它擅长处理一维带标签的数据，并且具有高效的索引和向量化操作能力。 在单列数据的操作上，Series通常比DataFrame更高效，因为它是为单列数据设计的。...DataFrame： DataFrame是Pandas的主要数据结构，用于执行数据清洗和数据操作任务。 它是一个二维表格结构，可以包含多列数据，并且每列可以有不同的数据类型。...DataFrame提供了灵活的索引、列操作以及多维数据组织能力，适合处理复杂的表格数据。 在处理多列数据时，DataFrame比Series更加灵活和强大。...大小写转换： 使用str.lower ()将所有字符转换为小写。 使用str.upper ()将所有字符转换为大写。...使用head()、tail()、info()等方法进行初步探索，了解数据的基本情况。 数据转换： 使用 melt()函数将宽表转换为长表。 使用 pivot_table()函数创建交叉表格。
功能说明 collect_set() 函数用于将一列的数据转换为一个无重复元素的数组。 2. 语法sqlCopy codecollect_set(column_name)3....功能说明 groupUniqArray() 函数用于将多列数据转换为一个无重复元素的数组。 2....如果原始数据中存在不同类型的元素，则无法正确转换。只能应用于单列数据：collect_set() 函数只能将一列数据转换为一个数组，无法处理多列数据转换的需求。...groupUniqArray() 函数的缺点：只能应用于多列数据转换：groupUniqArray() 函数是将多列数据转换为一个无重复元素的数组，无法处理单列数据转换的需求。...pivot() 函数：在 SQL 中，pivot() 函数可以将一列数据透视为多列数据，类似于将行转列的功能，但需要使用动态 SQL。
计算和绘制表格相关的全局变量 cols_len[NF]：存储了每一列的最大长度, 每列最大长度等于该列最长的元素的长度 rows[NR][NF]：将文件的每行每列的数据记录到rows二维数组中 rows...生成表格样式 由于涉及到单列，因此需要考虑到单列的情况生成如下一些表格样式变量： # ------------------------------------------预存所有的表格线, 减少不必要的重复计算..., 每列最大长度等于该列最长的元素的长度 # rows[NR][NF]: 将文件的每行每列的数据记录到rows二维数组中 # rows[NR][0]: 第0列存储前一行和后一行的列数...} max_line_len = max_line_len + length(cols_len) - 1 # 多列的行最大总长度需要包含每列之间的制表符个数(列数 -1...) # 如果单列最大总长度大于多列的行最大总长度时, 需要把超出的部分平均分给每列, 保证图表美观 diff_length = max_single_col_length
需要清除过滤器的列 可选重复第1参数 column B....返回 表——包含已经删除过滤器后的一列或多列的表。 C. 注意事项 第1参数是表，第2参数是列，而All函数的第1参数是表或者列。...升级篇 Power Query中单列数据按需转多列 在Power Query中如何进行类似"*"的模糊匹配查找？ 如何在Power Query中达到函数Vlookup的效果?...（合并查询， if...then...else, Date.EndOfWeek, Date.Day） 转置，透视，逆透视如何处理单列数据并转换成需要的格式？...（转置，分组依据中加索引，透视，逆透视，if...then...else...） 重复数据删除哪家强？
它提供了高效的数据结构和功能，使用户能够有效地操作和分析结构化数据。 凭借其广泛的功能，Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。...Pandas的核心数据结构是Series和DataFrame。 Series是一个一维标记数组，可以容纳多种数据类型。DataFrame则是一种二维表状结构，由行和列组成，类似于电子表格或SQL表。...df['column_name'] = df['column_name'].str.lower() # 将列转换为不同的数据类型 df['column_name'] = df['column_name...'].astype('new_type') # 将列转换为日期时间 df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']) # 重命名列名 df.columns...# 将df中的行添加到df2的末尾 df.append(df2) # 将df中的列添加到df2的末尾 pd.concat([df, df2]) # 对列A执行外连接 outer_join = pd.merge
EasyExcel读取75M(46W行25列)的Excel，仅需使用64M内存，耗时20s，极速模式还可以更快！ 集成 在SpringBoot中集成EasyExcel非常简单，仅需一个依赖即可。...接下来我们以会员信息和订单信息的导入导出为例，分别实现下简单的单表导出和具有一对多关系的复杂导出。 简单导出 我们以会员信息的导出为例，来体验下EasyExcel的导出功能。...，我们分别来了解下： @ExcelProperty：核心注解，value属性可用来设置表头名称，converter属性可以用来设置类型转换器； @ColumnWidth：用于设置表格列的宽度； @DateTimeFormat...解决思路 为什么自定义单元格合并策略能实现一对多的列表信息的导出呢？首先我们来看下将嵌套数据平铺，不进行合并导出的Excel。...看完之后我们很容易理解解决思路，只要把订单ID相同的列中需要合并的列给合并了，就可以实现这种一对多嵌套信息的导出了。
先看一个非常简单的例子： a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将列转换为适当的类型...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？...to parse string 可以将无效值强制转换为NaN，如下所示： ?...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。...astype强制转换 如果试图强制将两列转换为整数类型，可以使用df.astype(int)。 示例如下： ? ?
