python:使用基于另一列的值创建新列，然后合并。？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

合并excel的两列，为空的单元格被另一列有值的替换？

大家好，我是Python进阶者。一、前言前几天在Python铂金交流群【逆光】问了一个Pandas数据处理的问题，问题如下：请问合并excel的两列，为空的单元格被另一列有值的替换。...【Siris】：你是说c列是a列和b列的内容拼接起来是么【逆光】：是【Siris】：那你其实可以直接在excel里用CONCAT函数。【不上班能干啥！】：只在excel里操作，速度基本没啥改变。...我不写，就报这个错【瑜亮老师】：有很多种写法，最简单的思路是分成3行代码。就是你要给哪一列全部赋值为相同的值，就写df['列名'] = '值'。不要加方括号，如果是数字，就不要加引号。...【瑜亮老师】：3列一起就是df.loc[:, ['列1', '列', '列3'']] = ["值", 0, 0] 【不上班能干啥！】：起始这行没有报错，只是警告，因为你这样操作会影响赋值前的变量。...如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！三、总结大家好，我是Python进阶者。

1191 0

如何使用python连接MySQL表的列值？

使用 MySQL 表时，通常需要将多个列值组合成一个字符串以进行报告和分析。Python是一种高级编程语言，提供了多个库，可以连接到MySQL数据库和执行SQL查询。...在本文中，我们将深入探讨使用 Python 和 PyMySQL 库连接 MySQL 表的列值的过程。...提供了有关如何连接到MySQL数据库，执行SQL查询，连接列值以及最终使用Python打印结果的分步指南。...此技术对于需要使用 MySQL 数据库的数据分析师和开发人员等个人特别有用，他们需要将多个列的值合并到一个字符串中。...结论总之，我们已经学会了如何使用Python连接MySQL表的列值，这对于任何使用关系数据库的人来说都是一项宝贵的技能。

2453 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...默认值False，即把原数据copy一份，在copy数据上删除重复值，并返回新数据框(原数据框不改变)。值为True时直接在原数据视图上删重，没有返回值。...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 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-

20.5K3 1

【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

Python中有多种方法可以处理这类问题。一种是写循环依次判断是否重复删重，另一种是用本公众号文章：Python中的集合提到的frozenset函数，一句语句解决该问题。循环太过繁琐，而且速度较慢。...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 =...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 name = pd.read_csv

14.7K3 0

Python 数据处理合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

pandas.core.frame.DataFrame；生成一个随机数数组；将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了大量的数学函数工具，特别是对于数组的操作。pandas 是基于 numpy 构建的一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。...首先定义了一个字典 data，其中键为 “label”，值为一个列表 [1, 2, 3, 4]。然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下：总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

1570 0

如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值，...则： =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中，ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字，可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

11.3K4 0

独家 | Bamboolib:你所见过的最有用的Python库之一（附链接）

然后，单击列类型（列名称旁边的小字母），选择新的数据类型和格式，如果需要的话，可以选择一个新的名称，然后单击执行。您是否看到单元格中也添加了更多代码？...使用不同的数据类型和名称创建新列如果您需要一个具有不同数据类型和名称的新列，而不是更改列的数据类型和名称，该怎么办？只需单击列数据类型，选择新的格式和名称，然后单击执行即可。...只需搜索rename，选择要重命名的列，写入新的列名，然后单击执行。您可以选择任意多的列。将一个字符串分割假设您需要将一列人的名字分成两列，一列写名，另一列写姓。这很容易做到。...图源自作者数据转换过滤数据如果想要筛选数据集或创建一个带有筛选信息的新数据集，可以在search转换中搜索filter，选择想要筛选的内容，决定是否要创建新数据集，然后单击execute。...合并数据如果您需要合并两个数据集，只需搜索合并，选择要合并的两个数据集、连接的类型，和要用于合并数据集的关键列，然后单击执行。您可以创建一个新的数据集或仅仅编辑当前的数据集。

