对Pandas数据框中的特定单元格求和 - 腾讯云开发者社区

标签：VBA 下面的VBA自定义函数演示了如何对应用了粗体格式的单元格求和。...ErrHandler: '检查是否溢出 If Err.Number = 6 Then SumBold = CVErr(xlErrNum) Resume Continue End Function 注意，当求和的单元格区域中单元格格式发生更改时...，不会触发任何事件；而使用Application.Volatile语句，每当在工作表上的内容更改时，单元格都会重新计算。...这意味着，仅对求和单元格区域中的单元格设置加粗格式，使用该自定义函数求和的值不会改变，除非按F9键强制计算，或者在工作表中输入内容导致工作表重新计算。...这个程序也提供了一个模板，可以稍作修改对其它格式设置的单元格来求和

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pandas中数据框的reshape操作

数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。...在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式 1. stack stack函数的基本用法如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy as...0.085568 G3 A 0.041538 B 0.910649 G4 A 0.230912 B 0.500152 dtype: float64 用法很简单，将所有的列标签转换为行标签，将对应的值转换为新的数据框中的某一列...，从而实现了数据框由宽到长的转换。...不同之处，在于转换后的列标签不是以index的形式出现，而是作为数据框中的variable列。

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Excel公式练习：合并单元格中的条件求和

引言：本文的练习整理自chandoo.org。多一些练习，想想自己会怎么解决这个问题，看看别人又是怎样解决的，这样能够快速提高Excel公式编写水平。本次的练习是：示例数据如下图1所示。...图1 现在，想根据列A中的数据对列B中的值汇总。例如，对于列A中的“A”来说，在列B中对应的值是：1、13、14、15、16、17、18，其和为94。...我们将单元格区域A2:A21命名为“D”，单元格区域B2:B21命名为“V”。要求只能使用公式，不能使用VBA，仅能使用上述两个命名区域名称，不能使用填充功能填充空单元格。请写下你的公式。...…… 公式并没有给出详细的解析，有兴趣的朋友可以参照前面推送的有关分析公式的文章对这些公式进行解析，相信对理解Excel函数，编写公式解决问题会有很大的帮助。

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Excel公式技巧84：对混合数据中的数值求和

如下图1所示，在列A中存在文本、数值和空单元格。现在，想要求头3个出现的数字之和，也就是说，求单元格A5中的10000、A14中的2000、A20中的1000这3个数字之和。 ?...图1 我们一眼就可以看出这3个数字是该列中首先出现的前3个数字，但Excel不知道。如何使用公式来求得这3个数字之和呢？可以使用下面的数组公式实现。...在单元格D2中输入下面的数组公式： =SUM(SUM(OFFSET(A1,SMALL(IF(ISNUMBER(A2:A100),ROW(A2:A100)),{1,2,3})-1,))) 结果如下图2所示...传递到最外层的SUM函数： SUM(10000, 2000, 1000) 得到13000。有点难以理解！...其实，尽可能让数据符合Excel的特点，合理布局，往往会给数据分析带来便利，而不必像上面那样，费尽心力编写冗长且难以理解的数组公式了。

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Pandas对行情数据的预处理

库里是过去抓取的行情数据，间隔6秒，每分钟8-10个数据不等，还有开盘前后的一些数据，用Pandas可以更加优雅地进行处理。...Y-%m-%d %H:%M:%S') for idx in df['time']] #索引列 df['newc']=ii df=df.set_index('newc') 这样就得到datetime类型的index...了，要保留分钟的数据，有两个方法，重新采样或者分组。...(lambda x:x[:16]) pr=df['price'].mean() am=df['amount'].max() 对于分组/采样结果，还可以用ohlc方法，很酷：对比起来，用时间索引重采样的方式...因为诸如1分钟、5分钟、10分钟、半小时等各种时间节点，可以快速表示无需复杂的代码。

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Pandas中的数据分类

公众号：尤而小屋作者：Peter 编辑：Pete 大家好，我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用...--MORE--> 背景：统计重复值在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as...pandas.core.series.Series Categorical类型创建生成一个Categorical实例对象通过例子来讲解Categorical类型的使用 subjects = ["语文...Categorical对象通过pandas.Categorical来生成通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...，也就是one-hot编码（独热码）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \

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Pandas中的数据转换

中的axis参数=0时，永远表示的是处理方向而不是聚合方向，当axis='index'或=0时，对列迭代对行聚合，行即为跨列，axis=1同理二、⭐️矢量化字符串为什么要用str属性文本数据也就是我们常说的字符串...，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的对每个元素进行操作。...Series中的每个字符串 slice_replace() 用传递的值替换每个字符串中的切片 count() 计数模式的发生 startswith() 相当于每个元素的str.startswith(pat...，它对 DataFrame 的效果类似于 apply 对 Series 的效果。...大家如果感觉可以的话，可以去做一些小练习~~ 【练习一】现有一份关于字符串的数据集，请解决以下问题：（a）现对字符串编码存储人员信息（在编号后添加ID列），使用如下格式：“×××（名字）：×国人

