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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。...s2 += i[1] s3 += i[2] s4 += i[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。

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    Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量)

    Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) 前言...环境 基础函数的使用 DataFrame记录每个值出现的次数 重复值的数量 重复值 打印重复的值 总结 ---- 前言         这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片...，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦...，可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章，每个人的写法都不同，但是都是适合自己理解的方案，我是用于教学的，故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习，期望能节约大家的事件从而更好的将精力放到真正去实现某种功能上去...记录每个值出现的次数 语法 DataFrame.duplicated(subset=None,keep='first') 参数 subset：判断是否是重复数据时考虑的列 keep：保留第一次出现的重复数据还是保留最后一次出现的

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    Excel公式练习47： 根据单元格区域中出现的频率和大小返回唯一值列表

    本次的练习是：有一个包含数字和空的单元格区域，如下图1所示示例的单元格区域A1:F6，要求生成这些数字的唯一值，并按数字出现的频率顺序排列，出现频率高的排在前面，如果几个数字出现的频率相同，则数字小的排在前面...H1中的公式是一种用于确定单元格区域内不同元素数量的标准公式结构。...COUNTIF(Range1,Range1)+1/(Range1*10^6) 将为单元格区域内的每个值生成一个计数数组，这很重要，因为问题的症结在于根据值在该区域内的频率返回值。..."",6,6;1,5,"","","",6;"","",2,2,2,"";4,4,"","","",2;"",3,"",4,"","";5,5,5,5,5,2} 也就是说，第一个数组中的非零值与每个不同的值在第二个数组中第一次出现相对应...可以看到，这种情形下使用FREQUENCY函数，从而将数组简化为每个值在该数组中出现次数的数组。公式中之所以在区域后添加0，是为了将空单元格转换为0。

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    python单细胞学习笔记-day2

    vscode这里的快捷键为：Alt+up/down 任务6：插入或删除单元格 使用快捷键插入新的单元格： 在当前单元格的下方插入新单元格：B 在当前单元格的上方插入新单元格：A 删除不需要的单元格：...bool（布尔值）：True或False str（字符串）：用引号括起来的任何内容 用type()获取对象的数据类型 数据类型转换： str() int() float() bool()：非0数字和非空字符串都会被转为...True，0，空字符，空列表等被视为False 变量名区分大小写，且必须以字母或_下划线开头 5.函数、方法、属性 5.1 函数（Function） 函数是一个独立的可调用功能模块，可以直接调用：round...是查询字符串是否是全小写，是字符串的一个状态 Note：运行这里的代码之前需要先安装python模块： # bash终端 conda activate sc # 安装 pandas pip install...错误原因 错误的数组创建格式：你可能尝试直接将多个数组作为参数传递给 np.array()，而没有将它们放在一个列表或元组中。

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    通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

    利用值构造一个数据框DataFrame 在Excel电子表格中，值可以直接输入到单元格中。...列操作 在电子表格中，公式通常在单个单元格中创建，然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。在 Pandas 中，您可以直接对整列进行操作。...按值排序 Excel电子表格中的排序，是通过排序对话框完成的。 pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法，它需要一个列列表来排序。...大小写转换 Excel电子表格提供 UPPER、LOWER 和 PROPER 函数，分别用于将文本转换为大写、小写和标题大小写。...填充柄 在一组特定的单元格中按照设定的模式创建一系列数字。在电子表格中，这将在输入第一个数字后通过 shift+drag 或通过输入前两个或三个值然后拖动来完成。

    19.6K20

    《Python for Excel》读书笔记连载17：使用读写器包进行Excel文件操作（上）

    ，第二个挑战就在等待着你：这些包中的大多数都需要编写大量代码来读取或写入单元格区域，并且每个包使用不同的语法。...单元格循环 读写器软件包是低级软件包：这意味着它们缺少方便的功能，使得能够轻松地处理常见任务。例如，大多数软件包都需要遍历要读或写的每个单元格。...write函数的工作原理类似：它接受一个来自xlwt、OpenPyXL或XlsxWriter的sheet对象，以及嵌套列表和可选的first_cell，该单元格标记嵌套列表将写入的位置的左上角。...查找颜色的十六进制值 要在Excel中找到所需的颜色的十六进制值，单击用于更改单元格填充颜色的“填充”下拉列表，然后选择“更多颜色”，选择颜色并在“自定义”选项卡中读取其十六进制值。...但它目前也无法通过Conda获得，因此使用pip进行安装： pip install pyxlsb 读取工作表和单元格值如下： pyxlsb目前无法识别带有日期的单元格，因此必须手动将日期格式单元格中的值转换为