2.2K2 0

这个插件竟打通了Python和Excel，还能自动生成代码！

它可以帮助对数据类型进行必要的更改、创建新特征、对数据进行排序以及从现有特征中创建新特征。...创建环境我正在使用 Conda 创建一个新环境。你还可以使用 Python 的“venv”来创建虚拟环境。 conda create -n mitoenv python=3.8 2....该列将添加到当前选定的列旁边。最初，列名将是一个字母表，列的所有值都为零。编辑新列的内容单击新列名称（分配的字母表）将弹出侧边栏菜单，你可以在其中编辑列的名称。...要更新该列的内容，请单击该列的任何单元格，然后输入值。你可以输入一个常量值，也可以根据数据集的现有特征创建值。如果要从现有列创建值，则直接使用要执行的运算符调用列名。...要使用 Mito 创建这样的表，单击“Pivot”并选择源数据集（默认加载 CSV）选择数据透视表的行、列和值列。还可以为值列选择聚合函数。

4.7K1 0

Pandas详解

Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学，另一方面是因为强大的第三方库生态。要说杀手级的库，很难排出个先后顺序，因为python的明星库非常多，在各个领域都算得上出类拔萃。...如果在jupyter notebook里面使用pandas，那么数据展示的形式像excel表一样，有行字段和列字段，还有值。 2....选择数据子集导入数据后，一般要对数据进行清洗，我们会选择部分数据使用，也就是子集。在pandas中选择数据子集非常简单，通过筛选行和列字段的值实现。具体实现如下： 4....你可以用pandas的plot方法绘制散点图、柱状图、折线图等各种主流图表。 5. 创建新列有时需要通过函数转化旧列创建一个新的字段列，pandas也能轻而易举的实现 image 6....数据合并数据处理中经常会遇到将多个表合并成一个表的情况，很多人会打开多个excel表，然后手动复制粘贴，这样就很低效。

1.8K6 5

PostgreSQL 教程

最后，您将学习如何管理数据库表，例如创建新表或修改现有表的结构。第 1 节. 查询数据主题描述简单查询向您展示如何从单个表中查询数据。列别名了解如何为查询中的列或表达式分配临时名称。...LIMIT 获取查询生成的行的子集。 FETCH 限制查询返回的行数。 IN 选择与值列表中的任何值匹配的数据。 BETWEEN 选择值范围内的数据。 LIKE 基于模式匹配过滤数据。...更新更新表中的现有数据。连接更新根据另一个表中的值更新表中的值。删除删除表中的数据。连接删除根据另一个表中的值删除表中的行。 UPSERT 如果新行已存在于表中，则插入或更新数据。...创建表指导您如何在数据库中创建新表。 SELECT INTO 和 CREATE TABLE AS 向您展示如何从查询的结果集创建新表。...检查约束添加逻辑以基于布尔表达式检查值。唯一约束确保一列或一组列中的值在整个表中是唯一的。非空约束确保列中的值不是NULL。第 14 节.

5901 0

快速提升效率的6个pandas使用小技巧

') 用后一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='bfill') 使用某一列的平均值替换缺失值： df['Age'].fillna(value=df['Age...对连续数据进行离散化处理在数据准备过程中，常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征，其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式，也就是将数值变成类别特征。...做法是分别读取这些文件，然后将多个dataframe组合到一起，变成一个dataframe。这里使用内置的glob模块，来获取文件路径，简洁且更有效率。...，并且使用concat()方法进行合并，得到结果：「列合并」假设数据集按列分布在2个文件中，分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv 用以下方法可以逐列合并： files...，并且使用concat()方法进行列合并（注意这里axis=1），得到结果：本文就到这里，pandas还有很多让人惊喜的小技巧，大家有兴趣也可以在评论区说说你的使用心得。