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pandas中的series数据类型

import pandas as pd import numpy as np import names ''' 写在前面的话： 1、series与array类型的不同之处为series有索引，...而另一个没有;series中的数据必须是一维的，而array类型不一定 2、可以把series看成一个定长的有序字典，可以通过shape,index,values等得到series的属性 '''...2、当遇到特别长的series，我们支取出前5条或后5条数据时可以直接使用.head()或.tail() ''' s5 = pd.Series(np.array([1, 5, 9, 7, 6, 4, 52...两者的数据类型不一样，None的类型为，而NaN的类型为；（2）可以使用pd.isnull(),pd.notnull()，或自带...''' # print(s12.isnull()) ''' 烽 False 火 False 雷 True 电 True dtype: bool ''' # 取出series中不为空的值

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如何统计某单元格中数据的行数？

标签：Excel技巧我们知道，在单元格中输入数据时，我们可以通过按Alt+回车键来强制内容换行。然而，在Excel中，有没有办法统计单元格中究竟有几行数据呢？如下图1所示。...图1 可以使用公式来实现，在单元格B2中输入公式： =LEN(A2)-LEN(SUBSTITUTE(A2,CHAR(10),""))+1 其中，CHAR(10)代表换行符。...将上述公式下拉复制，就可以得到其它单元格中的行数。你可能会发现，对于空单元格，上述公式会返回结果1。我们可以对公式稍作调整，让其对空单元格返回结果0。...调整后的公式如下： =LEN(A2)-LEN(SUBSTITUTE(A2,CHAR(10),""))+(LEN(A2)>1) （感叹）在使用Excel的过程中，你可能会碰到很多千奇百怪的问题，但Excel...我想，这恐怕也是Excel会这么迷人的地方之一吧。朋友们，你有什么使用Excel解决的不寻常的问题吗？欢迎留言分享。

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使用R或者Python编程语言完成Excel的基础操作

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。...自定义排序：点击“排序和筛选”中的“自定义排序”，设置排序规则。 6. 筛选应用筛选器：选中数据区域，点击“数据”选项卡中的“筛选”按钮。筛选特定数据：在列头上的筛选下拉菜单中选择要显示的数据。...以下是一些其他的操作：数据分析工具数据透视表：对大量数据进行快速汇总和分析。数据透视图：将数据透视表的数据以图表形式展示。条件格式数据条：根据单元格的值显示条形图。...色阶：根据单元格的值变化显示颜色的深浅。图标集：在单元格中显示图标，以直观地表示数据的大小。公式和函数数组公式：对一系列数据进行复杂的计算。...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。

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多表格文件单元格平均值计算实例解析

本教程将介绍如何使用Python编程语言，通过多个表格文件，计算特定单元格数据的平均值。准备工作在开始之前，请确保您已经安装了Python和必要的库，例如pandas。...每个文件的数据结构如下：任务目标我们的目标是计算所有文件中特定单元格数据的平均值。具体而言，我们将关注Category_A列中的数据，并计算每个Category_A下所有文件中相同单元格的平均值。...获取文件路径列表：使用列表推导式获取匹配条件的文件路径列表。创建空数据框：使用pandas创建一个空数据框，用于存储所有文件的数据。...准备工作：文章首先强调了在开始之前需要的准备工作，包括确保安装了Python和必要的库（例如pandas）。任务目标：文章明确了任务的目标，即计算所有文件中特定单元格数据的平均值。...脚本使用了os、pandas和glob等库，通过循环处理每个文件，提取关键列数据，最终计算并打印出特定单元格数据的平均值。

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在Java中对List中所有元素的某个属性进行求和计算

在Java中，对List中对象的某个属性进行求和是一种常见的操作。使用Stream API可以简洁高效地实现这一目标。...::getCollection) // 获取每个对象的 BigDecimal 属性值 .filter(Objects::nonNull) // 过滤掉为 null 的值 .reduce...collection，以及相应的 getter 和 setter 方法。...在 Main 类中，使用 getListOfObjects() 方法获取示例对象列表 res，你可以替换为你自己的数据源。...使用 filter() 方法过滤掉为 null 的值。最后使用 reduce() 方法将所有值累加起来得到合计值，并将其打印输出。

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python-对大量文件夹名中含特定字符的批量修改

文章目录问题解决对文件夹列表排序对文件夹进行重命名问题需求：一个文件夹下含有众多的子文件夹，其中一些子文件夹的名字含有特定字符，需要用其他字符替换分析：问题在于一旦修改了其中一个子文件夹...，那么子文件夹的子文件夹路径也会发生改变，就会导致更多地可能，导致递归灾难因此应该遍历所有的文件夹名，然后按照地址长度逆序排列，修改最长的文件夹名字，不干扰上一级的文件夹路径而且有另一个规律，.../Administrator/Desktop/111/Learn_Java01当前 C:/Users/Administrator/Desktop/111/Learn_Java02期望只有目标路径的最后文件名与期望的不同...，但是逆向思维的方法是最好的解决对文件夹列表排序 mydir=sorted(mydir,key=lambda x: len(x),reverse=True) for i in mydir:...可修改的，否则就是之前修改过的，因此应该是逆序倒着修改 charc_list=[] temp_folder=folder_my judge_name=folder_my.split

