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Excel实用公式6：求每隔n行中的单元格之和

学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 很多时候，我们都可能想要对每隔n行中的单元格求和，其中n是一个整数。如下图1所示，每隔1行求和、每隔2行求和、每隔3行求和，等等。 ?...图1 从图1的示例可知，如果我们每隔1行求和，有求奇数行或者偶数行的单元格之和两种情况，其中，奇数行求和的数组公式为： =SUM(IF(MOD(ROW($A$1:$A$15),2)=1,$A$1:$A$15,0...对于每隔2行求和，即求第1、4、7、10、13行中单元格之和，使用数组公式： =SUM(IF(MOD(ROW($A$1:$A$15),3)=1,$A$1:$A$15,0)) 对于每隔3行求和，即求第1、...5、9、13行中的单元格之和，使用数组公式： =SUM(IF(MOD(ROW($A$1:$A$15),4)=1,$A$1:$A$15,0)) 我们可以得到一个规律，对于每隔n行求和（n>1），其一般公式...),n+1)=1,Range,0))

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    懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(三)：制作成绩条

    但我总是说，思路比方法更重要，这是因为，如果你理解这 Excel 操作过程，同样的思路就可以应用在 pandas 中完成。...自带的生成系列功能即可 ---- 批量添加标题行 从3开始，每隔3行设置一标题 ---- 去除重复的序列行 ---- 最后根据辅助列排序，即可得到结果 ---- pandas 做法 pandas...如下： 修改行索引值，相当于 Excel 的第一步 ---- reindex 可以给予不存在的行索引值，此时那些行会变成空行 相当于 Excel 中的第二与第四步 ---- 最后，把从索引3开始...，每隔3行赋值列标题即可 ---- 完整代码如下： ---- 最后 本文介绍的方式实际限制比较大，比如不能按任意维度划分等，并且需要使用者对 pandas 中的索引有深入理解。...下次将介绍一种通用的方式，而且还可以在每个小表格中添加汇总行。 如果希望从零开始学习 pandas ，那么可以看看我的 pandas 专栏。

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    懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(三)：制作成绩条

    但我总是说，思路比方法更重要，这是因为，如果你理解这 Excel 操作过程，同样的思路就可以应用在 pandas 中完成。...自带的生成系列功能即可 ---- 批量添加标题行 从3开始，每隔3行设置一标题 ---- 去除重复的序列行 ---- 最后根据辅助列排序，即可得到结果 ---- pandas 做法 pandas...如下： 修改行索引值，相当于 Excel 的第一步 ---- reindex 可以给予不存在的行索引值，此时那些行会变成空行 相当于 Excel 中的第二与第四步 ---- 最后，把从索引3开始...，每隔3行赋值列标题即可 ---- 完整代码如下： ---- 最后 本文介绍的方式实际限制比较大，比如不能按任意维度划分等，并且需要使用者对 pandas 中的索引有深入理解。...下次将介绍一种通用的方式，而且还可以在每个小表格中添加汇总行。 如果希望从零开始学习 pandas ，那么可以看看我的 pandas 专栏。

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    如何在Python中实现高效的数据处理与分析

    本文将为您介绍如何在Python中实现高效的数据处理与分析，以提升工作效率和数据洞察力。 1、数据预处理： 数据预处理是数据分析的重要步骤，它包括数据清洗、缺失值处理、数据转换等操作。...例如，使用drop_duplicates()函数去除重复值，使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列等。...'age': [25, 30, None]}) # 去除重复值 data = data.drop_duplicates() # 删除包含缺失值的行 data = data.dropna() print(...['age'].describe() print(statistics) 数据聚合：使用pandas库的groupby()函数可以根据某个变量进行分组，并进行聚合操作，如求和、平均值等。...在本文中，我们介绍了如何在Python中实现高效的数据处理与分析。从数据预处理、数据分析和数据可视化三个方面展开，我们学习了一些常见的技巧和操作。

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    嫌 pandas 的方法不够简洁方便，那你一定是没有使用它的增强库

    前言 最近有小伙伴推荐我多写写一个增强 pandas 功能的库—— pyjanitor 。...往往初学者会使用 apply 遍历每一行，使用 python 的 if else 语法完成需求。...关于 np.select 详细讲解，可以查看专栏文章 那么，我们该如何自己写一个类似 janitor 的函数，方便以后重复使用？...所以，conditions 是一个元组 col_name：新列的名字 现在再来看 np.select 是需要把所有的条件给放一起，但现在 conditions 是每隔一个位置才是分支条件，利用 python...的切片功能就可以轻易分开： 行2，3：利用切片的最后一个参数 step ，让其每隔2个位置取出元素，配合开始位置，就可以取出所有的奇数位置或偶数位置的元素 最后，我们不希望修改了源数据，可以使用 pandas