特别是，在处理表格数据或执行需要二维结构的操作时，将 1−D 数组转换为 2−D 数组的能力是一项基本技能。 在本文中，我们将探讨使用 Python 将 1−D 数组转换为 2−D 数组的列的过程。...2−D 数组 二维数组，也称为二维数组或矩阵，通过组织行和列中的元素来扩展一维数组的概念。它可以可视化为网格或表格，其中每个元素都由其行和列索引唯一标识。...为了将这些 3−D 数组转换为 1−D 数组的列，我们使用 np.vstack（） 函数，该函数垂直堆叠数组。...为了确保 1−D 数组堆叠为列，我们使用 .T 属性来转置生成的 2−D 数组。这会将行与列交换，从而有效地将堆叠数组转换为 2−D 数组的列。...我们探索了两个强大的 NumPy 函数：np.column_stack（） 和 np.vstack（）。这些函数使我们能够轻松高效地将 1−D 数组转换为 2−D 数组的列。
数据操作中排序和去重是比较常见的数据操作，本专题对排序和去重做专门介绍，并且给出一种不常用却比较有启发意义的示例：多列无序去重 目 录 1 排序 1.1 sort 单列排序返回值 1.2 order...单列排序返回索引 1.3 rank 单列排序返回“秩” 1.4 arrage 多列排序 1.5、reorder 用在绘图中 2 去重 2.1 unique 单向量/多列完全重复去重 2.2 duplicated...函数 3 多列无序去重 说明：多列无序重复比较值得学习 正 文 1 排序 1.1 sort 单列排序返回值 总结：sort是直接对向量排序，返回原数值 #sort相关语法 sort(x, decreasing...2 去重 2.1 unique 单向量/多列完全重复去重 总结：unique中，R中默认的是fromLast=FALSE，即若样本点重复出现，则取首次出现的；否则去最后一次出现的。...df_index,] #筛选 x y 1 A B 2 B A 3 C D 4 D E 5 E B 3 多列无序去重 总结：多列无序去重指，多列非按照独立列比较重复，而是指逐行比较每一行是否出现过此元素
用了合并单元格，同时提供了一剂解药，反合并单元格，将合并单元格打散后再恢复规范的数据。...在前面提供的报表格式转标准数据源和标准数据源转报表格式两大功能上，已经详尽地描述过报表和数据源的分工使用和一些最佳的使用方式，这里不再重复，甚至也录制了大篇幅的视频教程了。...使用过程中，尽量选择有合并单元格，需要取消合并单元格的区域，不要全选表格等操作，否则程序遍历单元格太多可能会假死机。 ? 原格式 ? 功能同样适用于多行多列的情况 ?...按列的意思为，判断相同的内容仅会按单列的顺序由上而下来对比，而不会多列单双同的单元格亦合并在一起，一般现实中规范的数据结构乃是一列数据代表一种属性或指标，不同列之间没有强关联性，如数量、金额、商品名称、...选定需合并单元格的列，可选多列，不连续列亦可接受，无需频繁去操作多列。 ? 选择1、2、4列 最终结果如预期所想，多列同时可合并单元格，且合并单元格内仅首个有内容。 ? image.png ?
