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用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

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。...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。

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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。...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...[1,:] （2）读取第二列的值 # 读取第二列全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果： （3）同时读取某行某列 # 读取第1行，第B列对应的值 data3...,"D","E"]] 结果： 2.iloc方法 iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值 （1）读取第二行的值 # 读取第二行的值，与loc方法一样 data1

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。

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    动态数组公式：动态获取某列中首次出现#NA值之前一行的数据

    标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...图1 图2 如示例图2所示，可以在单元格G2中输入公式： =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...#N/A值的位置发生改变，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。...自从Microsoft推出动态数组函数后，很多求解复杂问题的公式都得到的简化，很多看似无法用公式解决的问题也很容易用公式来实现了。

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    Python与Excel协同应用初学者指南

    恭喜你，你的环境已经设置好了！准备好开始加载文件并分析它们了。 将Excel文件作为Pandas数据框架加载 Pandas包是导入数据集并以表格行-列格式呈现数据集的最佳方法之一。...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。...可以在下面看到它的工作原理： 图15 已经为在特定列中具有值的行检索了值，但是如果要打印文件的行而不只是关注一列，需要做什么？ 当然，可以使用另一个for循环。...另一个for循环，每行遍历工作表中的所有列；为该行中的每一列填写一个值。...5.用值填充每行的所有列后，将转到下一行，直到剩下零行。

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    针对SAS用户：Python数据分析库pandas

    可以认为Series是一个索引、一维数组、类似一列值。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。...另一个.CSV文件在这里，将值映射到描述性标签。 读.csv文件 在下面的示例中使用默认值。pandas为许多读者提供控制缺失值、日期解析、跳行、数据类型映射等参数。...下面显示了size、shape和ndim属性（分别对应于，单元格个数、行/列、维数）。 ? 读校验 读取一个文件后，常常想了解它的内容和结构。....解决缺失数据分析的典型SAS编程方法是，编写一个程序使用计数器变量遍历所有列，并使用IF/THEN测试缺失值。 这可以沿着下面的输出单元格中的示例行。...NaN被上面的“上”列替换为相邻单元格。下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“后向”填充方法创建的数据框架df10进行对比。 ? ?

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    Python-操作Excel表-openpyxl模块使用

    主要功能和特点如下: 读取、修改、写入Excel文件,支持格式如xlsx、xlsm等 支持 Excel 2003 以上格式 可以很方便地遍历工作表中的行和列 获取单元格对象后,可以修改单元格的值、样式、...ws.insert_rows():在指定位置插入行 ws.delete_rows():删除指定行 ws.merge_cells():合并单元格 单元格操作 cell.value:获取或设置单元格的值...cell.row:单元格的行号 cell.column:单元格的列号 cell.data_type:单元格数据类型 cell.font:获取字体对象,用于样式设置 cell.alignment:获取对齐方式对象...(row=1, column=1) 获取行: row = ws[1] 获取列: col = ws['A'] append行: ws.append([1, 2, 3]) 单元格操作 赋值: cell.value...= '第一页' # 创建一个新的工作表 wb.create_sheet('第二页') # 在第一页A1单元格输入数据 sheet['A1'] = 'Hello World!'

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    Python自动化：Python操作Excel的多种方式Pandas+openpyxl+xlrd

    ，键为工作表名，值为DataFrame 进阶案例：读取特定单元格范围 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。...# 读取单元格的值 cell_value = ws['A1'].value print(cell_value) # 遍历行 for row in ws.iter_rows(values_only...min_row, max_row, min_col, max_col: 指定迭代的行或列的范围。 values_only: 是否只迭代单元格的值（默认为 False，迭代单元格对象）。...使用行号（从0开始）和列号（也从0开始）或单元格名称（如 'A1'）来读取数据。...# 通过行号和列号读取 cell_value = sheet.cell_value(0, 0) # 读取第一行第一列的数据 print(cell_value) # 或者使用 cell

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    Python处理Excel数据的方法

    与xls相比，它可以存储1048576行、16384列数据，存储相同数据，xlsx格式要比xls格式文件要小得很多。 CSV为逗号分隔值文件。...# 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。...# 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、列数以及坐标 cell...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: data=sheet.loc[0].values # 0表示第一行

    5.5K40

    全网最全Python操作Excel教程，建议收藏！

    =None) # 返回由该行中所有单元格的数据组成的列表 table.row_len(rowx) # 返回该行的有效单元格长度，即这一行有多少个数据 （3）列（colnum）的操作...(2,1)表示获取第3行第2列单元格的值 value = table.cell_value(2, 1) print("第3行2列值为",value) # 获取表格行数 nrows = table.nrows...a列表中 a=sht.range('A1:A2').value # 将第一行和第二行的数据按二维数组的方式读取 a=sht.range('A1:B2').value 选取一列的数据 先计算单元格的行数...获取每一行每一列 sheet.rows为生成器, 里面是每一行的数据，每一行又由一个tuple包裹。...获取每一行数据 for n in j: print(n.value, end="\t") # n.value 获取单元格的值 print() # 保存，save（必须要写文件名

    9K21

    Python 操作 Excel 报表自动化指南！

    (2,1)表示获取第3行第2列单元格的值 value = table.cell_value(2, 1) print("第3行2列值为",value) # 获取表格行数 nrows = table.nrows...value # 将第一行和第二行的数据按二维数组的方式读取 a=sht.range('A1:B2').value 选取一列的数据 先计算单元格的行数(前提是连续的单元格) rng = sht.range...= "1072BA" # 色值为RGB16进制值 （2）获取最大行，最大列 # 获得最大列和最大行 print(sheet.max_row) print(sheet.max_column) （3）获取每一行每一列...获取每一行数据 for n in j: print(n.value, end="\t") # n.value 获取单元格的值 print() # 保存，save（必须要写文件名...Sheet1') print(data) # 增加行数据，在第5行新增 data.loc[4] = ['4', 'john', 'pandas'] # 增加列数据，给定默认值

