我试图达到的目标如下所示。我确信有一个公式(或几个)可以用来计算它,所以我不必对每一列的总数进行硬编码。也许它是=SUM和=SUMIF的组合,但我不知道如何用#构建它。在照片之后提供了单个列的解决方案的伪代码。
FUNCTION getTotal (range)
let total = 0
FOR i = 0 TO range.total DO
IF range[i].hasContents DO
total += "# amount"
ENDIF
ENDFOR
return total
ENDFUNCTION
PS:我实际
我试图读取一个.txt文件,将其按句子分开,并创建一个熊猫数据框架,其中每一行都有一个句子。产出如下:
0 "blah blah, blah."
1 "more blah."
2 "more more, blah."
到目前为止,我的代码将.txt文件按句子分隔开来,但我似乎不知道如何将每个句子都添加到熊猫数据中。
import os
import sys
import pandas as pd
import re
with open('path/to/file.txt', 'r') as file:
f
假设我们有下表(称为numbers):
Name A B C
Jon 1 3 0.33
Sue 4 4 1
Jon 5 5 1
我想修改这个表,使其包含一个新的列D,它是特定于每个人的列C的平均值。例如,Jon出现两次,因此它们的C平均值为0.33 + 1 / 2 = 0.665。因此,我希望将0.665添加到Jon中。同样的原则也适用于数据库中的其他名称,因此结果如下所示:
Name A B C D
Jon 1 3 0.33 0.665
Sue 4 4 1 1
Jon 5 5 1 0.665
你知道该怎么做吗?我尝试过ALTER TABLE numbers AD
我正在读取具有50k条记录的数据集,并在不使用webservice.i的情况下将它们填充到excel中。我将所有记录循环为
For Each dr As DataRow In ds.Tables(0).Rows
这需要20分钟来循环遍历所有记录并填充excel。
有没有我们可以使用线程的方法,以及我们如何实现它来更快地填充excel?
因此,我必须使用数据框中的数据填充excel表(我使用openpyxl从表中获取数据),excel和dataframe都有一个account列,如果它们匹配,则需要用DF中的数据填充其他单元格。
我尝试遍历工作表以获取单元格值并对其进行验证,但我不知道如何填充其他单元格
for row in df_App.iterrows():
for cell in target['C']:
if cell.value == row[1]["Cuenta"]:
print(cell.value