# Python快速访问某一列的指南
在数据分析中，我们经常需要从数据集中访问特定的列。这篇文章将为你展示如何使用Python快速访问某一列的数据。我们将使用`pandas`库，这是数据科学中最常用的一个库之一。接下来，我将展示整个流程，并逐步引导你实现这一目标。
## 流程概述
以下是实现“快速访问某一列”的步骤。
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-09-24 08:28:32
43阅读
路由器上的访问列表的配置
原创
2012-12-05 23:09:39
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返回Series 访问DataFrame中的Series，可以使用DataFrame['列名']方式。 # 加载数据 movies_df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv", index_col="Title") movies_df.columns = ['ran
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2020-06-21 21:37:00
352阅读
python数据类型：1、序列序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，以此类推；Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。1.1列表列表就是用来存储和表示一连串元素的容器，用[ ]来表示，里面可以由逗号隔开，列表的数据项不需要具有相同的类。序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。此外，
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2023-06-16 09:30:30
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动态设置和访问cxgrid列的Properties 设置： cxGrid1DBTableView1Column.PropertiesClass = TcxTextEditProperties; cxGrid1DBTableView1Column.PropertiesClass = TcxDateEd
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2018-05-08 19:48:00
305阅读
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1、IIS服务器下，打开IIS服务器，点击浏览权限，点击禁止后，就关闭了网站在访问时出现的列目录2、Apache服务器下，方法一，修改 httpd.conf配置文件，查找 Options Indexes FollowSymLinks，修改为 Options -Indexes；方法二，在www 目录下的修改.htaccess 配置文件，加入 Options -Indexes。 （推荐）
原创
2015-04-16 15:51:14
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设置：
cxGrid1DBTableView1Column.PropertiesClass = TcxTextEditProperties;
cxGrid1DBTableView1Column.PropertiesClass = TcxDateEditProperties;
cxGrid1DBTableView1Column.PropertiesClass =
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2009-07-23 18:05:00
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# Python 列和列组合实现
## 介绍
在Python编程中，经常需要对列进行操作，包括列的组合和拆分。本文将向您展示如何使用Python实现列和列组合。
## 整体流程
下表是我们实现列和列组合的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 创建列 |
| 3 | 列组合 |
| 4 | 输出结果 |
接下来，我们将一步步
原创
2023-12-20 09:52:37
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之前用featureCount 处理得到结果，要提出第一列gene_id 和 readcount 列，首先软件输出的第一行默认是你使用的命令行，没有用，用bash批量删掉。for i in `ls`;do sed -i '1d' $i;done删除当前文件夹下所有文件第一行。其实提出两列很简单，不过我受够了每次一个文件执行一次的烦。想搞成别的程序调用时命令行参数直接就行。第一次知道sys.argv
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2023-07-02 10:14:03
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数据分析过程中，经常会使用Python之对DataFrame的多列数据运用apply函数操作，通过上述操作可以快速综合多列数据得到相应结果。如果得到的结果只有一个数，则可以直接赋值到DataFrame中的新字段，但是我在分析过程中往往会遇到，函数结果为元组（例如得到两个字段），此时需要将结果分别赋值到DataFrame中的两个新字段，否则需要两次运用apply函数赋值两次。经过搜索，可以通过下述方
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2023-06-10 00:20:19
243阅读
属性访问控制 所谓的属性访问控制就是控制点号访问属性的行为，而且不仅是类的外部，连类的内部也受控制，代码见真章，边看代码边解释：__getattr__(self, item) 定义当访问不存在的属性时的行为，注意是不存在的属性。 class Foo(object):
def __init__(self, value):
self.value = value
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2024-01-16 16:44:46
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# Python列表：探究Python中最常用的数据结构
引言
Python是一种广泛应用的高级编程语言，它提供了丰富的数据结构和功能，其中最常用的数据结构之一就是列表。列表是一种有序的集合，可以包含任意类型的数据，而且可以根据需要动态地增加、删除和修改元素。本文将介绍Python列表的基本概念、常见操作以及一些实用的技巧。
## 列表的基本概念
在Python中，列表使用方括号 `[]` 表
原创
2024-07-09 05:43:59
18阅读
Pandas 的列/行操作一、列操作1.1 选择列1.2 增加列1.3 删除列（del 和 pop 函数）二、行操作2.1 选择行2.1.1 通过 label 选择行（loc 函数）2.1.2 通过序号选择行（iloc 函数）2.1.3 通过序号选择行切片2.2 增加行（append 函数）2.3 删除行（drop 函数） 一、列操作1.1 选择列d = {'one' : pd.Series([
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2023-06-11 14:15:04
202阅读
引言当我开始学习 Python 的时候，并不知道它是多么的灵活和优雅。在阅读和编写了大量代码之后，我越来越喜欢 Python。因为即使是一个普通的操作也可以有许多不同的实现。合并列表是一个很好的例子，至少有5种方法可以做到这一点。本文将介绍它们，并展示在引擎盖下的技巧。1. 直接添加列表在 Python 中合并列表最简单的方法就是直接使用 + 操作符，如下例所示:leaders_1 = ['Elo
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2023-05-30 15:31:09
372阅读
怎样删除list中空字符？最简单的方法：new_list = [ x for x in li if x != '' ] 这一部分主要学习pandas中基于前面两种数据结构的基本操作。设有DataFrame结果的数据a如下所示：
a b c
one 4 1 1
two 6 2 0
three 6 1 6一、查看数据（查看对象的方法对于Se
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2023-09-14 16:51:38
311阅读
import codecs
f = codecs.open('test1 - 副本.txt', mode='r', encoding='utf-8') # 打开txt文件，以‘utf-8’编码读取
line = f.readline() # 以行的形式进行读取文件
list1 = []
while line:
a = line.split()
b = a[0:1] # 这
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2023-06-26 23:15:56
176阅读
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=["sh","bj","sz","gz"],index=["one","two","three","four"]) 目录1. 对每一列求和2.对每一行求和3.DataFrame中axis=1/axis=0的区别 1. 对
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2023-07-01 18:45:06
570阅读
老猿Python博文目录专栏：使用PyQt开...
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2020-02-21 01:17:00
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如何在两列并排打印输出。我把它设置为打印两列，但我的数据没有对齐。顺便说一句，我不允许使用列表、元组、集合或字典。尤其不能使用string split()方法，因为它返回一个列表。在my_file=open("project05.data.txt", "r")
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2023-05-22 22:04:31
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目录设置列宽行高字体设置边框设置对齐方式背景颜色合并单元格数据保护设置列宽行高原表数据import xlrd, xlwt
from xlutils.copy import copy
ele = xlrd.open_workbook('wd.xlsx') # 打开表
sheet1 = ele.sheets()[0] # 获取表单
new_wd = copy(ele)
st = new_wd.g
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2023-11-24 17:06:18
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