    5.6K21

    通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

    在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...数据操作 1. 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。...列的选择 在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列： 隐藏列； 删除列； 引用从一个工作表到另一个工作表的范围； 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...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。...这可以通过创建一个系列并将其分配给所需的单元格来实现。

    19.6K20

    2w字！最全Python办公自动化指南

    =None) # 返回由该行中所有单元格的数据组成的列表 table.row_len(rowx) # 返回该行的有效单元格长度，即这一行有多少个数据 （3）列（colnum）的操作...(2,1)表示获取第3行第2列单元格的值 value = table.cell_value(2, 1) print("第3行2列值为",value) # 获取表格行数 nrows = table.nrows...a列表中 a=sht.range('A1:A2').value # 将第一行和第二行的数据按二维数组的方式读取 a=sht.range('A1:B2').value 选取一列的数据 先计算单元格的行数...获取每一行每一列 sheet.rows为生成器, 里面是每一行的数据，每一行又由一个tuple包裹。...获取每一行数据 for n in j: print(n.value, end="\t") # n.value 获取单元格的值 print() # 保存，save（必须要写文件名

    3.7K20

    Python办公自动化，全网最全整理！

    (2,1)表示获取第3行第2列单元格的值 value = table.cell_value(2, 1) print("第3行2列值为",value) # 获取表格行数 nrows = table.nrows...value # 将第一行和第二行的数据按二维数组的方式读取 a=sht.range('A1:B2').value 选取一列的数据 先计算单元格的行数(前提是连续的单元格) rng = sht.range...= "1072BA" # 色值为RGB16进制值 （2）获取最大行，最大列 # 获得最大列和最大行 print(sheet.max_row) print(sheet.max_column) （3）获取每一行每一列...获取每一行数据 for n in j: print(n.value, end="\t") # n.value 获取单元格的值 print() # 保存，save（必须要写文件名...Sheet1') print(data) # 增加行数据，在第5行新增 data.loc[4] = ['4', 'john', 'pandas'] # 增加列数据，给定默认值

    4.6K10

    Python自动化办公之Excel报表自动化指南！全文3W字

    (2,1)表示获取第3行第2列单元格的值 value = table.cell_value(2, 1) print("第3行2列值为",value) # 获取表格行数 nrows = table.nrows...value # 将第一行和第二行的数据按二维数组的方式读取 a=sht.range('A1:B2').value 选取一列的数据 先计算单元格的行数(前提是连续的单元格) rng = sht.range...= "1072BA" # 色值为RGB16进制值 （2）获取最大行，最大列 # 获得最大列和最大行 print(sheet.max_row) print(sheet.max_column) （3）获取每一行每一列...sheet.rows为生成器, 里面是每一行的数据，每一行又由一个tuple包裹。...获取每一行数据 for n in j: print(n.value, end="\t") # n.value 获取单元格的值 print() # 保存，save（必须要写文件名

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    python excel交互模块比较

    =None) # 返回由该行中所有单元格的数据组成的列表 table.row_len(rowx) # 返回该行的有效单元格长度，即这一行有多少个数据 （3）列（colnum）的操作...(2,1)表示获取第3行第2列单元格的值 value = table.cell_value(2, 1) print("第3行2列值为",value) # 获取表格行数 nrows = table.nrows...value # 将第一行和第二行的数据按二维数组的方式读取 a=sht.range('A1:B2').value 选取一列的数据 先计算单元格的行数(前提是连续的单元格) rng = sht.range...= "1072BA" # 色值为RGB16进制值 （2）获取最大行，最大列 # 获得最大列和最大行 print(sheet.max_row) print(sheet.max_column) （3）获取每一行每一列...获取每一行数据 for n in j: print(n.value, end="\t") # n.value 获取单元格的值 print() # 保存，save（必须要写文件名

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    可能是全网最完整的 Python 操作 Excel库总结！

    (r'C:\xxxx\test1.xls') df2.to_excel(r'C:\xxxx\test2.xlsx') 六、获取单元格的值 获取单元格的值基本前提是能够读取文件，因此基本围绕 xlrd、...(A1_A3) # 获取给定范围内多个单元格的值，返回嵌套列表，按行为列表 A1_C4 = sheet.range('A1:C4').value print(A1_C4) # 获取单个单元格的值 A1...sheet['A1:B5'] # 二、指定列的值 cells = sheet['A'] cells = sheet['A:C'] # 三、指定行的值 cells = sheet[5] cells =...sheet[5:7] # 获取单元格的值 for cell in cells: print(cell.value) 6.4 pandas 获取单元格的值 pandas 读取 Excel 文件后即将它转换为数据框对象..., new_format) # A1:从A1单元格开始插入数据，按行插入 sheet.write_row('A1', data, new_format) # A1:从A1单元格开始插入数据，按列插入 sheet.write_column

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    Python写入Excel文件-多种实现方式（测试成功，附代码）

    :单元格的样式 worksheet1.write(row, col, data, bold) # 写入一整行，一整列 # A1:从A1单元格开始插入数据，按行插入， data:要写入的数据（格式为一个列表...), bold:单元格的样式 worksheet1.write_row(“A1”,data,bold) # A1:从A1单元格开始插入数据，按列插入， data:要写入的数据（格式为一个列表), bold...DataFrame DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同，是最常用的pandas对象。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。...# 合并单元格， 往左上角写入数据即可 sheet.merge_cells('B1:G1') # 合并一行中的几个单元格 sheet.merge_cells('A1:C3') # 合并一个矩形区域中的单元格

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