一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，上一篇中已经给出了代码，粉丝自己可能还没有领悟明白，一用就废，遇到了问题。...他的代码照片如下图： 这个代码这么写，最后压根儿就没有得到他自己预期的结果，遂来求助。这里又回归到了他自己最开始的需求澄清！！！论需求表达清晰的重要性！...二、实现过程 后来【莫生气】给了一份代码，如下图所示： 本以为顺利地解决了问题，但是粉丝又马上增改需求了，如下图所示： 真的，代码写的，绝对没有他需求改的快。得亏他没去做产品经理，不然危矣！...能给你做出来，先实现就不错了，再想着优化的事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式的写法，总算是贴合了这个粉丝的需求。 如果要结合pandas的话，可以写为下图的代码： 至此，粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,请教个小问题，我要查找某列中具体的值，譬如df[df['作者'] == 'abc']，但实际上这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写的abc。...给了一个指导，如下所示： 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际的代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...但是粉丝的需求又发生了改变，下一篇文章我们一起来看看这个“善变”的粉丝提问。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，但是粉丝又改需求了，需求改来改去的，就是没个定数。 这里他的最新需求，如上图所示。...他的意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...可以看到，代码刚给出来，但是粉丝的需求又发生了改变，不过不慌，这里又给出了对应代码，如下图所示： 一看就会，一用就废，粉丝自己刚上手，套用到自己的数据里边，代码就失灵了。...下一篇文章，我们再来看这位粉丝新遇到的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
---- 在写代码的过程中，我们经常会遇到这样一个需求：判断字符串中是否包含某个关键词，也就是特定的子字符串。比如从一堆书籍名称中找出含有“python”的书名。...判断两个字符串相等很简单，直接 == 就可以了。其实判断包含子串也非常容易，而且还不止一种方法。..., python" False 2、使用 find 方法 使用 字符串 对象的 find 方法，如果有找到子串，就可以返回指定子串在字符串中的出现位置，如果没有找到，就返回-1 >>> "hello,...= -1 False >> 3、使用 index 方法 字符串对象有一个 index 方法，可以返回指定子串在该字符串中第一次出现的索引，如果没有找到会抛出异常，因此使用时需要注意捕获。...对于判断字符串是否存在于另一个字符串中的这个需求，使用正则简直就是大材小用。
我们将说明一些有用的NumPy对象来作为说明pandas的方式。 对于数据分析任务，我们经常需要将不同的数据类型组合在一起。...一个例子是使用频率和计数的字符串对分类数据进行分组，使用int和float作为连续值。此外，我们希望能够附加标签到列、透视数据等。 我们从介绍对象Series和DataFrame开始。...可以认为DataFrames是包含行和列的二维数组索引。好比Excel单元格按行和列位置寻址。 换句话说，DataFrame看起来很像SAS数据集（或关系表）。...下表比较在SAS中发现的pandas组件。 ? 第6章，理解索引中详细地介绍DataFrame和Series索引。...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。
处理空单元格的方式一致，因此在包含空单元格的区域内使用Excel的AVERAGE公式将获得与应用于具有相同数字和NaN值（而不是空单元格）的系列的mean方法相同的结果。...为此，首先按洲对行进行分组，然后应用mean方法，该方法将计算每组的均值，自动排除所有非数字列： 如果包含多个列，则生成的数据框架将具有层次索引，即我们前面遇到的多重索引： 可以使用pandas提供的大多数描述性统计信息...它们引入了第二个维度，可以从不同的角度查看数据。pandas还有一个数据透视表功能，将在下面介绍。...下面的数据框架中的数据的组织方式与数据库中记录的典型存储方式类似，每行显示特定地区指定水果的销售交易： 要创建数据透视表，将数据框架作为第一个参数提供给pivot_table函数。...values将通过使用aggfunc聚合到结果数据框架的数据部分，aggfunc是一个可以作为字符串或NumPyufunc提供的函数。
