学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这里的应用场景如下： “在工作表Sheet1中存储着数据，现在想要在该工作表的第O列至第T列中搜索指定的数据，如果发现，则将该数据所在行复制到工作表...用户在一个对话框中输入要搜索的数据值，然后自动将满足前面条件的所有行复制到工作表Sheet2中。” 首先，使用用户窗体设计输入对话框，如下图1所示。 ?...Application.ScreenUpdating = False '赋值为工作表Sheet1 Set wks = Worksheets("Sheet1") With wks '工作表中的最后一个数据行...("O2:T"& lngRow) '查找的数据文本值 '由用户在文本框中输入 FindWhat = "*" &Me.txtSearch.Text & "*..." '调用FindAll函数查找数据值 '存储满足条件的所有单元格 Set rngFoundCells =FindAll(SearchRange:=rngSearch
每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。级别-1表示将取消堆叠最后一个索引级别（最右边的一个）。...作为另一个示例，当级别设置为0（第一个索引级别）时，其中的值将成为列，而随后的索引级别（第二个索引级别）将成为转换后的DataFrame的索引。 ?...默认情况下，合并功能执行内部联接：如果每个DataFrame的键名均未列在另一个键中，则该键不包含在合并的DataFrame中。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。
这一节我们将学习如何使用Python和Pandas中的逗号分隔（CSV）文件。 我们将概述如何使用Pandas将CSV加载到dataframe以及如何将dataframe写入CSV。...在第一部分中，我们将通过示例介绍如何读取CSV文件，如何从CSV读取特定列，如何读取多个CSV文件以及将它们组合到一个数据帧，以及最后如何转换数据 根据特定的数据类型（例如，使用Pandas read_csv...如果我们将文件放在另一个目录中，我们必须记住添加文件的完整路径。...image.png Pandas从URL读取CSV 在下一个read_csv示例中，我们将从URL读取相同的数据。...image.png index_col参数也可以以字符串作为输入，现在我们将使用不同的数据文件。 在下一个示例中，我们将CSV读入Pandas数据帧并使用idNum列作为索引。
使数据集成为宽格式 宽格式数据结构是指各组多元时间序列数据按照相同的时间索引横向附加，接着我们将按商店和时间来透视每周的商店销售额。...维度：多元序列的 "列"。 样本：列和时间的值。在图（A）中，第一周期的值为 [10,15,18]。这不是一个单一的值，而是一个值列表。...，再学习另一个流行的时间序列库 - Gluonts 的数据结构。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。...当所有时间序列中存在一致的基本模式或关系时，它就会被广泛使用。沃尔玛案例中的时间序列数据是全局模型的理想案例。相反，如果对多个时间序列中的每个序列都拟合一个单独的模型，则该模型被称为局部模型。
在这里，我们将看看在 Pandas Series和DataFrame对象中，访问和修改值的类似方法。...如果我们记住这两个重叠的类比，它将帮助我们理解这些数组中的数据索引和选择的模式。...数据帧中的数据选择 回想一下，DataFrame在很多方面都类似二维或结构化数组，在其它方面莱斯共享相同索引的Series结构的字典。在我们探索此结构中的数据选择时，记住些类比是有帮助的。...作为字典的数据帧 我们将考虑的第一个类比是，DataFrame作为相关Series对象的字典。...作为二维数组的数据帧 如前所述，我们还可以将DataFrame视为扩展的二维数组。
元素的个数还是3个，只不过元素大小变为[6,10,14]，注意如果索引不相同的add，会增加元素个数，但是所有元素都变为Nan 那append的呢？...3DataFrame DataFrame是pandas的两个重要数据结构的另一个，可以看做是Series的容器，看早一个DataFrame实例的方法也很简单： pd_data = pd.DataFrame...注意这是DataFrame的重要特性之一，同时具有行列标签，如果Series是一维的数组，那么作为其容器的DataFrame自然是二维的数组，其中行的axis=0, 列的axis=1....既然DataFrame和Series如此紧密，那么它们之间又是如何通信的呢？ 下面看下如何将一个Series转载到一个DataFrame的实例中。...3.1 装载Series 先看一个没达到预期的装载，我们想把s3装载到pd_data中，调用append，API调对了，但是错误的是它们的索引不对应，所以： pd_data.append(s3) ?
