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xlwings，让excel飞起来！

excel已经成为必不可少的数据处理软件，几乎天天在用。python有很多支持操作excel的第三方库，xlwings是其中一个。...最重要的是xlwings可以调用Excel文件中VBA写好的程序，也可以让VBA调用用Python写的程序。 话不多说，我们开始练一练吧！..."xlwings" 读取单元格内容 sht.range('A1').value 清除单元格内容和格式 sht.range('A1').clear() 获取单元格的列标 sht.range('A1').column...获取单元格的行标 sht.range('A1').row 获取单元格的行高 sht.range('A1').row_height 获取单元格的列宽 sht.range('A1').column_width...列宽自适应 sht.range('A1').columns.autofit() 行高自适应 sht.range('A1').rows.autofit() 给单元格上背景色，传入RGB值 sht.range

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解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

ndarraycolumn_a = df['A'].values# 进行运算result = column_a + 1上述代码中，我们创建了一个DataFrame数据​​df​​，其中包含三列，分别是整数型的列...解决方法要解决DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致的无法运算问题，我们可以通过将DataFrame的某一列转换为ndarray并重新赋值给新的变量，然后再进行运算。...我们希望通过计算​​Quantity​​列和​​Unit Price​​列的乘积来得到每个产品的销售总额。但是由于列中包含了不同的数据类型（字符串和数值），导致无法进行运算。...要解决DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法运算的问题，可以通过将DataFrame的某一列转换为ndarray并重新赋值给新的变量，然后再进行运算。...例如​​a.mean()​​可以计算数组​​a​​的均值。**max()和min()**：获取数组的最大值和最小值。例如​​a.max()​​可以获取数组​​a​​的最大值。

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    2021年大数据Spark（二十六）：SparkSQL数据处理分析

    ，Dataset中涵盖很多函数，大致分类如下：  1、选择函数select：选取某些列的值  2、过滤函数filter/where：设置过滤条件，类似SQL中WHERE语句  3、分组函数groupBy...rollup/cube：对某些字段分组，在进行聚合统计  4、聚合函数agg：通常与分组函数连用，使用一些count、max、sum等聚合函数操作  5、排序函数sort/orderBy：按照某写列的值进行排序...（升序ASC或者降序DESC）  6、限制函数limit：获取前几条数据，类似RDD中take函数  7、重命名函数withColumnRenamed：将某列的名称重新命名  8、删除函数drop...：删除某些列  9、增加列函数withColumn：当某列存在时替换值，不存在时添加此列 上述函数在实际项目中经常使用，尤其数据分析处理的时候，其中要注意，调用函数时，通常指定某个列名称，传递Column...对象，通过隐式转换转换字符串String类型为Column对象。

    1.8K20

    pandas分组聚合转换

    最终具体做分组操作时，调用的方法都来自于pandas中的groupby对象，这个对象定义了许多方法，也具有一些方便的属性。...在groupby对象中，定义了filter方法进行组的筛选，其中自定义函数的输入参数为数据源构成的DataFrame本身，在之前定义的groupby对象中，传入的就是df[['Height', 'Weight...'new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍，当原来的元素大于10的时候，将新列里面的值赋0   import pandas as pd data = {'column1':[1...'中的每个元素是否大于10，如果是，则将新列'new_column'中的值赋为0 df['new_column'] = df.apply(lambda row: 0 if row['column1']...当apply()函数与groupby()结合使用时，传入apply()的是每个分组的DataFrame。这个DataFrame包含了被分组列的所有值以及该分组在其他列上的所有值。

    12010

    灰太狼的数据世界（三）

    读出来的数据就是一个dataframe，可以直接对他进行操作。 如果想获取前几行值可以直接使用head方法，或者切片，都是可以拿到前两行的值的。...读取数据的方法提供如下几种： df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行 df.shape()：查看行数和列数 df.info(...)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 print(df.head(2)) print(df[0:2]) ?...下面我们简单介绍一下： 选择一列： data['column_name'] 选择一列的前几行数据： data['columns_name'][:n] 选择多列： data[['column1','column2...apply函数可以对DataFrame对象进行操作，既可以作用于一行或者一列的元素，也可以作用于单个元素。apply最神奇的地方就是它里面可以调用函数，我们经常在apply里面写一些功能的匿名函数。

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    Pandas切片操作：一个很容易忽视的错误

    这是因为Pandas提供了太多方法可以做同样的事情，方法选择不当，可能导致一些意想不到的错误。...这里我们就遇到了所谓的“链接索引”，具体原因是使用了两个索引器，例如：df[][] df[df['x']>3] 导致Pandas创建原始DataFrame的单独副本 df[df['x']>3]['y']...= 50 将新值分配给“ y”列，但在此临时创建的副本上，而不是原始DataFrame上。...反转切片的顺序时，即先调用列，然后再调用我们要满足的条件，便得到了预期的结果： df['y'][df['x']>3]=50 x y w 0 1 0.1 11 1 5 50.0...这是因为，当我们从DataFrame中仅选择一列时，Pandas会创建一个视图，而不是副本。关于视图和副本的区别，下图最为形象： ?

