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 今天从两个需求来看看数据分列功能,由于 Excel 自带功能比较弱,在处理稍微复杂的需求时会显得力不从心...本文结构: - 先看看简单的分列 - 接着尝试分割扩展成行 - 最后是多列分割扩展成行 Excel 分列 Excel 中对数据进行分列是非常简单的。...pandas 分列 pandas 对文本列进行分列,非常简单: - DataFrame.str.split() ,对文本列分列,第一参数指定分隔符 - 此外,参数 expand ,表示是否扩展成列..."区中,点选"拆分列",选"按分隔符" - 这里大部分设置与 Excel 自带功能基本一致 - 点开"高级选项",点选"拆分为"中的"行" - 功能区"开始",最左边点按钮"关闭并上载",即可把结果输出会...如下: - 同时把科目和成绩分割扩展到行 直接看 pandas 怎么解决: - 先对 科目 与 成绩 列分别进行 split 后,再进行 explode - 然后通过 concat,与原来的 性名
标签:Python与Excel,pandas 在Excel中,我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列,可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。...准备用于演示的数据框架 这里将使用一个简单的示例,你可以到知识星球完美Excel社群下载Excel示例文件或者自己按照下图所示创建一个Excel文件,以方便进行后续操作。...虽然在Excel中这样做是可以的,但在Python中这样做从来都不是正确的。上述操作:创建一个公式然后下拉,对于编程语言来说,被称为“循环”。...让我们在“姓名”列中尝试一下,以获得名字和姓氏。 图7 拆分是成功的,但是当我们检查数据类型时,它似乎是一个pandas系列,每行是包含两个单词的列表。...我们想要的是将文本分成两列(pandas系列),需要用到split()方法的一个可选参数:expand。当将其设置为True时,可以将拆分的项目返回到不同的列中。
列操作 在电子表格中,公式通常在单个单元格中创建,然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。在 Pandas 中,您可以直接对整列进行操作。...在 Pandas 中,您需要在从 CSV 读取时或在 DataFrame 中读取一次时,将纯文本显式转换为日期时间对象。 解析后,Excel电子表格以默认格式显示日期,但格式可以更改。...列的选择 在Excel电子表格中,您可以通过以下方式选择所需的列: 隐藏列; 删除列; 引用从一个工作表到另一个工作表的范围; 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名,因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...请记住,Python 索引是从零开始的。 tips["sex"].str[0:1] 结果如下: 4. 提取第n个单词 在 Excel 中,您可以使用文本到列向导来拆分文本和检索特定列。...; 如果匹配多行,则每个匹配都会有一行,而不仅仅是第一行; 它将包括查找表中的所有列,而不仅仅是单个指定的列; 它支持更复杂的连接操作; 其他注意事项 1.
查询数据 使用公式:在单元格中输入公式进行计算。 查找特定数据:按Ctrl+F打开查找窗口,输入要查找的内容。 5. 排序 简单排序:选中数据区域,点击“数据”选项卡中的“升序”或“降序”按钮。...图表 插入图表:根据数据快速创建各种类型的图表,如柱状图、折线图、饼图等。 自定义图表:调整图表样式、布局、图例等。 文本处理 文本分列:将一列数据根据分隔符分成多列。...在Python编程语言中 处理表格数据通常使用Pandas库,它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。以下是如何在Python中使用Pandas完成类似于R语言中的操作,以及一个实战案例。...Pandas提供了类似于R语言中的数据操作功能,使得数据处理变得非常直观和方便。 在Python中,处理表格数据的基础包是Pandas,但它本身已经是一个非常强大的库,提供了许多高级功能。...在实际工作中,直接使用Pandas进行数据处理是非常常见的做法,因为Pandas提供了对大型数据集进行高效操作的能力,以及丰富的数据分析功能。
Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式,处理完成后再存储到相应的外部文件中。...name:表示数据读进来之后的数据列的列名 4.文本文件的存储 文本文件的存储和读取类似,结构化数据可以通过pandas中的to_csv函数实现以CSV文件格式存储文件。...二、合并数据 在实际的数据分析中,对同一分析对象,可能有不同的数据来源,因此,需要对数据进行合并处理。...1.merge数据合并 · merge·函数是通过一个或多个键将两个DataFrame按行合并起来,Pandas中的数据合并merge( )函数格式如下: merge(left, right, how=...pandas中的concat方法可以实现,默认情况下会按行的方向堆叠数据。如果在列向上连接设置axies = 1即可。