3.3K1 0

Pandas之实用手册

：使用数字选择一行或多行：也可以使用列标签和行号来选择表的任何区域loc：1.3 过滤使用特定值轻松过滤行。...最简单的方法是删除缺少值的行：fillna()另一种方法是使用（例如，使用 0）填充缺失值。1.5 分组使用特定条件对行进行分组并聚合其数据时。...例如，按流派对数据集进行分组，看看每种流派有多少听众和剧目：Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行，由于使用了sum()聚合，因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起，并在合并的爵士乐列中显示总和...1.6 从现有列创建新列通常在数据分析过程中，发现需要从现有列中创建新列。Pandas轻松做到。...通过告诉 Pandas 将一列除以另一列，它识别到我们想要做的就是分别划分各个值（即每行的“Plays”值除以该行的“Listeners”值）。

2241 0

Python科学计算之Pandas

而Scipy（会在接下来的帖子中提及）当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库，但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。...这样，我们可以设置一个（或多个）新的索引。 ? 这将会给’water_year’一个新的索引值。注意到列名虽然只有一个元素，却实际上需要包含于一个列表中。...如果你想要多个索引，你可以简单地在列表中增加另一个列名。 ? 在上面这个例子中，我们把我们的索引值全部设置为了字符串。这意味着我们不可以使用iloc索引这些列了。这种情况该如何？我们使用loc。...对数据集应用函数有时候你会想以某些方式改变或是操作你数据集中的数据。例如，如果你有一列年份的数据而你希望创建一个新的列显示这些年份所对应的年代。...Pandas对此给出了两个非常有用的函数，apply和applymap。 ? 这会创建一个名为‘year‘的新列。这一列是由’water_year’列所导出的。它获取的是主年份。

2.9K0 0

一文带你看懂Python数据分析利器——Pandas的前世今生

Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学，另一方面是因为强大的第三方库生态。要说杀手级的库，很难排出个先后顺序，因为python的明星库非常多，在各个领域都算得上出类拔萃。...如果在jupyter notebook里面使用pandas，那么数据展示的形式像excel表一样，有行字段和列字段，还有值。 2....选择数据子集导入数据后，一般要对数据进行清洗，我们会选择部分数据使用，也就是子集。在pandas中选择数据子集非常简单，通过筛选行和列字段的值实现。具体实现如下： 4....你可以用pandas的plot方法绘制散点图、柱状图、折线图等各种主流图表。 5. 创建新列有时需要通过函数转化旧列创建一个新的字段列，pandas也能轻而易举的实现 image 6....数据合并数据处理中经常会遇到将多个表合并成一个表的情况，很多人会打开多个excel表，然后手动复制粘贴，这样就很低效。

9823 0

6个提升效率的pandas小技巧

然后在python中执行pd.read_clipboard()，就能得到一模一样的dataframe数据表： pd.read_clipboard() ?...') 用后一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='bfill') 使用某一列的平均值替换缺失值： df['Age'].fillna(value=df['Age...对连续数据进行离散化处理在数据准备过程中，常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征，其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式，也就是将数值变成类别特征。...), ignore_index=True) sorted(glob('data/data_row_*.csv'))返回文件名，然后逐个读取，并且使用concat()方法进行合并，得到结果： ?...), axis=1) sorted(glob('data/data_row_*.csv'))返回文件名，然后逐个读取，并且使用concat()方法进行列合并（注意这里axis=1），得到结果： ?

2.9K2 0

Python探索性数据分析，这样才容易掌握

本教程的重点是演示探索性数据分析过程，并为希望练习使用数据的 Python 程序员提供一个示例。...采用数据驱动的方法可以验证以前提出的断言/假设，并基于对数据的彻底检查和操作开发新的见解。...当基于多个数据集之间比较数据时，标准做法是使用（.shape）属性检查每个数据帧中的行数和列数。如图所示: ? 注意：左边是行数，右边是列数;(行、列)。...这可能是乏味的，这给了我们另一个创建函数来节省时间的好机会!我的解决方案如下函数所示: ? 是时候让这些功能发挥作用了。首先让我们使用 fix_participation() 函数: ?...为了合并数据而没有错误，我们需要对齐 “state” 列的索引，以便在数据帧之间保持一致。我们通过对每个数据集中的 “state” 列进行排序，然后从 0 开始重置索引值: ?

