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对比Excel，Python pandas删除数据框架中的列

标签：Python与Excel，pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架，仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似，我们也可以使用.drop()删除列。...如果要覆盖原始数据框架，则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python中的一个关键字，可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。...实际上我们没有删除，而是创建了一个新的数据框架，其中只包含用户姓名、城市和性别，有效地“删除”了其他两列。然后，我们将新创建的数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码中的双方括号。

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用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

标签：python与Excel,pandas 至此，我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出（即读取和保存文件）数据，现在，我们转向更深入的部分。...在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...语法如下： df.loc[行，列] 其中，列是可选的，如果留空，我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引，因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。

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    再见，Excel！一行Pandas代码，即可实现漂亮的 “条件格式”！

    本文概述 Pandas 是数据科学家做数据处理时，使用最多的工具。...对比Excel，我们可以发现：Pandas基本可以实现所有的Excel的功能，并且比Excel更方便、简洁，其实很多操作我们在过去的文章中，或多或少都讲述过。...但是在数据框上，完成各种 “条件格式” 的设置，帮助我们更加凸显数据，使得数据的展示更加美观，今天还是头一次讲述。 ?...； （4）隐藏指定列，有些列我们不作处理，可以不做展示； （5）将“语文”这一列的数值，依数值大小画条状图； （6）将“均值”这一列数据最大的值，高亮（highlight）展示； （7）将“数学”这一列的数值...使用说明 这个是Pandas0.17.1中的新功能。官方文档中说到：这是一项新功能，正在积极开发中。我们将添加功能，并可能在将来的版本中进行重大更改。

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    再见，Excel！一行Pandas代码，即可实现漂亮的 “条件格式”！

    本文概述 Pandas 是数据科学家做数据处理时，使用最多的工具。...对比Excel，我们可以发现：Pandas基本可以实现所有的Excel的功能，并且比Excel更方便、简洁，其实很多操作我们在过去的文章中，或多或少都讲述过。...但是在数据框上，完成各种 “条件格式” 的设置，帮助我们更加凸显数据，使得数据的展示更加美观，今天还是头一次讲述。 ?...； （4）隐藏指定列，有些列我们不作处理，可以不做展示； （5）将“语文”这一列的数值，依数值大小画条状图； （6）将“均值”这一列数据最大的值，高亮（highlight）展示； （7）将“数学”这一列的数值...使用说明 这个是Pandas0.17.1中的新功能。官方文档中说到：这是一项新功能，正在积极开发中。我们将添加功能，并可能在将来的版本中进行重大更改。

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    对比Excel，Python pandas删除数据框架中的行

    标签：Python与Excel,pandas 对于Excel来说，删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。...准备数据框架 我们将使用前面系列中用过的“用户.xlsx”来演示删除行。 图1 注意上面代码中的index_col=0？如果我们将该参数留空，则索引将是基于0的索引。...使用.drop()方法删除行 如果要从数据框架中删除第三行（Harry Porter），pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。...如果设置为1，则表示列。 inplace：告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。 按名称删除行 图2 我们跳过了参数axis，这意味着将其保留为默认值0或行。...这次我们将从数据框架中删除带有“Jean Grey”的行，并将结果赋值到新的数据框架。 图6

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    对比Excel，Python pandas在数据框架中插入列

    标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或快捷键插入列，对于Python来说，插入列也很容易。...我们已经探讨了如何将行插入到数据框架中，并且我们必须为此创建一个定制的解决方案。将列插入数据框架要容易得多，因为pandas提供了一个内置的解决方案。我们将看到一些将列插入到数据框架的不同方法。...例如，df[['列1','列2','列3']]将为我们提供一个包含三列的数据框架，即“列1”、“列2”和“列3”。最好的情况是，列顺序与你键入这些名称的顺序完全相同。...图3 这样，我们可以根据自己的喜好对列名列表进行排序，然后将重新排序的数据框架重新分配给原始df。...图5 插入多列到数据框架中 insert()和”方括号”方法都允许我们一次插入一列。如果需要插入多个列，只需执行循环并逐个添加列。

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    对比Excel，Python pandas在数据框架中插入行