    3.9K20

    Python与Excel协同应用初学者指南

    就像可以使用方括号[]从工作簿工作表中的特定单元格中检索值一样，在这些方括号中，可以传递想要从中检索值的确切单元格。...这将在提取单元格值方面提供很大的灵活性，而无需太多硬编码。让我们打印出第2列中包含值的行的值。如果那些特定的单元格是空的，那么只是获取None。...然后，对于位于该区域的每个单元格，打印该单元格中包含的坐标和值。每行结束后，将打印一条消息，表明cellObj区域的行已打印。...可以使用Pandas包中的DataFrame()函数将工作表的值放入数据框架（DataFrame），然后使用所有数据框架函数分析和处理数据： 图18 如果要指定标题和索引，可以传递带有标题和索引列表为...，即标题（cols）和行（txt）； 4.接下来，有一个for循环，它将迭代数据并将所有值填充到文件中：对于从0到4的每个元素，都要逐行填充值；指定一个row元素，该元素在每次循环增量时都会转到下一行;

    17.4K20

    多表格文件单元格平均值计算实例解析

    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。...循环处理每个文件： 遍历文件路径列表，读取每个CSV文件，并提取关注的列（例如Category_A）。将数据加入总数据框： 使用pd.concat()将每个文件的数据合并到总数据框中。...过滤掉值为0的行，将非零值的数据存储到combined_data中。...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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    pandas常用字符串处理方法看这一篇就够了

    这一类方法主要是基于原有的Series数据，按照一定的规则，利用拼接或映射等方法合成出新的Series，主要有： 2.1.1 利用join()方法按照指定连接符进行字符串连接 当原有的Series中每个元素均为列表...，且列表中元素均为字符串时，就可以利用str.join()来将每个列表按照指定的连接符进行连接，主要参数有： 「sep：」 str型，必选，用于设置连接符 它除了可以简化我们常规使用apply()配合'...连接符'.join(列表)实现的等价过程之外，还可以在列表中包含非字符型元素时自动跳过此次拼接返回缺失值，譬如下面的例子： s = pd.Series([ ['a', 'b', 'c'],...，在pandas中此类字符串处理方法主要有： 2.2.1 利用startswith()与endswith()匹配字符串首尾 当我们需要判断字符型Series中的每个元素是否以某段字符片段开头或结尾时，就可以使用到...「flags：」 int型，可选，对应re模块中的flags参数，用于配合正则表达式模式，实现更多功能，譬如re.IGNORECASE即代表大小写忽略 「na：」 用于自定义遇到缺失值时返回的对象，通常建议设置为

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    针对SAS用户：Python数据分析库pandas

    PROC PRINT的输出在此处不显示。 下面的单元格显示的是范围按列的输出。列列表类似于PROC PRINT中的VAR。注意此语法的双方括号。这个例子展示了按列标签切片。按行切片也可以。...Pandas使用两种设计来表示缺失数据，NaN（非数值）和Python None对象。 下面的单元格使用Python None对象代表数组中的缺失值。相应地，Python推断出数组的数据类型是对象。...通过将.sum()方法链接到.isnull()方法，它会生成每个列的缺失值的计数。 ? 为了识别缺失值，下面的SAS示例使用PROC格式来填充缺失和非缺失值。...PROC FREQ与自变量_CHARACTER_和_NUMERIC_一起使用，为每个变量类型生成频率列表。 由于为每个变量产生单独的输出，因此仅显示SAS输出的一部分。...正如你可以从上面的单元格中的示例看到的，.fillna()函数应用于所有的DataFrame单元格。我们可能不希望将df["col2"]中的缺失值值替换为零，因为它们是字符串。

    12.1K20

    （数据科学学习手札131）pandas中的常用字符串处理方法总结

    当原有的Series中每个元素均为列表，且列表中元素均为字符串时，就可以利用str.join()来将每个列表按照指定的连接符进行连接，主要参数有： sep： str型，必选，用于设置连接符 　　它除了可以简化我们常规使用...apply()配合'连接符'.join(列表)`实现的等价过程之外，还可以在列表中包含非字符型元素时自动跳过此次拼接返回缺失值，譬如下面的例子： s = pd.Series([ ['a', 'b...，在pandas中此类字符串处理方法主要有： 2.2.1 利用startswith()与endswith()匹配字符串首尾 　　当我们需要判断字符型Series中的每个元素是否以某段字符片段开头或结尾时...flags： int型，可选，对应re模块中的flags参数，用于配合正则表达式模式，实现更多功能，譬如re.IGNORECASE即代表大小写忽略 na： 用于自定义遇到缺失值时返回的对象，通常建议设置为...： 2.4.2 利用pd.to_numeric()修复数值错误 　　有些情况下，我们从外部数据源（如excel表）中读入的数据，由于原始数据文件加工的问题，导致一些数值型字段中的某些单元格混入非数值型字符

