列表法创建数据透视表：是通过Excel中列表自带的扩展功能，在增加数据源内容时，自动将增加的内容添加到数据透视表中。 但是该方法有一个特别大的缺点：只有对数据源中新增的行记录有效，如果新增加的时列字段内容，那么无法识别和更新数据透视表。步骤01 单击“表格”按钮接上节。如图所示：1 切换至“商品销售表”工作表中；2 单击“插入”选项卡下“表格”组中的“表格”按钮。 步骤
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2024-07-25 08:57:17
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# Python Series添加列
在处理数据时，我们经常需要对数据集进行操作，比如添加、删除、修改列。Python中的pandas库提供了丰富的功能来方便我们对数据集进行处理。本文将介绍如何使用pandas库在Python中添加列的操作。
## Pandas简介
Pandas是一个开源的数据分析工具，提供了数据结构和数据分析工具，让数据处理变得更加简单和快速。其中最核心的数据结构是Dat
原创
2024-06-06 06:08:41
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# Python系列（Series）列命名实现指南
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，很高兴能够帮助你解决关于“Python Series列命名”的问题。在本文中，我将引导你通过一系列的步骤来实现这个功能。我将提供详细的代码示例，并解释每一行代码的含义，以便你更好地理解。
## 准备工作
在开始之前，确保你已经安装了Python的最新版本，并且熟悉基本的Python概念和语法。此外，为了更
原创
2023-11-20 04:14:38
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pandas Series 和 DataFrameSeriesSeries是一个增强的一维数组。数组仅使用从零开始的整数索引，而Series支持自定义索引，甚至包括字符串等非整数索引。Series还提供额外的功能，使它们能更方便地完成许多面向数据科学的任务。例如，考虑到Series中可能有缺失数据，默认情况下，许多Series操作都会忽略缺失数据。使用默认索引创建Series默认情况下，一个Ser
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2024-04-03 06:40:50
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Pandas基本的数据结构是Series和DataFrame。Series是1-D的，DataFrame是2-D的。首先引入Pandas和Numpyfrom pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
import numpy as npSeries是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标
行表转列表在某些特定行业,比如鞋服行业应用较多. 相比行表,列表呈现方式更直观,便于数据的比较. 比如,图二的列表呈现形式可以更直观的看出每个人员电视销量的对比或同一个人员不同产品销量的对比.前文给出了行转列的基本方法及通用类ZCL_REP_COMM_LINE_COL. 本文主要介绍这个通用类的补充功能:ALV调用行转列二调用方式全屏ALV调用 函数 REU
文章目录前言一、为什么需要列表二、列表的创建三、列表的特点四、列表的查询操作1、获取列表中指定元素的索引2、获取列表中的单个元素3、获取列表中的多个元素(切片操作)4、判断指定元素在列表中是否存在5、列表元素的遍历五、列表元素的增加操作六、列表元素的删除操作七、列表元素的修改操作八、列表元素的排序操作常见的两种方式九、列表生成式总结 前言此篇文章是我在B站学习时所做的笔记，大部分图片都是课件老师
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2024-10-09 14:12:58
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## Python Series赋值给多列
### 介绍
在Python中，Series是一种一维数组类型的数据结构，类似于列表或数组。它是pandas库的一部分，用于处理和分析数据。在实际应用中，我们经常需要将一个Series赋值给多个列。本文将教会你如何实现这个过程。
### 整体流程
下面是实现“Python Series赋值给多列”的整体流程，我们将使用pandas库来处理数据，并
原创
2023-10-29 04:06:06
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整体框架 目录整体框架一、字符串离散化——one-hot特征工程二、合并通过join按照index进行合并通过merge按照列进行合并1、内连接2、外连接，取并集3、以左边的数组为标准4、以右边的数组为标准三、分组聚合四、关于索引1、行索引通过index查看，也可以通过index直接更改索引值2、reindex重新定义行索引3、以列为索引set_index4、unique对索引值去重&n
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2024-06-11 11:11:28
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pandas中主要有两种数据结构：Series 和 DataFrame。 Series 是带有轴标签（索引）的一维数组。 DataFrame 是二维表格数据，有行索引也有列索引，可以看作是扩展的 Series。 文章目录Series 和 DataFrame 的区别Series 数据构建Series 数据读取Series 排序、缺失值 Series 和 DataFrame 的区别我们可以通过下面的例