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    Pandas常用命令汇总，建议收藏！

    在Pandas中处理数据时，我们可以使用多种方法来查看和检查对象，例如 DataFrame和Series。...# 用于显示数据的前n行 df.head(n) # 用于显示数据的后n行 df.tail(n) # 用于获取数据的行数和列数 df.shape # 用于获取数据的索引、数据类型和内存信息 df.info...# 用于获取带有标签列的series df[column] # 选择多列 df[['column_name1', 'column_name2']] # 通过标签选择单行 df.loc[label]...() # 计算列的最大值 max_value = df['column_name'].max() # 计算列的最小值 min_value = df[ 'column_name' ].min() #...# 计算某列的最大值 df['column_name'].max() # 计算某列中非空值的数量 df['column_name'].count() # 计算列中某个值的出现次数 df['column_name

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    pandas技巧4

    查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n) # 查看DataFrame对象的最后n行 df.shape() # 查看行数和列数 df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息 df.columns...() # 查看字段（首行）名称 df.describe() # 查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False) # 查看Series对象的唯一值和计数 df.apply...(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 df.isnull().any() # 查看是否有缺失值 df[df[column_name].duplicated...() # 检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组 pd.notnull() # 检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna() #...x) # 用x替换DataFrame对象中所有的空值，支持df[column_name].fillna(x) s.astype(float) # 将Series中的数据类型更改为float类型 s.replace

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    对比MySQL学习Pandas的groupby分组聚合

    2）分组聚合的风格不同 学过mysql的人都知道，mysql在做数据处理和统计分析的时候，有一个很大的痛点：语法顺序和执行顺序不一致，这就导致很多初学者很容易写错sql语句。...针对分组对象，我们既可以直接调用聚合函数sum()、mean()、count()、max()、min()，还可以调用分组对象的agg()方法，然后像agg()中传入指定的参数。...1）直接针对分组对象，调用聚合函数 ① 针对df整张表，直接调用聚合函数 df = pd.DataFrame({"部门":["A", "A", "B", "B", "C", "C"],...② 针对df分组后的对象，直接调用聚合函数 df = pd.DataFrame({"部门":["A", "A", "B", "B", "C", "C"], "小组"...③ 传入一个字典：可以针对不同的列，提供不同的聚合信息。

    2.9K10

    AI开发最大升级：Pandas与Scikit-Learn合并，新工作流程更简单强大！

    当调用transform时，它使用每个列的这个存储平均值来填充缺失值并返回转换后的数组。 OneHotEncoder原理是类似的。在fit方法中，它会找到每个列的所有唯一值，并再次存储这些值。...在调用transform时，它使用这些存储的惟一值来生成二进制数组。...我们不使用常亮来填充缺失值，而是经常选择中值或均值。一般不对列中的值进行编码，而是通常将列中的值减去每列的平均值并除以标准差，对列中的值进行标准化。...首先使用dtypes属性查找每列的数据类型，然后测试每个dtype的类型是否为“O”。 dtypes属性会返回一系列NumPy dtype对象，每个对象都有一个单一字符的kind属性。...用户可以获取Pandas DataFrame，并对其进行转换，为机器学习做好准备。

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    【技术分享】Spark DataFrame入门手册

    下面的语句是新建入口类的对象。最下面的语句是引入隐式转换，隐式的将RDD转换为DataFrame。...1、 cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组，返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组，返回值是所有列的名字以及类型 4、...类型，捕获输入进去列的对象 5、 as(alias: String) 返回一个新的dataframe类型，就是原来的一个别名 6、 col(colName: String)  返回column类型，捕获输入进去列的对象...(col: Column) 删除某列 返回dataframe类型 10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe 11、...) 增加一列 df.withColumn("aa",df("name")).show(); 具体例子： 产看表格数据和表格视图 4.jpg 获取指定列并对齐进行操作 5.jpg 这里注意，这里的$”

