如果我们只需要 住址 结尾是 NY 的人数? Excel 中由于用通配符,因此表达更直接: - 注意,没有修改公式,只是输入内容变成 *NY ,表示 NY 前面可以是任意内容 在pandas 这麻烦多了,这次不能使用 contains 方法: -行2:使用 endswith 方法即可完成 怎么与 Excel 的统计结果不一样!! 你会发现,Excel 的统计结果包...
pandas 中数值条件也很非常容易表达: -行1:df.age >30 构造出"年龄大于30"的 bool 列 与Excel之间的关系 你会发现,其实 pandas 中的运算操作,与 Excel 函数公式的运算是非常相似(数组公式更相似),pandas 的操作就像你在第一行写了一个处理逻辑公式,他就自动为你把逻辑公式复制一整列。 不知道我说啥?看看...
一、批量读取Excel文件要批量读取多个Excel文件,你可以使用Python的文件处理功能来遍历文件夹中的所有文件,然后使用pandas的read_excel()函数读取每个文件。下面是一个示例代码: import pandas as pd import os # 指定包含Excel文件的文件夹路径 folder_path = 'path/to/excel/files' # 遍历文件夹中的所有文件 excel...
pip install xlrd openpyxl和xlrd分别为xlsx文件和xls文件的操作包,如果不使用pandas单独使用这两个包也可以,pandas操作Excel依赖了是这俩包。本文讲解的是pandas的使用。 本文示例中的Excel中有两个sheet页,如下图。 读取Excel如下 importpandasaspddata=pd.read_excel('data.xlsx',sheet_name=['学生信息','成绩'...
这需要我们在Excel中有很多方式完成,比如透视表或函数公式,下面简单列出函数公式的做法:简单使用 countifs 即可这里不再单独使用 countif 了,管他是否只有一个条件,统一用 xxxifs 类函数即可 在pandas,不会有啥条件统计函数的,因为这就是先筛选,再统计:行...
1. 读取 Excel 文件 使用pandas库读取 Excel 文件是一种常见的数据处理操作,它能够快速加载 Excel 中的表格数据,并将其转换为数据框架(DataFrame)。以下是一个简单的示例代码,演示如何使用pandas读取 Excel 文件。 import pandas as pd # 读取 Excel 文件 ...
import pandas as pd import numpy as np import os from pandas import DataFrame,Series import re df =pd.read_csv(r'E:\work\daima\python\forestfires.csv') #打开文件 2.数据基本处理 1)查看列名和数据类型 1 2 print(df.columns) #查看列名 print(df.dtypes) #查看各列数据类型 2)查看指定行...
一、、将一个excel文件按过滤条件拆成多个 1 2 3 4 5 6 importpandas as pd df=pd.read_excel('产品统计表.xlsx') products=df['产品名称'].unique()#获取产品名称并去重 forproductinproducts: df_product=df[df['产品名称']==product]#按产品名称过滤 ...
1. 读取Excel表格数据 首先,我们需要使用pandas库来读取Excel表格数据。具体代码如下: importpandasaspd df=pd.read_excel('data.xlsx') 1. 2. 3. 2. 统计某列某值的个数 接下来,我们可以使用pandas的value_counts()函数来统计某列某值的个数。具体代码如下: ...