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    【Python自动化】定时自动采集，并发送微信告警通知，全流程案例讲解！

    我采用sqlalchemy和pandas的to_sql结合的方式，把csv数据快速导入MySQL数据库。...这样的简单3行代码，即实现了csv数据导入MySQL数据库的目的。注意，to_sql中的if_exists代表如果表中存在数据，那么replace覆盖原始数据，这样不会产生重复数据。...\n\n以下是【{}】税务行政处罚预警名单，请注意查收。...sleep(3600)这样，程序只要在后台一直运行就好了，每隔3600秒（即1小时）自动执行一次，可自定义设置间隔时长。最终得到的效果就是每隔1小时微信收到一次消息通知，效果如图2.3所示。...如文中所说，部分信息涉及隐私保护，所以不提供完整代码，有类似需求的小伙伴可私信讨论。本文首发公众号：老男孩的平凡之路我是 @马哥python说 ，一名10年程序猿，持续分享Python干货中！

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    在 Pandas 中使用 Merge、Join 、Concat合并数据的效率对比

    在 Pandas 中有很多种方法可以进行DF的合并。本文将研究这些不同的方法，以及如何将它们执行速度的对比。 合并DF Pandas 使用 .merge() 方法来执行合并。...让我们看一个如何在 Pandas 中执行连接的示例； import pandas as pd # a dictionary to convert to a dataframe data1 =...中的Merge Joins操作都可以针对指定的列进行合并操作（SQL中的join）那么他们的执行效率是否相同呢？...两个 DataFrame 都有相同数量的行和两列，实验中考虑了从 100 万行到 1000 万行的不同大小的 DataFrame，并在每次实验中将行数增加了 100 万。...我对固定数量的行重复了十次实验，以消除任何随机性。下面是这十次试验中合并操作的平均运行时间。 上图描绘了操作所花费的时间（以毫秒为单位）。

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    在 Pandas 中使用 Merge、Join 、Concat合并数据的效率对比

    n", Ndata2) # joining singly indexed with # multi indexed result = Ndata.join(Ndata2, how='inner')...让我们看一个如何在 Pandas 中执行连接的示例； import pandas as pd   # a dictionary to convert to a dataframe data1 = {'...中的Merge Joins操作都可以针对指定的列进行合并操作（SQL中的join）那么他们的执行效率是否相同呢？...两个 DataFrame 都有相同数量的行和两列，实验中考虑了从 100 万行到 1000 万行的不同大小的 DataFrame，并在每次实验中将行数增加了 100 万。...我对固定数量的行重复了十次实验，以消除任何随机性。下面是这十次试验中合并操作的平均运行时间。 上图描绘了操作所花费的时间（以毫秒为单位）。

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    【数据处理包Pandas】数据载入与预处理

    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。 1、读 / 写文本文件 文本文件是一种由若干行字符构成的计算机文件，它是一种典型的顺序文件。...中缺失值的表示 Pandas 表示缺失值的一种方法是使用NaN（Not a Number），它是一个特殊的浮点数；另一种是使用 Python 中的None，Pandas 会自动把None转变成NaN。...thresh 阈值设定，当行列中非空值的数量少于给定的值就将该行丢弃 subset 表示进行去重的列/行，如：subset=[ ’a’ ,’d’]，即丢弃子列 a d 中含有缺失值的行 inplace...duplicates方法返回一个布尔值的 series ，反映每一行是否与之前的行重复。...# 除第一个重复项外，其他重复项均标记为True df2.duplicated('style') Pandas 通过drop_duplicates删除重复的行，格式为： DataFrame.drop_duplicates

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    精心整理 | 非常全面的Pandas入门教程

    作者：石头 | 来源：机器学习那些事 pandas是基于NumPy的一种数据分析工具，在机器学习任务中，我们首先需要对数据进行清洗和编辑等工作，pandas库大大简化了我们的工作量，熟练并掌握pandas...如何在数值series中找局部最大值 局部最大值对应二阶导局部最小值 ser = pd.Series([2, 10, 3, 4, 9, 10, 2, 7, 3]) # 二阶导 dd = np.diff...如何从csv文件中每隔n行来创建dataframe # 每隔50行读取一行数据 df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets...random': '{0:.2%}'.format, }) out #> random 0 48.54% 1 91.51% 2 90.83% 3 20.45% 16.如何从dataframe中每隔...如何获得dataframe行的和大于100的最末n行索引 df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, 40, 16).reshape(-1, 4)) print(df