    1.3K30

    【云+社区年度征文】Python调整excel表格的格式

    背景：由于工作原因，需要根据excel表格里的不同数据，配置不同颜色或样式给领导，由于excel有多张表格，并且是每个月都要做的工作，故考虑用Python实现。...sht1 = wb.sheets('Sheet1') # 进入到文件的第一个Sheet 第二步：操作sheet页面 1.我们可以打开excel，看下它的基本情况（多少行，多少列，某个位置的值是什么，...，返回一个值 sht1.range('a1:c20').value # 查看范围内的数据，返回一个列表 sht1.range('a:a').value # 查看整个sheet的a列的值，空白是None...# 多个单元格赋值 3.修改样式 a.修改单元格填充色 for i in range(1, sht1.range('b1').end('down').row+1): # 此处的1是Python从0开始计数...，excel从1开始 v = 'd' + str(i) # 可有可无，是我判断色值是数值的列，我想要填充色的那一列 v1 = 'e' + str(i) # 颜色要3个数字的元组，此三列组合即可

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    Python处理Excel数据的方法

    CSV为逗号分隔值文件。 CSV逗号分隔值文件格式，其以纯文本形式存储表格数据（数字和文本），可以用Excel软件打开。...'B7'] # 获取B7单元格的数据 print(cell1.value) # cell1.value获取单元格B7中的值 print(sheet['a2'].value) # 使用...excel单元格的表示法，字母不区分大小写 获取第2行第1列的数据 print(cell.value, cell.row, cell.column, cell.coordinate) # 获取某个格子的行数...# 导入pandas模块 import pandas as pd sheet=pd.read_excel('test.xlsx') # 这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 # 读取制定的某一行数据...=sheet.loc[[0,1]].values print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data2)) # 获取行号输出： print("输出行号列表",sheet.index.values

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    7个Python特殊技巧，助力你的数据分析工作之路

    本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括： 1. Pandas Profiling 2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据 3....%debug：交互式 debug 这可能是我最常使用的魔术命令了。 大部分数据科学家都遇到过这种情况：执行的代码块一直 break，你绝望地写了 20 个 print() 语句，想输出每个变量的内容。...遇到问题后只需执行 %debug 命令，即可执行想要运行的任意代码部分： ? 上图中发生了什么？ 我们有一个函数，它以列表为输入，并对所有的偶数取平方值。 我们运行函数，但是出了些问题。...让调试器告诉我们 x 和 type(x) 的值。 问题显而易见：我们把'6'作为字符串输入到函数中了！ 这对于更复杂的函数非常有用。 %store：在 notebook 之间传递变量 这个命令也很酷。...你是否遇到过，为变量赋值后却忘记变量名的情况？或者不小心删掉了负责为变量赋值的单元格？使用%who 命令，你可以得到所有全局变量的列表： ?

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    分享7个数据分析的有用工具

    本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括： 1. Pandas Profiling 2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据 3....%debug：交互式 debug 这可能是我最常使用的魔术命令了。 大部分数据科学家都遇到过这种情况：执行的代码块一直 break，你绝望地写了 20 个 print() 语句，想输出每个变量的内容。...遇到问题后只需执行 %debug 命令，即可执行想要运行的任意代码部分： ? 上图中发生了什么？ 我们有一个函数，它以列表为输入，并对所有的偶数取平方值。 我们运行函数，但是出了些问题。...让调试器告诉我们 x 和 type(x) 的值。 问题显而易见：我们把'6'作为字符串输入到函数中了！ 这对于更复杂的函数非常有用。 %store：在 notebook 之间传递变量 这个命令也很酷。...你是否遇到过，为变量赋值后却忘记变量名的情况？或者不小心删掉了负责为变量赋值的单元格？使用%who 命令，你可以得到所有全局变量的列表： ?

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    懂Excel也能轻松入门Python数据分析包pandas(二)：高级筛选(上)

    ，记得要包含标题 - 上图2的蓝框是条件区域，条件区域的选择如图 - 点击确定，即可筛选出姓名 A1 的记录 看看条件区域的设定： - 格式为，标题+条件值(上下单元格) - 标题必须与数据源对应的列一致...pandas 中没有啥高级筛选的说法，因为他的筛选本来就很灵活，看看 pandas 的实现： - 简单易懂，都是之前文章介绍过的，这里不多说 特定值过滤 "4、5或7班的记录"，Excel 高级筛选的条件区域设置如下...方法 - in [4,5,6] ，语义清晰，班级是在列表中即符合 pandas 的 query 查询可以很灵活，可以接受外部的一个列表变量，如下： - 查询字符串要使用外部变量，只需要写 "@+变量名字...条件值可以直接使用常用的比较符号 - 还是要注意条件标题"总分" pandas 实现如下： - 第一句，添加新列，总和列。...- "总分高于所在班级平均分的学校" ，这是上一条的升级版 - "全级中，8科成绩都超出全级平均分的学生" ，每科成绩都要细致对比 下篇将解决以上问题，敬请关注。

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