表6-1 pandas中的解析函数 我将大致介绍一下这些函数在将文本数据转换为DataFrame时所用到的一些技术。...日期解析:包括组合功能,比如将分散在多个列中的日期时间信息组合成结果中的单个列。 迭代:支持对大文件进行逐块迭代。...逐块读取文本文件 在处理很大的文件时,或找出大文件中的参数集以便于后续处理时,你可能只想读取文件的一小部分或逐块对文件进行迭代。...读取Microsoft Excel文件 pandas的ExcelFile类或pandas.read_excel函数支持读取存储在Excel 2003(或更高版本)中的表格型数据。...6.4 数据库交互 在商业场景下,大多数数据可能不是存储在文本或Excel文件中。
这通常涉及到数据清洗和预处理的工作,比如去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等,以确保数据的完整性和一致性。 导入数据后,接下来就需要进行数据的探索和分析。...以上是read_excel()函数的一些常用参数,还有其他参数可以在需要时进行了解。...read_csv() 在Python中,导入CSV格式数据通过调用pandas模块的read_csv方法实现。...squeeze(可选,默认为False):用于指定是否将只有一列的数据读取为Series对象而不是DataFrame对象。 prefix(可选,默认为None):用于给列名添加前缀。...解析后的Python对象的类型将根据JSON文件中的数据类型进行推断。
利用pandas读取 一般在做数据分析时最常接触的就是逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据...纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据。...而大多数情况下读csv文件用pandas就可以搞定。...使用python I/O 读取CSV文件 使用python I/O方法进行读取时即是新建一个List 列表然后按照先行后列的顺序(类似C语言中的二维数组)将数据存进空的List对象中,如果需要将其转化为...() #关闭文件 好了,以上就是python中读取数据的一些常用方法,在遇到的时候肯定是首先选择pandas,读出来的就是dataframe十分方便数据切片、筛选、合并等操作。
准备 要实践这个技法,你要先装好pandas模块。这些模块在Anaconda发行版Python中都有。如果你装的是这个版本,就省事了。如果不是,那你得安装pandas并确保正确加载。...然而,你将会认识到,我们收集的数据在某些方面是有瑕疵的,那么,某些行包含一个字母而非数字时,文本到整数的转换会失败,而Python会抛出一个异常。...to_csv(…)方法将DataFrame的内容转换为可存储于文本文件的格式。你要指定分隔符,比如sep=‘,’,以及是否保存DataFrame的索引,默认是保存的。...拿最新的XLSX格式来说,Excel可以在单个工作表中存储一百多万行及一万六千多列。 1. 准备 要实践这个技法,你要先装好pandas模块。此外没有要求了。 2....我们使用表达式生成价格的列表。如代码所示,对于列表对象,你可以调用.index(...)方法查找某一元素首次出现的位置。 5. 参考 查阅pandas文档中read_excel的部分。
当下 ║ 2019.1.1 人生苦短,我们都要用Python,不定期更新Python相关知识点 知识点 CSV 逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号...纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据。...CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔;每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符。通常,所有记录都有完全相同的字段序列....特点 读取出的数据一般为字符类型,如果是数字需要人为转换为数字 以行为单位读取数据 列之间以半角逗号或制表符为分隔,一般为半角逗号 一般为每行开头不空格,第一行是属性列,数据列之间以间隔符为间隔无空格,...)#在打开的excel中添加一个sheet 6、将数据写入excel sheet.write(i,0,result0)#写入excel,i行0列 sheet.write(i,1,result1) 7、保存
f.write(string) 将 string 写入到文件中, 然后返回写入的字符数。如果要写入一些不是字符串的东西, 那么将需要先进行转换。...纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据。...' 函数功能: 将excel格式文件转换为csv格式文件,使用iat方法 StartName: excel表格的文件路径 SheetNmae: excel表格中的表格名称...text excel: 表格中的一行数据 length: 表格中需要填充的数据个数(即列数),默认为4个 由于生成csv文件时自动增加了1列数据,因此在format()函数从1开始....csv", 5) 令CSV文件在python中的CGI程序中运行 效果展示 ?
关于csv文件 csv 是一种通用的、相对简单的文件格式,在表格类型的数据中用途很广泛,很多关系型数据库都支持这种类型文件的导入导出,并且 excel 这种常用的数据表格也能和 csv 文件之间转换。...逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。...纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须象二进制数字那样被解读的数据。...从上述维基百科的叙述中,重点要解读出“字段间分隔符”“最常见的是逗号或制表符”,当然,这种分隔符也可以自行制定。....xls 或者 .xlsx 在下面的结果中寻觅一下,有没有跟 excel 有关的方法? ?
