注意：只能针对单个单元格的引用引用其他工作表数据•点击另外一张数据表，在该表中找到要引用的数据，选中对应单元格即可。与当前工作表引用相同，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。数据清洗数据去重用删除重复项功能删除重复项是Excel提供的数据去重功能，可以快速删除重复项。•选中要计算的区域•在数据菜单下点击删除重复值按钮•选择要对比的列，如果所有列的值均相同则删除重复数据•点击确定，相容内容则被删除
所谓序列，指的是一种包含多项数据的数据结构，序列包含的多个数据项(也叫成员)按顺序排列，可通过索引来访问成员。Python的常见序列类型包括字符串、列表和元组。前一章介绍过的字符串，其实就是一种常见的序列，通过索引访问字符串内的字符程序就是序列的示范程序。在具体的编程过程中，如果只是固定地保存多个数据项，则不需要修改它们，此时就应该使用元组；反之，就应该使用列表。此外，在某些时候，程序需要使用不可
转载
2023-12-25 13:54:21
81阅读
# 如何使用Python将一列中缺失值填充为0
## 一、整体流程
为了更好地指导你如何实现将一列中的缺失值填充为0，我将整个流程分为以下步骤：
```mermaid
gantt
title Python填充缺失值流程
section 准备工作
数据准备 :a1, 2021-10-01, 3d
section 填充缺失值
导入pandas库 :b1,
原创
2024-05-24 05:51:44
71阅读
# Python 一列填充空值
在数据处理和分析过程中，经常会遇到数据集中存在缺失值的情况。处理缺失值是数据预处理的重要步骤之一，而在Python中，我们可以使用一些方法来填充这些缺失值，保证数据的完整性和准确性。本文将介绍如何使用Python来填充数据集中的空值，以及一些常用的填充方法。
## 填充空值的方法
在Python中，我们通常使用pandas库来处理数据集。pandas提供了fi
原创
2024-06-06 04:22:28
230阅读
pandas中如何提取DataFrame的某些列，组成新的df:df=df[['course2','fruit']]pandas 缺失值填充：（可参考pandas填充数据）#使用列1填补列2的缺失值
df_new=df[2].fillna(df[0])
#fillna默认会返回新对象，但也可以对现有对象进行就地修改：
df.fillna(0, inplace = True)pandas 删除一列
转载
2023-08-08 15:01:02
692阅读
import pandas as pdimport numpy as npts1 = [0, 1, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]ts2 = [0, 2, np.nan, 3, np.nan, np.nan]d = {'X': ts1, 'Y': ts2, 'Z': ts2}df = pd.DataFrame(data=d)print('df=',df)dd
原创
2023-01-13 00:26:11
281阅读
大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python白银问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。上一篇文章粉丝使用自己的方法没有做出来，这篇文章，我们一起老看看【论草莓如何成为冻干莓】大佬给出的方法。二、实现过程这里是【论草莓如何成为冻干莓】给出的一个代码，如下所示： 看上去代码还是有点难懂的，代码运行之后，可以得到预期的结果： 顺利地解决了粉丝的问题。不过这个代码确实有难度，粉丝理解起
# Python列表增加一列0
在Python中，列表（List）是一种常用的数据类型，它可以存储多个元素，并且可以进行增加、删除、修改等操作。有时候，我们需要给列表中的每个元素增加一列0，这在某些情况下可以提供更好的数据结构和处理方式。本文将详细介绍如何使用Python向列表中的每个元素增加一列0，并提供相应的代码示例。
## 列表和元素
在开始介绍如何给列表增加一列0之前，我们先来了解一
原创
2023-11-12 04:39:37
95阅读
1.一维数据分析 #导入包 1.1numpy # 增强版的list 1.2 pandas #定义：Pandas一维数据结构:Series(注意首字母大写)，由一组数据和数据标签组成，数据标签有索引的作用 2.二维数据分析2.1 numpy #定义二维数组 2.2pandas #数据框（DataFrame）注意大小写 购药时间社保卡号商品编
转载
2023-09-27 13:52:42
81阅读
# 如何在 Python 矩阵增加一列 0
## 一、整体流程
为了帮助你更好地理解如何在 Python 中实现矩阵增加一列 0，以下是整个过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 创建一个矩阵 |