，list，constants 2 index 索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同 默认np.arange(n)如果没有索引被传递 3 dtype dtype用于数据类型 如果没有，将推断数据类型...数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列 数据帧(DataFrame)的功能特点： 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴(行和列) 可以对行和列执行算术运算 构造函数...2 index 对于行标签，要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n)，如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签，可选的默认语法是 - np.arange(n)。...这只有在没有索引传递的情况下才是这样。 4 dtype 每列的数据类型。 5 copy 如果默认值为False，则此命令(或任何它)用于复制数据。...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列（Series） Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import
在NumPy中数组的索引可以分为两大类： 一是一维数组的索引； 二是二维数组的索引。 一维数组的索引和列表的索引几乎是相同的，二维数组的索引则有很大不同。...数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...= False ) join()方法参数详解 参数 描述 Self 表示的是join必须发生在同一数据帧上 Other 提到需要连接的另一个数据帧 On 指定必须在其上进行连接的键...关键技术:如果DataFrame行索引和当前分析工作无关且不需要展示,需要将ignore_index设置为True。请注意,索引会完全更改,键也会被覆盖。 【例】按列合并对象。...按照数据进行排序，首先按照C列进行降序排序，在C列相同的情况下，按照B列进行升序排序。
一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...将列表传递给DataFrame的[]运算符将检索指定的列，而Series将返回行。 如果列名没有空格，则可以使用属性样式进行访问： 数据帧中各列之间的算术运算与多个Series上的算术运算相同。...然后将乘法应用于两个Series对象的对齐值，由于索引相同，它们完美对齐。 索引中的标签不需要对齐。...一种常见的情况是，一个Series具有整数类型的标签，另一个是字符串，但是值的基本含义是相同的（从远程源获取数据时，这很常见）。...结果数据帧将由两个列的并集组成，缺少的列数据填充有NaN。 以下内容通过使用与df1相同的索引创建第三个数据帧，但只有一个列的名称不在df1中来说明这一点。
行切片 附加行 append 删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列 数据帧(DataFrame)的功能特点： 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴...描述 1 data 数据采取各种形式，如:ndarray，series，map，lists，dict，constant和另一个DataFrame。...2 index 对于行标签，要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n)，如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签，可选的默认语法是 - np.arange(n)。...这只有在没有索引传递的情况下才是这样。 4 dtype 每列的数据类型。 5 copy 如果默认值为False，则此命令(或任何它)用于复制数据。...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列（Series） Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import
六、索引数据 索引是用于优化查询序列或数据帧中的值的工具。 它们很像关系数据库中的键，但是功能更强大。 它们为多组数据提供了对齐方式，还带有如何处理数据的各种任务（如重采样到不同频率）的语义。...以下代码演示了如何将这种索引类型用作DataFrame的列。...下面的屏幕截图通过创建一个数据帧并将其值转换为category的第二列来说明这一点，该数据帧的一列然后是第二列。...这并不意味着它们是因果关系，一个因素会影响另一个因素，而是对价值有共同的影响，例如在相似的市场中。 执行数据离散化和量化 离散化是将连续数据切成一组桶的一种方法。...DataFrame，该值告诉我们哪个国家/地区的预期寿命最短，其值是多少： 总结 在本章中，我们研究了 Pandas 如何使访问各种位置和格式的数据变得简单，如何将这些格式的数据自动映射到数据帧对象。
行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...因此，如果您计划执行多种排序，则必须使用稳定的排序算法。 在多列上对 DataFrame 进行排序 在数据分析中，通常希望根据多列的值对数据进行排序。想象一下，您有一个包含人们名字和姓氏的数据集。...如果有两个或更多相同的品牌，则按 排序model。在列表中指定列名的顺序对应于 DataFrame 的排序方式。 更改列排序顺序 由于您使用多列进行排序，因此您可以指定列的排序顺序。...如果您对缺失数据的列进行排序，那么具有缺失值的行将出现在 DataFrame 的末尾。无论您是按升序还是降序排序，都会发生这种情况。...它们将帮助您建立一个强大的基础，您可以在此基础上执行更高级的 Pandas 操作。如果您想查看 Pandas 排序方法更高级用法的一些示例，那么 Pandas文档是一个很好的资源。