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2024-04-25 16:51:36
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# Series 数据结构
# Series 是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）,轴标签统称为索引
import numpy as np
import pandas as pd
# 导入numpy、pandas模块
s = pd.Series(np.random.rand(5))
print(s)
print(type(s))
# 查看数
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2024-04-03 21:24:47
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pandas 中的两种主要的数据结构 Series 和 DataFrame，以及它们的特点、区别和应用场景详细知识都有哪些呢？Pandas 是一个基于 NumPy 的数据处理库，主要用于数据分析、数据清洗和数据处理等方面。Pandas 中的两种主要数据结构是 Series 和 DataFrame。SeriesSeries 是一个一维数组，可以保存不同数据类型的数据，例如整数、浮点数、字符串、布尔值
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2024-04-12 09:38:18
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设计模式 —— Iterator(迭代器) 模式Iterator模式简介 试想一下，我们在获取一个数组中的元素时，一般会使用for循环语句遍历数组，i++的作用是让 i 的值在每次循环后自增1，这样就可以依次访问数组中的下一个元素，也就实现了从头至尾逐一遍历数组元素的功能。for (int i = 0; i < arr.length;i++) {
System.out.println(a
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2024-10-15 16:58:01
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# Python中如何给DataFrame加列
在数据分析和处理过程中，经常会遇到需要给DataFrame加列的情况。在Python的pandas库中，可以通过简单的方法来给DataFrame加列，从而方便进行数据处理和分析。
## DataFrame简介
DataFrame是pandas库中的一个重要数据结构，类似于Excel表格，可以存储和处理二维数据。DataFrame由行和列组成，每
原创
2024-03-05 04:08:27
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# Python DataFrame 添加列
在数据处理和分析中，使用Python中的pandas库的DataFrame是非常常见的。DataFrame是一个二维数据结构，可以轻松处理各种数据操作。在实际应用中，有时候我们需要向DataFrame添加新的列，以便更好地分析数据或进行进一步的处理。
本文将介绍如何使用Python中的pandas库向DataFrame添加新的列，包括如何创建新的列
原创
2024-06-22 04:48:02
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# 如何在 Python 中为 ndarray 添加列
在 Python 中，处理数组的一个常用工具是 NumPy 库。NumPy 提供了一个强大的数据结构 `ndarray` (N-dimensional array)，可以轻松地进行高效的数值计算。当我们需要向现有的 `ndarray` 中添加一列时，确实有几种方法可以实现。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 NumPy 添加列，包括具体的代码
原创
2024-08-25 04:42:42
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# 使用Python List添加列的详细教程
在数据处理中，我们经常会遇到需要对数据进行扩展的情况，例如在一个列表中添加新的一列。本文将带你理解如何使用Python来实现“list加列”的功能，适合刚入行的小白。让我们一步一步来学习这个过程。
## 过程概述
在实现“list加列”的过程中，我们的步骤如下：
| 步骤 | 内容 | 描述
原创
2024-08-29 09:18:30
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415. 字符串相加题目给定两个字符串形式的非负整数 num1 和num2 ，计算它们的和。注意：num1 和num2 的长度都小于 5100.num1 和num2 都只包含数字 0-9.num1 和num2 都不包含任何前导零。你不能使用任何內建 BigInteger 库， 也不能直接将输入的字符串转换为整数形式。解题思路思路：双指针，模拟在这里，先说明一下，题目中注意部分的最后一个，不能直接将
在excel表格中，我们会碰到需要把行变成列，或者是把列变成行的情况，
方法一，使用复制，选择性粘贴，置换操作。 gif动画演示教程如下： 步骤： 1，复制需要置换的区域。 2，点击新的，要置换的开始位置。 3，右键选择“选择性粘贴”，勾选置换 4，点击确定就可以了。 后续可以对置换后的内容，进行美化，比如居中，添加边框等操作。简单的说就是穿上好看的衣
0 6 1 2 2 -2 3 0 int64 [ 6 2 -2 0] array([0, 1, 2, 3], dtype=int64)2.创建Series# 利用实数
a = pd.Series(3, index=list("abc"))
# 利用列表
b = pd.Series(list("he"))
# 利用元组
c = pd.Series(tuple("he"))
# 利用ndarray数组