5K3 0

Power Query 真经 - 第 10 章 - 横向合并数据

【注意】【将查询合并为新查询】命令将复制在 Excel 的【查询 & 连接】面板看到的过程，创建一个新的查询并在第一步中执行合并。此时，会弹出【合并】窗口，在这里可以选择要与哪张表进行合并。...使用基于 “MergeKey” 列的【左外部】连接与另一个表合并。删除 “MergeKey” 列。从新创建的列中展开除 “MergeKey” 之外的所有列。...【注意】可以使用不需要添加 “MergeKey” 列的方法，通过添加【自定义列】，公式等于另一个表的名称即可，虽然可以这样做，但使用 “MergeKey” 方法运行得更快（基于通过添加 “MergeKey...图 10-27 在 “Expenses” 查询中创建 “MergeKey” 列然后，执行相同的步骤来设置 “Months” 表，添加 “MergeKey” 列，然后还将其作为【限仅连接】查询加载，如图...可以创建一个或多个单独的查询，并规范化为相同的列结构，然后【追加】到一个主表中。 10.3.3 意外问题上一个例子显示了使用笛卡尔积可能非常有用的地方。

4.4K2 0

Python数据结构与算法笔记（4）

然后将这些块加载一起求出散列值用于构造散列函数的另一数值技术被称为平方取中法。首先对该项平方，然后提取一部分数字结果。...还可以基于字符的项（如字符串）创建哈希函数哈希函数必须是高效的，以便他不会称为存储和搜索过程的主要部分。如果哈希函数太复杂，则计算槽名称的程序要比之前所述的简单地进行基本的顺序或二分搜索更耗时。...在冲突后寻找另一个槽的过程叫做重新散列。需要注意的是，跳过的大小，必须使得表中的所有槽最终都被访问。否则，表的一部分将不被使用，为了确保这一点，通过建议表大小是素数。...操作如下： Map()创建一个新的map，返回一个空的map集合 put(key,val)向map中添加一个新的键值对。...如果列表有多个项，分割列表并递归调用两个半部分的合并排序。一旦对这两个部分排序完成，就执行称为合并的基本操作。合并是获取两个较小的排序列表并将它们组合成单个排序的新列表的过程。 ? ?

1.6K1 0

手把手 | 如何用Python做自动化特征工程

转换作用于单个表（从Python角度来看，表只是一个Pandas 数据框），它通过一个或多个现有的列创建新特征。例如，如果我们有如下客户表。...，聚合作用于多个表，并使用一对多的关系对观测值进行分组，然后计算统计数据。...例如，如果我们有另一个包含客户贷款的信息表格，其中每个客户可能有多笔贷款，我们可以计算每个客户的贷款的平均值，最大值和最小值等统计数据。...此过程包括通过客户信息对贷款表进行分组，计算聚合，然后将结果数据合并到客户数据中。以下是我们如何使用Pandas库在Python中执行此操作。...但是，减少功能是另一篇文章的另一个主题。目前，我们知道我们可以使用featuretools以最小的努力从许多表创建许多功能！

4.3K1 0

Python入门之数据处理——12种有用的Pandas技巧

翻译：黄念校对：王方思小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言...数据集：我使用了贷款预测（Loan Prediction）问题的数据集。请先下载数据集（如果你需要这个数据集，请在评论区联系我们并请留下电子邮件地址——编者注），然后就可以开始了。...◆ ◆ ◆ 我们开始吧从导入模块和加载数据集到Python环境这一步开始： ? # 1–布尔索引如果你想根据另一列的条件来筛选某一列的值，你会怎么做？...例如，我们想获得一份完整的没有毕业并获得贷款的女性名单。这里可以使用布尔索引实现。你可以使用以下代码： ? ? # 2–Apply函数 Apply是一个常用函数，用于处理数据和创建新变量。...让我们基于其各自的众数填补出“性别”、“婚姻”和“自由职业”列的缺失值。 #首先导入函数来判断众数 ? 结果返回众数和其出现频次。请注意，众数可以是一个数组，因为高频的值可能有多个。

5K5 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