—— 北野武 继续做@新云大佬留的题目——常见的筛选套路。 [1240] [1240] [1240] 如图，一共是三个数据表格，分别是产品表、分店表以及销售明细表。...题目一：筛选出销售明细表中的商品名称。 仔细看数据其实不难发现，有很多重复值，那么就需要我们进行去重操作。...编写如下代码： VALUES第一种用法 = VALUES ( '销售明细'[商品名称] ) 结果如下图： [1240] 这里详细说一下VALUES这个函数，它是使用列作为参数，结果是返回包含一列的一个表格...如果返回的结果只有一行，也可以作为单个值使用。 上面的写法就是提取某一列，取不重复的值作为维度表使用。当然，也可以作为度量值使用。...将数据变换为度量值。 第三种用法是将列转换为表，作为表函数的参数。
Pandas的主要特点 基于Numpy创建，继承了Numpy中优秀的特点； 能够直接读取结构化数据进行操作； 以类似于表格的形式呈现数据，便于观察； 提供了大量的数理统计方法。...Pandas主要的数据结构 Series:带标签的一维同构数组； DataFrame:带标签的，大小可变的，二维异构表格。...df1.describe() # 数据的转置（列和行进行互换） df1.T # 按照标签排序 # axis：0按照行名排序；1按照列名排序 # ascending：默认True升序排列；False...# 按照索引名称切片行数据(首尾都可以获取) df1['20200501':'20200503'] 05 按标签选择数据 # 提取某行数据 df1.loc[dates[0]] # 按照标签选择多列数据..., group in df5.groupby('B'): print(name) print(group) # 将分组结果转换为字典 piece = dict(list(df5.groupby
1 表 table是一种适用于以下数据的数据类型：即以列的形式存储在文本文件或电子表格中的列向数据或者表格式数据。表由若干行向变量和若干列向变量组成。...表格中的每个变量可以具有不同的数据类型和大小，但有一个限制条件是每个变量的行数必须相同。 ① 表的创建：使用table命令来创建表，T = table(var1,......） ② 表的访问 表是一个容器，用于存储具有相同行数的列向变量。...可以使用table数据类型来将混合类型的数据和元数据属性（例如变量名称、行名称、说明和变量单位）收集到单个容器中。表适用于列向数据或表格数据，这些数据通常以列形式存储于文本文件或电子表格中。...mat2cell：将数组转换为可能具有不同元胞大小的元胞数组 num2cell：将数组转换为相同大小的元胞数组 struct2cell：将结构体转换为元胞数组 4 特别补充 特别补充有关函数转字符(
注意：要小心，如果第二个表有重复的索引值，你会在结果中出现重复的索引值，即使左表的索引是唯一的 有时，连接的DataFrame有相同名称的列。...与普通模式相比，这种模式有些限制： 它没有提供一个解决重复列的方法； 它只适用于1:1的关系（索引到索引的连接）。 因此，多个1:n的关系应该被逐一连接。'...通常情况下，DataFrame中的列比你想在结果中看到的要多。...通常最少的定制功能会产生最好的性能。因此，按照速度递增的顺序： 通过g.apply()实现多列范围的自定义函数 通过g.agg()实现单列范围的自定义函数（支持用Cython或Numba加速）。...要将其转换为宽格式，请使用df.pivot： 这条命令抛弃了与操作无关的东西（即索引和价格列），并将所要求的三列信息转换为长格式，将客户名称放入结果的索引中，将产品名称放入其列中，将销售数量放入其 "
Pandas 的主要数据结构包括： Series：一维数组，类似于Python中的列表或Numpy中的一维数组。 DataFrame：二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL表。...按列选择 # 选择单列 print(df['Name']) # 选择多列 print(df[['Name', 'Age']]) 按条件过滤 # 选择年龄大于30的行 filtered_df = df...for chunk in pd.read_csv('large_data.csv', chunksize=10000): process(chunk) 数据类型优化：将数据类型转换为更节省内存的类型...解决方法： 确保日期格式正确：使用 pd.to_datetime 函数将字符串转换为日期时间格式。...选择指定列或条件过滤数据 df[df['Age'] > 30] 处理缺失值 填充或删除缺失值 df.fillna(0, inplace=True) 处理重复值 删除重复行 df.drop_duplicates
