pandas基础基础Series创建操作深拷贝与浅拷贝修改值改索引增加行删除行DataFrame创建由csv/txt文件创建由excel文件创建查值改值改index和columns增加删除排序处理重复数据[^1]DataFrame与Series之间的运算函数写出2020/10/15补充 基础pandas中的核心对象是Series和DataFrame。 Index是构成和操作Series、Data
本文从以下七个方面，阐述在Excel中用REPT函数制作图表：一. 图形效果展示二. REPT语法解释三. REPT制作条形图四. REPT制作漏斗图五. REPT制作蝴蝶图六. REPT制作柱状图七. REPT制作甘特图一. 图形效果展示这些图表都是用REPT函数制作成的，而且是一键生成的。 通常情况下，条形图和柱状图制作起来很简单，不过甘特图、漏斗图却还是比较麻烦的。然而，如果用R
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2024-10-17 08:49:21
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在日常工作中，数据统计是工作中最重要的一部分。今天把Excel中最常用的统计函数整理了出来，共16个。为了方便大家理解，选取的全是贴近应用的示例。1、Count 函数作用：统计数字的个数示例：使用公式生成A列的序号=COUNT(A$1:A1)+1注：大小不一的合并单元格填充公式，要使用Ctrl+Enter完成。 2、Counta函数作用：统计非空单元格个数示例：下表D:F列中，如果填充
echarts实例一个网页可以有多个实例每个实例可以有多个图表和坐标（用option来描述）dom节点作为echarts的渲染容器，每一个echart独占一个dom节点系列（series）系列包含要素至少有：一组数值、图表类型（series.type）、以及其他关于这些数据如何映射成图的参数。echarts 里系列类型（series.type）就是图表类型。系列类型（series.type）至少有
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2024-04-02 21:40:46
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系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数，Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为索引。pandas.SeriesPandas系列可以使用以下构造函数创建 -pandas.Series( data, index, dtype, copy)。构造函数的参数如下 -编号参数描述1data数据采取各种形式，如：ndarray，list，constants2index
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2024-04-29 19:11:46
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文章目录断言函数assert_almost_equal断言精度近似相等assert_approx_equal断言有效位近似相等assert_array_almost_equal数组近似比较assert_array_equal比较数组相等assert_allclose比较数组相等assert_array_less比较数组大小assert_equal比较对象相等assert_string_equal
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2024-10-05 19:02:22
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大家好，我是老表，今天给大家分享一篇pandas实现excel函数功能的文章，如果学习get了，记得文末留言get!pandas是个功能很强大的函数，对经常使用excel进行数据处理的朋友很有帮助今天教大家如何用pandas实现excel中最常见的10个函数，大大提高你的工作效率首先我们用pandas读取数据：import pandas as pd
data=pd.read_csv('成绩表.cs
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2024-09-28 23:19:24
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创建序列 数据区域的读取 自动填充 列操作和函数计算 排序筛选一、创建序列series可以表示excel的行、列 创建方式： 1.利用字典，key转为index,value转为data 2.利用列表"方式1"
s1=pd.Series()#生成一个序列,可以表示行和列
d={'x':100,'y':200,'z':300}
s1=pd.Series(d)#将字典转化为序列
print(s1)
"方
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2024-05-15 05:35:19
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1、动态获取A列最后一个数字 =LOOKUP(1,0/(A2:A100>0),A2:A100) 此处的A100必须比最大的行数要大2、不重复个数公式 =SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A2:A7,A2:A7)) 此处的A7必须是存在数值函数3、提取唯一值公式 =IFERROR(IND