业界有很多免费的脚本语言都适合进行数据准备工作,其中Python Pandas具有多种数据源接口和丰富的计算函数,受到众多用户的喜爱;esProc SPL作为一门较新的数据计算语言,在语法灵活性和计算能力方面也很有特色...SPL支持的数据源也很多,包括: 文本数据文件,包括TAB分隔的txt、逗号分隔的csv,也可自定义其它分隔符, 固定宽度文件fwf, 各类关系型数据库, Excel, Json, XML, Restful...,无法像原生类库那样享受简洁的语法规则。...在指定位置插入新记录。...大数据量计算 如果文件或库表的数据量较大(指超出内存,而不是Big Data),最终都要用循环分段的办法来处理,即:每次读取并计算少量数据,再保留本次计算的中间计算结果,循环结束后合并多个中间计算结果(
如果指定了转换器,则将应用转换器,而不是数据类型转换。 1.5.0 版本中的新功能:添加了对 defaultdict 的支持。...如果依赖 pandas 推断列的 dtype,解析引擎将会推断数据的不同块的 dtype,而不是一次推断整个数据集。因此,可能会出现具有混合 dtype 的列。...为了避免向前填充缺失值,请在读取数据后使用 set_index 而不是 index_col。 解析特定列 在 Excel 中,用户经常会插入列进行临时计算,而您可能不想读取这些列。...但是,如果您有一列看起来像日期的字符串(但实际上在 Excel 中没有格式化为日期),您可以使用 parse_dates 关键字将这些字符串解析为日期时间: pd.read_excel("path_to_file.xls...转换是逐个单元格应用的,而不是整个列,因此不能保证数组 dtype。例如,具有缺失值的整数列无法转换为具有整数 dtype 的数组,因为 NaN 严格是浮点数。
考虑使用Python的标准PET-8格式,例如:下划线、破折号、驼峰式大小写,文本每一部分的第一个字母大写,或者偏向使用短名字而不是长名字或句子。 尽量避免使用包含特殊字符的名称,例如?...还可以在代码中给出该文件夹的绝对路径,而不是更改计划编写Python代码的目录。绝对路径将确保无论在哪里编写Python代码,它都能够获取数据。...这种从单元格中提取值的方法在本质上与通过索引位置从NumPy数组和Pandas数据框架中选择和提取值非常相似。...可以使用sheet.cell()函数检索单元格值,只需传递row和column参数并添加属性.value,如下所示: 图13 要连续提取值,而不是手动选择行和列索引,可以在range()函数的帮助下使用...可以在下面看到它的工作原理: 图15 已经为在特定列中具有值的行检索了值,但是如果要打印文件的行而不只是关注一列,需要做什么? 当然,可以使用另一个for循环。
标签:Python与Excel, pandas 在Python中,pandas groupby()函数提供了一种方便的方法,可以按照我们想要的任何方式汇总数据。...注:为方便演示,在知识星球完美Excel社群中有一个包含一份模拟的信用卡账单的示例文件cc_statement.csv。 让我们看看有哪些数据可用。首先,将它加载到Python环境中。...parse_dates参数,pandas可能会认为该列是文本数据。...完整的输出太长,所以这里只显示其中一些: 图10 注意到这个项目周围的括号了吗?它看起来像一个包含文本和数据框架的元组……让我们通过打印GroupBy对象中每个项目的类型来确认这一点。...在元组中,第一个元素是类别名称,第二个元素是属于特定类别的子集数据。因此,这是拆分步骤。 我们也可以使用内置属性或方法访问拆分的数据集,而不是对其进行迭代。
举例:按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列;在特殊情况下比较便利...() 计算均值 20 .quantile() 计算分位数(0到1) 21 .isin() 用于判断矢量化集合的成员资格,可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集 22 .unique(...'> 八、读写文本格式数据的方法 序号 方法 说明 1 read_csv 从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据。...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel 从ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandas写的HDF5文件 7 read_html 读取HTML文档中的所有表格...8 read_json 读取JSON字符串中的数据 9 read_msgpack 二进制格式编码的pandas数据 10 read_pickle 读取Python pickle格式中存储的任意对象 11
将DataFrame转换为ndarray二维数组 2 .append(idx) 连接另一个Index对象,产生新的Index对象 3 .insert(loc,e) 在loc位置增加一个元素 4 .delete...举例:按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列;在特殊情况下比较便利...() 计算均值 20 .quantile() 计算分位数(0到1) 21 .isin() 用于判断矢量化集合的成员资格,可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集 22 .unique(...'> 八、读写文本格式数据的方法 序号 方法 说明 1 read_csv 从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据。...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel 从ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandas写的HDF5文件 7 read_html 读取HTML文档中的所有表格
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 本系列有一篇文章是关于 pandas 实现 Excel 中的分列功能,后来有小伙伴问我,怎么实现 Excel...案例1 某公司系统,有一 id 列,其中一部分是表示用户出生日期: - 怎么可以从中把日期值提取出来呢 Excel 上可以用分列功能: - 结果会把数据分成3列 pandas 中,我们不需要用...) 案例2 有些系统有时候不会太人性化,比如,id 中的日期的起始位置是不固定的: - 日期起始位置不固定,但如果从反向来说是固定的 pandas 中的文本切片与 Python 中的切片一样,...总结 - 分列只是提取内容的一种方式,别一遇到分列,则只考虑 str.split - str.slice 或 str[] ,可以像 Python 切片一样做处理 - 用好 itertools.compress...,可以进行有规则并且连续内容的提取
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