这包括变量数（数据框的特征或列）、观察数（数据框的行）、缺失单元格、缺失单元格百分比、重复行、重复行百分比和内存中的总大小。...变量 报告的这一部分详细分析了数据集的所有变量/列/特征。显示的信息因变量的数据类型而异。 数值变量 对于数值数据类型特征，可以获得有关不同值、缺失值、最小值-最大值、平均值和负值计数的信息。...字符串变量 对于字符串类型变量，您将获得不同（唯一）值、不同百分比、缺失、缺失百分比、内存大小以及所有具有计数表示的唯一值的水平条表示。...字符串类型值的概览选项卡显示最大-最小中值平均长度、总字符、不同字符、不同类别、唯一和来自数据集的样本。 类别选项卡显示直方图，有时显示特征值计数的饼图。该表包含值、计数和百分比频率。...还可以单击切换按钮以获取有关各种相关系数的详细信息。 4. 缺失值 生成的报告还包含数据集中缺失值的可视化。您将获得 3 种类型的图：计数、矩阵和树状图。
sheet = book.sheet_by_name(u'Sheet1') # 通过名称获取 u表示后面字符串以 Unicode 格式 进行编码，一般用在中文字符串前面，以防乱码 # 获取行数和列数...# 读取单元格数据 cell = sheet.cell_value(i, j) # 直接获取单元格数据，i是行数，j是列数，行数和列数都是从0开始计数。...cell1 = sheet['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...: data=sheet.loc[0].values # 0表示第一行 这里读取数据并不包含表头 print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data)) # 读取指定的多行： data2...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
每种方法都有其优点和缺点，因此应根据具体情况使用不同的方法。 点符号 可以键入“df.国家”以获得“国家”列，这是一种快速而简单的获取列的方法。但是，如果列名包含空格，那么这种方法行不通。...方括号内的列名是字符串，因此我们必须在其两侧使用引号。尽管它需要比点符号更多的输入，但这种方法在任何情况下都能工作。因为我们用引号将字符串（列名）括起来，所以这里也允许使用带空格的名称。...语法类似，但我们将字符串列表传递到方括号中。请注意双方括号： dataframe[[列名1,列名2,列名3,…]] 图6 使用pandas获取行 可以使用.loc[]获取行。...在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。
DataFrame Pandas 中的 DataFrame 类似于 Excel 工作表。虽然 Excel 工作簿可以包含多个工作表，但 Pandas DataFrames 独立存在。 3....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。...tips["time"].str.len() tips["time"].str.rstrip().str.len() 结果如下： 请注意，这仍然会在字符串中包含多个空格，因此不是 100% 等效的。...pandas DataFrames 有一个 merge() 方法，它提供了类似的功能。数据不必提前排序，不同的连接类型是通过 how 关键字完成的。...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。
，get这个技能 任务3：使用外部命令 任务4：文件操作 任务5：上下移动单元格 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： 删除当前选中的单元格：D（快速按两次） 任务7：切换单元格类型 切换到 Markdown 类型：M 切换到代码类型：Y 31:55 python...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...正确写法如下： 方法与属性对比总结 6.包、库、模块 模块是一个.py文件 包时多个模块的集合，是一个文件夹，一定包含 _init_.py 文件 库是具有特定功能包的集合 他们的使用方法基本一致 6.1...库是一个更大的集合，通常包含多个包，用于实现特定功能（例如数据处理，机器学习等）。
sheet_name: 指定要读取的工作表名称或索引。可以是字符串、整数、字符串列表或None。如果是None，则返回字典，其中包含所有工作表。 header: 指定作为列名的行，默认为0（第一行）。...names: 用于结果的列名的列表，如果文件不包含列标题行，应该明确指定此参数。 index_col: 用作行索引的列编号或列名，可以是整数、字符串、整数列表、字符串列表或False（默认）。...虽然read_excel没有直接读取特定单元格范围的参数，但你可以通过usecols和行切片来实现类似的效果。...你可以通过工作表名称或索引来访问特定的工作表。...sheet_name: 工作表的名称（字符串）。
字符串中的小数也一样提取 3. 想要的结果是将所有数字返回独立的单元格 例如，在单元格A1中的字符串： 81;8.75>@5279@4.=45>A?...A; 返回： 单元格B1：81 单元格C1：8.75 单元格D1：5279 单元格E1：4 单元格F1：45 解决方案 首先，确保活动单元格处于工作表行1中，然后定义下面两个名称。...注意，在单元格A1的字符串前面添加了一个非数字字符“α”，在末尾添加了一个非数字字符和一个数字“α0”。为什么这样处理？具体原因在后文详述。...（2）要识别数字子字符串，必须找到字符串里两个不同的位置：一个对应着数字的起始位置，另一个对应着数字的结束位置。...（6）注意，为了发现数字的开始位置和结束位置，这里查找字符串里的两对字符：一对中的第一个字符是非数字字符而第二个是数字字符（提供数字字符串的开始），另一对中的第一个字符是数字字符而第二个是非数字字符（提供数字字符串的结尾