数据导出到excel、word完美解决方案
本次随笔主要讲述着工作中是如何解决数据导出的，对于数据导出到excel在日常工作中大家还是比较常用的，那导出到word呢，改如何处理呢，简单的页面导出问题应该不大，但是如果是标准的公文导出呢，要保证其基本格式，如红头、抬头、文号等等格式的限制我们又该如何处理呢？主要原理：1、利用excel、word做好模板
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2024-09-05 10:21:58
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1. 有条件的求平均值：双击单元格 --> 输入“=AVERAGEIFS”--> 公式 --> 插入函数 选择范围区域--> 选择条件区域--> 选择条件单个单元格或手动输入条件2. 有条件的求和：双击单元格 --> 输入“=SUMIFS”--> 公式 --> 插入函数 选择范围区域--> 选
1、python中时间的取值与转换from dateutil.parser import parse
from win32timezone import now
from datetime import datetime
# 输出当前时间
print(now())
print(datetime.now())
# 输出年月日时分秒
print(now().year)
print(dat
目录numy.sum()函数定义与说明代码示例、说明及输出axis = 0 或axis = -3axis = 1 或 axis = -2axis = 2或axis = -1axis = (0, 2)axis = (0, 2),keepdims=True总结与扩展经常使用NumPy的小伙伴会遇到axis与keepdims这两个参数，今天笔者来给大家解剖一下。numy.sum()函数定义与说明函数定义
excelperfect在编写Excel VBA程序代码时，我们需要声明变量、给用户窗体和控件命名、给过程和自定义函数命名，因此，有一套明确的命名规则对程序的阅读、联合开发、今后的修改等都有好处。当然，也许有人会说，一个小程序还要对其运用专门的命名规则，太麻烦了。确实，如果你是一次性使用，以后不用管了，可以随便命名。然而，如果你要重复使用程序，建议最好使用符合习惯的命名规则。这样，时间长了以后，再
Pandas基础笔记将从以下四个方面进行：一、文件读取与写入1. 读取（a）csv格式df = pd.read_csv('data/table.csv')
df.head()
#head( )函数的原型中，默认的参数size大小是 5，所以会返回 5 个数据。 （b）txt格式df_txt = pd.read_table('data/table.txt') #可设置sep分隔符参数
df_txt
一、JS变量1. 变量的定义 变量：值可以改变的叫做变量（1）声明变量：通过关键字(系统定义的有特殊功能的单词)var 声明变量的时候，同时给变量赋值，叫做初始化。（2）变量赋值（3）可以同时定义多个变量，变量之间要使用逗号隔开。补充： 输出当前变量/常量的数据类型： 格式：typeof 变量/常量 JS是弱数据类型语言，容错率较高，变量被赋值成什么类型就是什么类型。不要在后续的代码里改变
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2024-10-14 13:52:12
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excelperfect数组函数是可以提供多个值的Excel内置函数。下面列出了8个Excel内置的数组函数：TRANSPOSE函数MODE.MULT函数(在Excel 2010中引入)TREND函数FREQUENCY函数LINEST函数MMULT函数MUNIT函数(在Excel 2013中引入)MINVERSE函数下面讲解前3个函数。TRANSPOSE函数TRANSPOSE函数可以将垂直数组转换
赢者通吃是科技圈的铁律：老大吃肉，老二喝汤是司空见惯的事情。多年以来AMD就扮演着这样的老二的角色。CPU性能不如行业老大英特尔(intel)，显卡性能也不如专攻此道的英伟达(NVIDIA)。在过去很惨长时间里，AMD一直靠着价格便宜才勉强占了一块份额没至于让自己倒闭。“不求门门通，但求一门精啊”这句古训AMD你不懂么？不过最近两年中，机友圈里“AMD YES”喊的越来越响了。随着锐龙三代架构的
前言：本博文摘抄自中国慕课大学上的课程《Python数据分析与展示》，推荐刚入门的同学去学习，这是非常好的入门视频。继续一个新的库，Pandas库。Pandas库围绕Series类型和DataFrame类型这两种数据结构，提供了一种高效便捷的数据处理方式。- Series 类型创建Series类型是一组数据及与之相关的数据索引组成 自动索引： a = pd.Series([9, 8, 7, 6
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2024-05-14 11:39:50
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如何读取和写入表格数据Pandas官网：https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/intro_tutorials/index.html 文章目录如何读取和写入表格数据导包【1】如何读取和写入表格数据【2】小结 导包import pandas as pd数据介绍： 使用存储为 CSV 的泰坦尼克号数据集。数据由以下数据列组成：【PassengerI