    标签：python与Excel,pandas Excel中的一项常见任务是在工作表中插入行，这可以通过Excel功能区命令或者右键快捷菜单或者快捷键来完成。...在Python中处理数据时，也可以将行插入到等效的数据框架中。 将行添加到数据框架中 pandas没有“插入”功能，我们不能在想象的工作表中右键单击一行，然后选择.insert()。...pandas内置函数不允许我们在特定位置插入行。内置方法只允许我们在数据框架的末尾添加一行（或多行），有两种方法：append和concat。它们的工作原理非常相似，因此这里将只讨论append。...图1 刚刚创建了一个5×3的数据框架。现在，如果想向其中添加一行，可以使用append()，它接受下列项目之一：数据框架、序列或字典。为了更好地说明，让我们添加值为100的一行。...图5：在pandas中插入行的图形化演示 我们可以模仿上述技术，并在Python中执行相同的“插入”操作。回到我们假设的要求：在第三行（即索引2）之后插入一行。

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    探索Pandas库在Excel数据处理中的应用

    探索Pandas库在Excel数据处理中的应用 在数据分析领域，Pandas库因其强大的数据处理能力而广受欢迎。今天，我们将通过一个简单的示例来探索如何使用Pandas来处理Excel文件。...这个示例将涵盖从读取Excel文件到修改、筛选和保存数据的全过程。 读取Excel文件 首先，我们需要导入Pandas库，并读取Excel文件。...['name'].head(1)) # 查看指定列最后1行数据 print(df['name'].tail(1)) 修改数据 Pandas允许我们轻松地修改数据： # 查看指定行指定列的数据 print...删除不需要的行或列也是常见的操作： # 删除指定整行数据 df = df.drop([14]) print(df.tail(1)) # 删除指定条件行数据 df = df.drop(df[df['age...我们可以看到Pandas在处理Excel数据时的强大功能。

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    五大方法添加条件列-python类比excel中的lookup

    方法五：数据分箱pd.cut()——最类似于excel中的lookup 构造测试数据 import numpy as np import pandas as pd import random # 随机生成...，具体不在这讲了，今天讲一下用python怎么实现该功能，总共五种(三大类：映射+numpy+pandas分箱)方法，提前预告下，最后一种数据分箱是与excel 中的 lookup最像的 方法一：映射...这个函数依次接受三个参数：条件；如果条件为真，分配给新列的值；如果条件为假，分配给新列的值 # np.where(condition, value if condition is true, value...pd.cut()——最类似于excel中的lookup 方法五 数据分箱pd.cut()——最类似于excel 中 lookup的方法 pd.cut( x, bins, right=True, labels...duplicates：如果分箱临界值不唯一，则引发ValueError或丢弃非唯一 # 方法五 数据分箱pd.cut()——最类似于excel 中 lookup的方法 df7 = df.copy() bins

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    在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

    例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个列，依次处理每一列是非常繁琐的，所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。...在这种情况下，设置参数： df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') 然后该函数将被应用于整个DataFrame，可以转换为数字类型的列将被转换，而不能(例如，它们包含非数字字符串或日期...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。

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    Excel中两列（表）数据对比的常用方法

    Excel中两列数据的差异对比，方法非常多，比如简单的直接用等式处理，到使用Excel2016的新功能Power Query（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件...一、简单的直接等式对比 简单的直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致的情况，如下图所示： 二、使用Vlookup函数进行数据的匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个列数据读取另一列数据...vlookup函数除了适用于两列对比，还可以用于表间的数据对比，如下图所示： 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模的数据对比来说，数据透视法非常好用，具体使用方法也很简单，即将2列数据合并后...这种数据汇总后就有各种问题，很难用公式去匹配。于是可以考虑用数据透视，先对大类，看看哪些大类是对不上的，然后再针对有差异的大类对明细，缩小对照范围。比如把2个数据透视都放到一张表里看看。...Excel里了 在线M函数快查及系列文章链接（建议收藏在浏览器中）： https://app.powerbi.com/view?

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    Laravel 使用Excel导出的文件中，指定列数据格式为日期，方便后期的数据筛选操作

    背景 最近，后台运维要求导出的 Excel文件，对于时间的筛选，能满足年份、月份的选择 通过了解，发现： 先前导出的文件，默认列数据都是字符串（文本）格式 同时，因为用的是 Laravel-excel...控件版本的问题，要实现的方式也不同 在此，根据版本不同，进行步骤整理，以便能帮助到有需要的小伙伴 … 所要达成的目标 框架 Laravel 版本： Laravel5.8 Excel...- Column formatting 参考文章：laravel-excel导出的时候写入的日期格式数据怎么在excel中正确显示成可以筛选的日期格式数据 提示 1....param array $cellData 数据 * @param string $sheetName 工作表名 * @param array $columnFormat 列格式...excel中正确显示成可以筛选的日期格式数据 Laravel Excel 3.1 导出表格详解（自定义sheet，合并单元格，设置样式，格式化列数据）