index_col（可选，默认为None）：用于指定哪些列作为索引列，可以是单列索引或多列索引。 usecols（可选，默认为None）：用于指定需要读取的列，可以是列名或列索引的列表。...mangle_dupe_cols（可选，默认为True）：用于处理重复的列名。 dtype（可选，默认为None）：用于指定每列的数据类型。...object_hook：可选，一个函数，用于将解析的JSON对象转换为自定义的Python对象。默认为None。...parse_float：可选，一个函数，用于将解析的浮点数转换为自定义的Python对象。默认为None。 parse_int：可选，一个函数，用于将解析的整数转换为自定义的Python对象。...网络中每天都会产生大量数据,这些数据具有实时性、种类丰富的特点,因此对于数据分析而言是十分重要的一类数据来源。 关键技术:爬取网络表格类数据, pandas库read_html()方法。
，column_list指出对哪些列进行索引，多列时各列之间用逗号分隔。...1.3．索引类型 在创建索引时，可以规定索引能否包含重复值。如果不包含，则索引应该创建为PRIMARY KEY或UNIQUE索引。 对于单列惟一性索引，这保证单列不包含重复的值。...对于多列惟一性索引，保证多个值的组合不重复。 PRIMARY KEY索引和UNIQUE索引非常类似。事实上，PRIMARY KEY索引仅是一个具有名称PRIMARY的UNIQUE索引。...如果没有创建PRIMARY KEY索引，但表具有一个或多个UNIQUE索引，则MySQL将删除第一个UNIQUE索引。 如果从表中删除了某列，则索引会受到影响。...对于多列组合的索引，如果删除其中的某列，则该列也会从索引中删除。 如果删除组成索引的所有列，则整个索引将被删除。
很可惜，一般主流Excel插件都仅限于将二维表转换为一维表的功能实现，另外多种多维转一维的需求都未见有实现的功能。此次Excel催化剂将多维表转换一维表的功能发挥得淋漓尽致。...视频演示 https://v.qq.com/x/page/u0634srt7gk.html 多维转一维场景 在本人日常工作中，所接触到的大概有以下几类的多维转一维的数据场景 类型一：一行表头，多次重复相同的数据列...以上所有场景都可借助Excel催化剂功能实现 功能实现的前提是对数据源无损处理，不需要各种辅助列、各种改变现有表格的内容动作（合并单元格、填充表头空字段等等），对排除的数据行甚至可以手工隐藏或自动筛选功能隐藏不作处理...列组字段名称 在多级表头中，如上图的年份、季度列数据中，需要逆透视把多列数据合并到一列时，需要重新命名的列名称，对应于拉透视表时的多个列字段的列名称。...总结 专业人做专业事，人工智能时代，需要不断树立新观念，重复性的有规律的事情尽量让电脑去完成，人要做更有创造性的工作，对多维表转一维表的场景中，若不是插件的辅助，大量无谓的时间花在手工整理数据源上，非常不明智
在现代网页设计中，创建复杂且美观的布局一直是一个重要且具有挑战性的任务。随着CSS Grid布局的出现，这个问题得到了极大的解决。...例如，在大屏幕上可以显示多列内容，而在小屏幕上可以切换到单列布局。（二）创建复杂的页面布局对于具有复杂结构的页面，如杂志风格的布局、仪表板界面等，CSS Grid布局可以轻松实现。...可以将页面划分为不同的区域，如导航栏、内容区、侧边栏等，并精确控制它们的大小、位置和排列方式。（三）数据可视化在数据可视化应用中，网格布局可以帮助组织图表、表格和其他数据显示元素。...使用grid-template-columns: 1fr 1fr将父元素划分为两列，每列的大小相等。...;}@media (max-width: 768px) {.parent { grid-template-columns: 1fr; }}在上述代码中，使用媒体查询在屏幕宽度小于768px时，将三列布局切换为单列布局
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Snapde，一个专门为编辑超大型数据量CSV文件而设计的单机版电子表格软件；它运行的速度非常快，反应非常灵敏。...剩下的5个将Tad淘汰掉，因为Tab虽然能加载很大的数据文件，但每次滚动都需要重新从文件加载数据这个过程很慢很卡需要十几秒，所以不适合当CSV大数据编辑器。...2、选择集操作比较 Snapde：全选、多行选、多列选、自由框选 CSVed： 只能单行选择 reCsvEdit：只能进行多行选 delimit： 多行选、多列选、自由框选 从上面看到，只有Snapde...、delimit拥有比较强大的选择集功能，CSVed、reCsvEdit都只能单单元格编辑，比如：输入、复制、剪切、粘贴都只能单单元格进行，没有自由的插入多行、插入多列、删除多行、删除多列，也没有完善的撤销...4、其他功能比较 Snapde：具有自由冻结、放大缩小、隐藏行列、设置过滤、删除重复、单列排序功能 delimit：转换格式、行列分割、合并、过滤、双列排序、删除重复功能 5、对于脚本公式支持 Snapde
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