“sheet1” 检测第一列所有单元格内容中是否含有字符串“vol.”或者“Vol.”...“vol.”的； 如果单元格中包含字符串“vol.”或者“Vol.”...，那么把这个单元格内容移动到工作表“Sheet2”； 删除掉sheet1中包含字符串“vol.”或者“Vol.”的单元格内容； 注意：每一步都要输出信息到屏幕上 pandas库在较新的版本中已经弃用了append...if any(target in cell_content for target in target_strings): print(f"发现匹配的单元格内容: {cell_content}") filtered_df...的单元格内容。")
Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...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。...如果您想快速概览数据，从检查汇总统计数据到绘制数据，PandasGUI 是一个很好的工具，可以轻松完成，无需代码。
对于每一个特定年份和性别，找到最常见的名字。 几乎总是有一种更好的替代方法，用于遍历pandas DataFrame。特别是，遍历DataFrame的特定值，通常应该替换为分组。...应用 pandas序列包含.apply()方法，它接受一个函数并将其应用于序列中的每个值。...虽然.apply()是灵活的，但在处理文本数据时，在使用pandas内置的字符串操作函数通常会更快。...pandas通过序列的.str属性，提供字符串操作函数。...通过在pandas文档中查看绘图，我们了解到pandas将DataFrame的一行中的列绘制为一组条形，并将每列显示为不同颜色的条形。 这意味着letter_dist表的透视版本将具有正确的格式。
pip install pandas在你的环境中安装Pandas软件包，然后执行上面代码块中包含的命令。 很简单，对吧？...通过这种方式，可以将包含数据的工作表添加到现有工作簿中，该工作簿中可能有许多工作表：可以使用ExcelWriter将多个不同的数据框架保存到一个包含多个工作表的工作簿中。...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。
如果你是从地面建立一个系统，这些都是问题，但你大部分时间都会遇到有人想要解决 可用 数据的现实问题。 - 商业问题 询问 正确的商业问题 很难，但它有关于你解决特定问题 影响最大 的表现。...记住，你想 解决问题 ，而不是创造新的问题！ - 数据分析 根据(冰冷的) 维基百科定义 ：“数据分析是检查现有信息源（例如数据库或文件）可用数据并收集统计数据和信息数据摘要的过程。...最佳实践和练习： 1, 2, 3, 4 - 转换值类型 不同的数据类型 包含不同的信息，你需要关心这一点。 这里 是一个关于如何转换类型值的好教程。...请记住，Python 有一些快捷方式可以执行此操作(执行 str(3) 将返回 “3” 字符串) 但我建议你学习如何使用 Pandas。 - 删除重复项 你不想复制数据，它们都是噪音并占据空间！...你可能希望在数据集中添加一个新列，其标签包含基于你可以决定的上限和下限的 Price_level [low，medium，high] 等便捷信息。这在 Pandas 中非常简单，请查看这里 。
COUNT函数计算包含数字的单元格以及参数列表中的数字的个数。最多为255个。 有关函数的一些说明： COUNTA 函数计算包含任何类型的信息（包括错误值和空文本 ("")）的单元格。...例如，如果区域中包含的公式返回空字符串，COUNTA 函数计算该值。COUNTA 函数不会对空单元格进行计数。 参数可以包含或引用各种类型的数据，但只有数字类型的数据才被计算在内。...记录所选区域中，满足特定条件的单元格的数值。 range 需要计算个数的区域，如A2:E5 criteria条件的形式为数字、表达式、单元格引用或文本，它定义了要计数的单元格范围。...多条件计数。将条件应用于跨多个区域的单元格，然后统计满足所有条件的次数。 每个区域的条件一次应用于一个单元格。如果所有的第一个单元格都满足其关联条件，则计数增加 1。...每个范围内的单元格必须是数字或名称、数组或包含数字的引用。空白和文本值将被忽略。选定的范围可以包含标准Excel格式的日期。 criteria 必需。
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。...您可以使用以下命令安装pandas：pip install pandas任务背景假设您有一个包含多个表格文件的文件夹，每个文件都包含类似的数据结构。...我们以CSV文件为例，每个文件包含不同的行和列，其中每个单元格包含数值数据。文件命名和数据结构示例文件命名遵循以下规则：Data_XXX.csv，其中XXX表示文件编号。...总结这篇文章介绍了如何使用Python处理包含多个表格文件的任务，并计算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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