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    pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...目录 1.loc方法 （1）读取第二行的值 （2）读取第二列的值 （3）同时读取某行某列 （4）读取DataFrame的某个区域 （5）根据条件读取 （6）也可以进行切片操作 2.iloc方法 （1）...读取第二行的值 （2）读取第二行的值 （3）同时读取某行某列 （4）进行切片操作 ---- loc：通过行、列的名称或标签来索引 iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据 首先，我们先创建一个...Dataframe，生成数据，用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...(30).reshape((6,5)), columns=['A','B','C','D','E']) # 写入本地 data.to_excel("D:\\实验数据

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    一起学Excel专业开发12：条件格式的2个应用技巧

    下面，介绍条件格式的2个常见应用。 应用1：创建动态表 利用条件格式，我们可以逐步向用户提供输入区域。...应用2：在发生错误时进行警告 下图9所示是我们在《一起学Excel专业开发11：2个常用的数据验证技巧》中创建的级联列表。 ?...图9 然而，当我们修改了列C中单元格的内容后，列D中的数据并不会随之修改，这明显与分类不匹配，如下图10所示。 ? 图10 我们可以使用条件格式来提示这类错误。...选择单元格区域D3:E6，新建格式规则如下图12所示，将单元格格式背景色设置为红色。 ? 图12 效果如下图13所示，如果分类和内容不匹配，Excel会自动对该行添加红色背景，警告用户这行数据有误。...图13 更多条件格式的应用，详见： 浅谈Excel中的条件格式功能 Excel基础技术 | 条件格式技巧应用的5个示例

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    Excel公式技巧21： 统计至少在一列中满足条件的行数

    在这篇文章中，探讨一种计算在至少一列中满足规定条件的行数的解决方案，示例工作表如下图1所示，其中详细列出了各个国家在不同年份废镍的出口水平。 ?...(N(B2:B14>=1000),N(C2:C14>=1000)) 现在，如果我们希望计算2004年和2005年的数据中至少有一个满足此标准的国家数量呢？...由于数据较少，我们可以从工作表中清楚地标出满足条件的数据，如下图2所示。 ? 图2 显然，“标准的”COUNTIF（S）公式结构不能满足要求，因为我们必须确保不要重复计数。...如下图3所示，我们可以在工作表中标出满足条件的数据，除了2个国家外，其他11个国家都满足条件。 ?...然而，公式显得太笨拙了，如果考虑的列数不是9而是30，那会怎样！ 幸运的是，由于示例中列区域是连续的，因此可以在单个表达式中查询整个区域（B2：J14），随后适当地操纵这个结果数组。

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    在Excel中将某一列的格式通过数据分列彻底变为文本格式

    背景 我们平常使用excel的时候，都是选中一列，然后直接更改它的格式，但是这种方式并不能彻底改变已有数据的原格式，如下图中的5592689这一个CELL中的数据，尽管我们将整个列都更改为文本类型，但实际上它这个数据仍然是数值类型...，在很多场景下不能满足我们的需求，如数据库在导入Excel表格时，表格中的列数据需要文本形式,如果不是文本形式，导入的数据在数据库中会出现错误（不是想要的数据，如789 数据库中为789.0）。...数据分列 如何真正的将整列数据都更改为文本格式，我们就需要用的数据分列的功能。...第一步：选中要修改的列，点击上方数据，找分列后点击分列  第二步：点击分列 第三步：点击下一步 第四步：点击下一步，选择文本 第五步：确认之后，检查数据，会发现数字那一个CELL的左上角有一个小箭头...，就代表转为真正的文本格式了

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    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(十八)：pandas 中的 vlookup

    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 Excel 中名声最响的就是 vlookup 函数，当然在 Excel 函数公式中用于查找的函数家族也挺大...今天就来看看 pandas 中任何实现 Excel 中的多列批量 vlookup 的效果 案例1：简单匹配 一天，你收到一份数据源表如下： - 每个人每个城市的销售额数据 接着，你需要把下图的表格从数据源表匹配过来...： - 根据名字与上方的城市名字，从表1中匹配数据 对于 Excel 来说，这需求很简单，一个 vlookup 即可解决： - 由于刚好目标表的城市顺序与源表顺序一样，因此可以这么解决 那么我们来看看...案例3：不存在的列 你可能会疑问：如果目标表本身就有一些数据源不存在的列，那么更新还能顺利吗： - 目标表多了一列数据，我们当然希望更新不会影响到这一列 继续看 pandas 的代码： - 是的，...> 多层索引及其应用，以及更多关于数据更新的高级应用，请关注我的 pandas 专栏 总结

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