| 步骤二 | 找到矩阵的列数 |
| 步骤三 | 在矩阵中增加一列 0 |
## 二、具体步骤及代码解释
### 步骤一：创建一个矩
原创
2024-05-10 06:40:09
124阅读
学习数据分析，我先学的是Python，学完才发现还有sqlｰ(｡-_-｡)不得不承认在数据筛选，sql更胜一筹。不过既然学过，那就总结对比下，以后说不定还要重试精进 图片放大可看 本文按照以下顺序展开1）表格操作导入/导出表格索引设置提取行/列2）数据清洗重复值（查找唯一元素/查找重复值/删除重复值）空缺值（查找空缺值/填充空缺值/删除空缺值）数据一致化（字符转时
转载
2024-08-20 14:43:51
59阅读
Pandas使用这些函数处理缺失值：isnull和notnull：检测是否是空值，可用于df和seriesdropna：丢弃、删除缺失值axis : 删除行还是列，{0 or ‘index', 1 or ‘columns'}, default 0how : 如果等于any则任何值为空都删除，如果等于all则所有值都为空才删除inplace : 如果为True则修改当前df，否则返回新的dffill
转载
2024-01-09 19:11:31
270阅读
公元19XX年前，关于EXCEL的操作就如滔滔江水，连绵不绝，真正操作EXCEL我也是从去年下半年开始的，有些比较复杂的年度报表之类的，做起来也有点费力，不过还是都能画出来了，关于EXCEL的报表导出，考虑到导出耗时的问题我主要采用AJAX来做的，分别捕捉几个起止状态，给客户端提示3个状态：正在检索数据。。。---》准备导
此臣所以报先帝而忠陛下之职分也。大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python最强王者问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。 下图是他的原始数据和他想得到的目标数据，如下所示： 需要在标黄的两行里边进行相关操作。二、实现过程上一篇文章我们已经优化过一次了，这一篇文章我们小小的进行优化下，这一篇文章我们一起来看看吧！import openpyxl
def fill_table(
在数据分析及可视化过程中，有时需要将某一特定列填充上特定的颜色来进行标识。在Python中，常用的库如Pandas和Matplotlib可以用来实现这一目标。以下将详细阐述如何使用Python对某一列填充颜色的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及生态扩展。
## 版本对比
在进行数据处理时，不同版本的库可能对某些功能的支持有所不同。以下是Pandas在不同版本中对列
Python列表(Lists)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，依此类推。Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号
转载
2023-08-30 11:52:55
142阅读
# Python 一列替换一列的介绍
在数据处理中，我们经常需要对数据进行清洗和转换，以便更好地进行分析。在 Python 中，使用 `pandas` 库可以高效、简洁地对数据进行操作。本文将介绍如何使用 `pandas` 对数据框（DataFrame）中的某一列值进行替换，从而实现“替换一列”的需求。同时，我们会提供示例代码以及可视化的流程图和状态图，以帮助读者更好地理解。
## 一、概念介
原创
2024-09-01 05:46:34
58阅读
## Python一列一列拆分
在Python中，我们经常需要处理一些数据，有时候我们需要对一列数据进行拆分处理。本文将介绍如何使用Python对一列数据进行逐列拆分，并给出相应的代码示例。
### 拆分方法
在Python中，我们可以使用字符串的split()方法来对一列数据进行拆分。split()方法可以根据指定的分隔符将字符串分割成多个部分，并返回一个包含分割后各部分的列表。我们可以通
原创
2024-03-11 04:33:34
222阅读
# Python给数组添加一列0的实现方法
## 介绍
在Python中，给数组添加一列0是一个常见的操作。这个操作通常用于在数组中添加一列默认值，以便后续处理。本文将介绍实现这个操作的流程，并提供相应的代码示例和说明。
## 流程图
下面是实现给数组添加一列0的流程图，用于帮助初学者理解整个过程。
```mermaid
classDiagram
class 数组
class
原创
2023-09-19 11:04:19
148阅读
# Python去掉某一列的0值：初学者的指南
在数据处理中，经常会遇到需要对数据进行清洗的情况。本文将教会你如何使用Python去掉某一列中的0值，并解释每一步的具体操作和使用的代码。我们将使用Pandas库，因其在数据处理方面相对简单和功能强大。
## 整体流程
下面是处理流程的概述，帮助你理解每一步的目的和作用：
| 步骤 | 描述