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pandas中的数据处理利器-groupby

在数据分析中，常常有这样的场景，需要对不同类别的数据，分别进行处理，然后再将处理之后的内容合并，作为结果输出。对于这样的场景，就需要借助灵活的groupby功能来处理。...groupby的操作过程如下 split, 第一步，根据某一个或者多个变量的组合，将输入数据分成多个group apply, 第二步，对每个group对应的数据进行处理 combine, 第三步...上述例子在python中的实现过程如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','a...汇总数据 transform方法返回一个和输入的原始数据相同尺寸的数据框，常用于在原始数据框的基础上增加新的一列分组统计数据，用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','...中的groupby功能非常的灵活强大，可以极大提高数据处理的效率。

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Excel公式技巧100：遍历单元格中的数据

有时候，我们需要从单元格数据中提取出满足条件的值。例如，下图1所示的单元格B3中的数据“NO13859724621”，我们想要得到相邻两个数字组成的最大的两位数。 ?...这就涉及到需要找到一种方法，从数据的开头开始，两个两个地取值，从而遍历整个数据，然后比较这些值，获取其中最大的值。很自然地，我们能够想到MID函数，指定开始位置和字符数，从而返回指定字符数的值。...图2 公式中： MID(B3,ROW(A1:A100),2) 从单元格B3中的第一个字符开始，按顺序依次获得两个字符组成的数值，如下图3所示。 ?...图5 传递给MAX函数，获得最大值： 97 小结 1.利用MID函数，可以遍历单元格内部的数据。...2.上述公式中，使用了ROW(A1:A100)，假设单元格数据长度为100，其实可以使用下面的数组公式： =MAX(IFERROR(VALUE(MID(B3,ROW(INDIRECT("1:"& LEN

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PandasGUI：使用图形用户界面分析 Pandas 数据帧

数据预处理是数据科学管道的重要组成部分，需要找出数据中的各种不规则性，操作您的特征等。...(titanic) 这是我们的数据框，我们可以滚动查看数据。...可以看到表示 NaN 值的空单元格。可以通过单击单元格并编辑其值来编辑数据。只需单击特定列即可根据特定列对数据框进行排序。在下图中，我们可以通过单击fare 列对数据框进行排序。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。

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自动化测试中对Alert, 多窗口，下拉框的处理

1 python与selenium的API交互 1.1 alert selenium的API提供了对alert弹出框的处理方式，可以对alert弹出框来进行处理的，如弹出框，我们获取弹出框的Text...) accept() accept表示接受javascript的警告框，一个 alert弹出框弹出后，用户可以选择接受或者拒绝，我们任然已百度搜索为案例，实现对搜索设置的接收，见实现的代码：...4.1.1 alert alert是一种警告框，自动化的测试中，对alert的，一般会获取alert的文本，或者是接受 alert警告框，或者是拒绝警告框。...，搜索结果显示条数，可以在下拉框选择对应的数据，见百度的案例效果图； ?...window_handles()是返回所有窗口句柄current_window_handle和window_handles都是对窗口句柄的处理，一般使用的场景是在自动化测试中，某些时候，在当前页面，点击一个链接

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手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

3、导入表格默认情况下，文件中的第一个工作表将按原样导入到数据框中。使用sheet_name参数，可以明确要导入的工作表。文件中的第一个表默认值为0。...使用index_col参数可以操作数据框中的索引列，如果将值0设置为none，它将使用第一列作为index。 ?...如果想要用特定值查看整个DataFrame，可以使用drop_duplicates函数： ? 15、排序对特定列排序，默认升序： ?...五、数据计算 1、计算某一特定列的值输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...可以非常自信地说它是电子表格上计算的每个数据的支柱。不幸的是Pandas中并没有vlookup功能！由于Pandas中没有“Vlookup”函数，因此Merge用与SQL相同的备用函数。

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Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和

一、前言前几天在Python白银交流群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个Python列表求和的问题，如下图所示。...3] print(list([s1, s2, s3, s4])) 上面的这个代码可以实现，但是觉得太不智能了，如果每个子列表里边有50个元素的话，再定义50个s变量，似乎不太好，希望可以有个更加简便的方法...1, 2, 3, 4], [1, 5, 1, 2], [2, 3, 4, 5], [5, 3, 1, 3]] [print(sum(i)) for i in zip(*lst)] 使用了列表解包的方法...这篇文章主要分享了使用Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共3个方法，顺利帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【dcpeng】提问，感谢【瑜亮老师】、【月神】、【Daler】给出的代码和具体解析，感谢粉丝【猫药师Kelly】等人参与学习交流。小伙伴们，快快用实践一下吧！

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掌握pandas中的时序数据分组运算

pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。...图1 2 在pandas中进行时间分组聚合在pandas中根据具体任务场景的不同，对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现： 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始的意思是「重采样」，可分为「上采样」与「下采样」，而我们通常情况下使用的都是「下采样」，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样...date为index .resample('2D', closed='right') .agg({ 'close': 'mean' }) ) 图5 而即使你的数据框

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