloc)属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此,它并不具备查询的灵活性。...而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据,但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...在后端Pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值,并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤Pandas中的DataFrame,需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...,但是使用query()函数变为简单的多。...与一般的Pandas提供的函数一样,inplace的默认值都是false,查询不会修改原始数据集。如果我们想覆盖原始df时,需要将inplace=true。

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python数据分析——数据的选择和运算

它们能够帮助我们从海量的数据中提取出有价值的信息,并通过适当的运算处理,得出有指导意义的结论。 数据的选择,是指在原始数据集中筛选出符合特定条件数据子集。这通常涉及到对数据的筛选、排序和分组等操作。...例如,使用.loc和.iloc可以根据行标签和行号来选取数据,而.query方法则允许我们根据条件表达式来筛选数据。 在数据选择的基础上,数据运算则是进一步挖掘数据内在规律的重要手段。...【例】一维数组的布尔索引。 关键技术:假设我们有一个长度为7的字符串数组,然后对这个字符串数组进行逻辑运算,进而把元素的结果(布尔数组)作为索引条件传递给目标数组。...如果左表或右表中都没有出现组合键,联接表中的值将为NA。 【例21】采用上面例题的dataframe,使用Left Join左连接方式合并数据。...忽略索引

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