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    Pandas库

    如何在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理？ 在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理，可以通过以下步骤和方法来完成： 处理空值： 使用dropna()函数删除含有缺失值的行或列。...处理重复数据： 使用duplicated()方法检测重复行，并使用drop_duplicates()方法删除重复行。 异常值处理： 使用箱线图（Boxplot）识别并处理异常值。...Pandas的groupby方法可以高效地完成这一任务。 在Pandas中，如何使用聚合函数进行复杂数据分析？ 在Pandas中，使用聚合函数进行复杂数据分析是一种常见且有效的方法。...Pandas与其他数据分析库（如NumPy、SciPy）相比有哪些独特优势？...相比之下，NumPy主要关注数值计算和科学计算问题，其自身有较多的高级特性，如指定数组存储的行优先或者列优先、广播功能以及ufunc类型的函数，从而快速对不同形状的矩阵进行计算。

    1.5K10

    Pandas知识点-Series数据结构介绍

    取出DataFrame中的任意一列(或任意一行，行用iloc获取，如df.iloc[0])，其数据类型都是Series，说明DataFrame是由Series构成的。...'> 实例化一个Pandas中的Series类对象，即可创建出一个Series数据。...关于索引还需要注意，Pandas中的索引值是可以重复的，当然最好不要设置重复，避免在进行一些索引不可重复的操作时出现错误。 2....在调用reset_index()时，要将drop参数设置为True，否则Pandas不会删除前面设置的行索引，而是将设置的行索引移动到数据中，使数据变成两列，这样数据就变成了DataFrame，而不再是...以上就是Pandas中Series数据结构的基本介绍。Series与DataFrame的很多方法是一样的，如使用head()和tail()来显示前n行或后n行。

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    02.数据导入&清理1.导入csv文件2.导入文本文件3.导入EXCEL文件：4.解决中文路径异常问题5.导出csv文件6.重复值处理7.缺失值处理8.空格值处理

    1.导入csv文件 read_csv(file, encoding) #如导入中文：encoding='utf-8' from pandas import read_csv df = read_csv(...：encoding='utf-8' 参数 注释 file 文件路径 names 列名，默认为文件第一行 sep 分隔符，默认为空，表示默认导入为一列 encoding 设置文件编码 from pandas...：encoding='utf-8' 用pandas读取Excel文件时， 如提示：ModuleNotFoundError: No module named 'xlrd'， 因为Excel需要单独安装...conda list xlrd 参数 注释 fileName 文件路径 sheetname 表名 names 列名，默认为文件中的第一行 from pandas import read_excel df...drop_duplicates() 把数据结构中，行相同的数据只保留一行 from pandas import read_csv df = read_csv('/users/bakufu/desktop

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    数据预处理的 10 个小技能，附 Pandas 实现

    Python与算法社区 第442篇原创，干货满满 值得星标 你好，我是 zhenguo 数据预处理常用的处理步骤，包括找出异常值、处理缺失值、过滤不合适值、去掉重复行、分箱、分组、排名、category...转数值等，下面使用 pandas 解决这些最常见的预处理任务。...中常见空值，使用 dropna 过滤空值，axis 0 表示按照行，1 表示按列，how 默认为 any ，意思是只要有一个 nan 就过滤某行或某列，all 所有都为 nan # axis 0 表示按照行...过滤某列重复值，使用 drop_duplicated 方法，第一个参数为列名，keep关键字等于last：最后一次出现此值行： df.drop_duplicates(['Names'], keep='...，分别找到对应pandas中的实现。

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    大数据中的数据预处理：脏数据不清，算法徒劳！

    大数据中的数据预处理：脏数据不清，算法徒劳！在大数据世界里，数据预处理是个让人又爱又恨的环节。...今天，我们就来聊聊大数据中的数据预处理——如何在茫茫数据海洋中洗净铅华，让你的数据更有“价值感”！一、数据预处理到底干嘛的？...示例代码（Pandas 处理缺失值）：import pandas as pdimport numpy as np# 创建模拟数据data = pd.DataFrame({ 'user_id': [...处理重复数据大数据常常伴随数据重复的问题，比如日志数据去重、电商订单数据去重等。# 删除重复行data.drop_duplicates(inplace=True)三、数据转换：让模型看得懂！1....数据采样：用于处理不均衡数据集，如欠采样和过采样。

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