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    对比MySQL学习Pandas的groupby分组聚合

    2）分组聚合的风格不同 学过mysql的人都知道，mysql在做数据处理和统计分析的时候，有一个很大的痛点：语法顺序和执行顺序不一致，这就导致很多初学者很容易写错sql语句。...针对分组对象，我们既可以直接调用聚合函数sum()、mean()、count()、max()、min()，还可以调用分组对象的agg()方法，然后像agg()中传入指定的参数。...1）直接针对分组对象，调用聚合函数 ① 针对df整张表，直接调用聚合函数 df = pd.DataFrame({"部门":["A", "A", "B", "B", "C", "C"],...② 针对df分组后的对象，直接调用聚合函数 df = pd.DataFrame({"部门":["A", "A", "B", "B", "C", "C"], "小组"...③ 传入一个字典：可以针对不同的列，提供不同的聚合信息。

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    Pandas

    访问单列：DataFrame[‘column1_name’]，DataFrame.column1_name（这种索引方式要保证列名合法） 访问多列：DataFrame[[‘column1_name’,‘...对象是用来作为保存轴标签的，而且是不可以被改写的！...的访问方式，既可以使用 se.index[2]获取行索引的值进行访问，也可以直接调用行索引值进行访问，不过比较方便的是，索引值可以是一个可以被翻译为日期的字符串（功能比较灵活，甚至可以输入年份的字符串匹配所有符合年份的数据...感觉 series.str 就可以看成是一个字符串对象，然后就可以对这个对象调用一些字符串用的方法，包括索引什么的（通过装饰器把函数当属性用）。...其中 x 为 DataFrame 或分组对象 GroupBy object 的列的泛指。

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    快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

    我们也可以添加新的列 # Adding a new column to existing DataFrame in Pandas sex = ['Male','Female','Male','Female...info()函数用于按列获取标题、值的数量和数据类型等一般信息。一个类似但不太有用的函数是df.dtypes只给出列数据类型。...df.iloc[0,1] # First element of Second column >>> 68.0 数据清理 rename()函数在需要重命名某些选定列时非常有用，因为我们只需要指定要重命名的列的信息...通常回根据一个或多个列的值对panda DataFrame进行排序，或者根据panda DataFrame的行索引值或行名称进行排序。 例如，我们希望按学生的名字按升序排序。...我们将调用pivot_table()函数并设置以下参数: index设置为 'Sex'，因为这是来自df的列，我们希望在每一行中出现一个唯一的值 values值为'Physics','Chemistry

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    Pandas数据应用：机器学习预处理

    引言在当今的数据驱动世界中，机器学习（ML）已经成为各个行业中不可或缺的一部分。然而，要使机器学习模型发挥最佳性能，数据的预处理是至关重要的一步。...# 查看前几行数据print(df.head())# 检查数据的基本信息print(df.info())# 获取数值列的统计摘要print(df.describe())常见问题：文件路径错误导致无法找到文件...使用dtype参数强制指定某些列的数据类型，或者在加载后使用astype()转换数据类型。2. 处理缺失值2.1 缺失值检测缺失值是数据集中常见的问题之一。...# 检测缺失值missing_values = df.isnull().sum()print(missing_values)2.2 缺失值处理处理缺失值的方法有很多，包括删除含有缺失值的行或列、填充缺失值等...# 将某列转换为整数类型df['column'] = df['column'].astype(int)# 将某列转换为日期时间类型df['date_column'] = pd.to_datetime(df

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    最全面的Pandas的教程！没有之一!

    以及用一个字典来创建 DataFrame： ? 获取 DataFrame 中的列 要获取一列的数据，还是用中括号 [] 的方式，跟 Series 类似。...比如尝试获取上面这个表中的 name 列数据： ? 因为我们只获取一列，所以返回的就是一个 Series。可以用 type() 函数确认返回值的类型： ?...最后，将这个多级索引对象转成一个 DataFrame： ? 要获取多级索引中的数据，还是用到 .loc[] 。比如，先获取 'O Level' 下的数据： ?...比如在下面这个 DataFrame 里，查找 col2 列中所有不重复的值： ? 除了列出所有不重复的值，我们还能用 .nunique() 方法，获取所有不重复值的个数： ?...如果文件中存在有此类对象，可能会导致 pd.read_excel() 方法执行失败。 举个例子，假设我们有一个 Excel 表格 'excel_output.xlsx'，然后读取它的数据： ?

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