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。...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。...列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。
index：索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同。...(data) 0 a 1 b 2 c 3 d dtype: object 如果数据是ndarray，则传递的索引必须具有相同的长度。...如果 索引 被传递， 索引 中的标签对应的数据值将被取出。...index：对于行标签，如果没有索引被传递，则要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange（n）。 columns：对于列标签，可选的默认语法是 - np.arrange（n）。...这只有在没有通过索引的情况下才是正确的。 dtype：每列的数据类型。 copy：如果默认值为False，则使用该命令（或其它）复制数据。
键是列名，值是包含数据的列表： df = pd.DataFrame({'Names':['Andreas', 'George', 'Steve',...image.png 如上图所示，当我们不使用任何参数时，我们会得到一个新列。此列是pandas数据框中的index。我们可以使用参数index并将其设置为false以除去此列。...如何将多个数据帧读取到一个csv文件中 如果我们有许多数据帧，并且我们想将它们全部导出到同一个csv文件中。 这是为了创建两个新的列，命名为group和row num。...重要的部分是group，它将标识不同的数据帧。在代码示例的最后一行中，我们使用pandas将数据帧写入csv。...列表中的keys参数（['group1'、'group2'、'group3']）代表不同数据框来源。我们还得到列“row num”，其中包含每个原数据框的行数： ? image.png
index：索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同。 如果没有索引被传递，默认为np.arange(n)。 dtype：数据类型，如果没有，将推断数据类型。...如果传递索引，索引中与标签对应的数据中的值将被取出。...index：行索引标签，如果没有传递索引值，索引默认为np.arrange(n)。 columns：列索引标签，如果没有传递索列引值，默认列索引是np.arange(n)。...major_axis - axis 1，是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)。 minor_axis - axis 2，是每个数据帧(DataFrame)的列。...，series，map，lists，dict，constant和另一个数据帧(DataFrame)。
默认行为是为未对齐的序列结构生成索引的并集。 这是可取的，因为信息可以保留而不是丢失。 在本书的下一章中，我们将处理 Pandas 中缺失的值。 数据帧 数据帧是一个二维标签数组。...使用ndarrays/列表字典 在这里，我们从列表的字典中创建一个数据帧结构。 键将成为数据帧结构中的列标签，列表中的数据将成为列值。 注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...DataFrame.from_items：需要一些（键，值）对。 键是列或索引名，值是列或行值。 如果希望键为行索引名，则必须指定orient ='index'作为参数并指定列名。...列表索引器用于选择多个列。 一个数据帧的多列切片只能生成另一个数据帧，因为它是 2D 的。 因此，在后一种情况下返回的是一个数据帧。...由于并非所有列都存在于两个数据帧中，因此对于不属于交集的数据帧中的每一行，来自另一个数据帧的列均为NaN。
如果调用append()的DataFrame和传入append()的DataFrame中有不同的列，则添加后会在不存在的列填充空值，这样即使两个DataFrame有不同的列也不影响添加操作。...如果需要，可以将批量的DataFrame合并成一个DataFrame。 四重设行索引 ---- ?...将verify_integrity修改为True，如果添加的DataFrame中有相同的行索引，会抛出ValueError。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行。可以在结果中设置相同列名的后缀和显示连接列是否在两个DataFrame中都存在。...联合操作是将一个DataFrame中的部分数据用另一个DataFrame中的数据替换或补充，通过一个函数来定义联合时取数据的规则。在联合过程中还可以对空值进行填充。
如果两个列的名称都存在于两个DataFrame中，则可以使用参数on。...但是如果两个DataFrame都包含两个或多个具有相同名称的列，则这个参数就很重要。 我们来创建一个包含两个相似列的数据。...当我们按索引和列合并时，DataFrame结果将由于合并(匹配的索引)会增加一个额外的列。 合并类型介绍 默认情况下，当我们合并数据集时，merge函数将执行Inner Join。...在Inner Join中，根据键之间的交集选择行。匹配在两个键列或索引中找到的相同值。...最后merge_ordered函数还可以基于数据集列执行DataFrame分组，并将它们一块一块地合并到另一个数据集。
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