表格pandas
玩转Python：在Python中处理表格数据，几个非常流行且功能强大的库
在Python中处理表格数据，有几个非常流行且功能强大的库。以下是一些最常用的库及其示例代码： 1. Pandas Pandas是一个开放源代码的、BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。 安装Pandas pip install pandas 示例代码： ......
xlwt创建excel表格并且写入数据
import xlwt#创建一个excelwb = xlwt.Workbook()#选择工作簿sh = wb.add_sheet('电影')#写入数据据 到单元格sh.write(0,0,'复仇者联盟')#保存excelwb.save('C:/Users/admin/Desktop/电影数据.xls ......
BootStrapUI--表格
前言 制作页面总有些便捷方式，让我们免于调节。介绍一下BootStrap表格。 BoopStrap官网：https://www.bootcss.com/ 引入HTML： 1 <!-- 最新版本的 Bootstrap 核心 CSS 文件 --> 2 <link rel="stylesheet" hre ......
Python Pandas NumPy NaN和Inf简介及常用操作
NumPy（Numerical Python）是一个用于科学计算的库，它提供了对多维数组（例如矩阵）和一系列数学函数的支持。NumPy 中包含了处理 NaN（Not-a-Number）和 Inf（Infinity）等特殊值的功能。本文主要介绍一下Python Pandas NumPy 中 NaN ......
Python Pandas 数据选择与过滤
Python的Pandas库是一个强大的数据处理和分析工具，其中数据选择与过滤是其核心功能之一。这些功能使用户能够高效地访问、修改、筛选出数据集中的特定部分。数据选择与过滤功能提供了数据操作的强大灵活性，使得数据分析工作流程变得更加高效和精确。本文主要介绍Python Pandas 数据选择与过 ......
公共Hooks封装之表格选择操作useTableRowSelection
项目环境 Vue3.x + Ant Design Vue3.x + Vite3.x 封装思考：为什么封装 useTableRowSelection.js 首先， 基于 Hooks（useTableData.js、useQueryParams.js）的封装，作为管理后台表格常见操作的批量删除、批量编辑 ......
公共Hooks封装之自定义表格数据列渲染useTableColumns
项目环境 Vue3.x + Ant Design Vue3.x + Vite3.x 封装思考：何为自定义表格数据列渲染，其为何种场景服务 根据实际业务场景而来，为避免法律风险，部分截图内容脱敏处理 如下图，当表格内容的列非常多时，正常情况下，我们通常采取的方式是左右两侧的列，即左侧 Key 列和右侧 ......
公共Hooks封装之表格数据useTableData
项目环境 Vue3.x + Ant Design Vue3.x + Vite3.x 封装分解：声明变量 import { ref, shallowRef, isRef } from "vue"; const loading = ref(false); // 表格数据UI交互Loading const ......
富文本编辑器wangEdiotr，编辑表格后，重新打开组件报错Error in callback for watcher “value“: “Error: Cannot find a descenda（json爆红）
报错内容 原因：每次打开对话框，editor组件只创一次，关闭对话框也不会被销毁。所以：只要每次打开都重新渲染Editor组件就好了。 解决办法：在上加上v-if <editor v-model="form.noticeContent" :min-height="192" v-if="open"/> ......
学习笔记437—excel表格中向上取整数的公式
EXCEL表格中向上取整数的公式 1、打开EXCEL表格，在表格中输入数据。 2、在计算单元格内输入函数公式“=ROUNDUP(B16/40,0)”，第二个参数0，即是往上舍入取整数。 3、按下回车，表格里计算的数据全部向上舍入取整数。 ......
Python Pandas 基本概念
1、DataFrame 和 Series 的基本概念 DataFrame 和 Series 是Pandas中两种最基本的数据结构，它们为数据分析和处理提供了强大的功能。 Series 是一种一维数组结构，类似于 Python 中的列表或者 NumPy 的数组。每个 Series 对象都有一个索引 ......
pandas day01
一、什么是数据分析： 数据分析是指对数据进行收集、处理、转换和挖掘，以发现数据中的规律、趋势和关联性，为决策提供支持和指导的过程。数据分析涵盖了数据预处理、数据建模、数据可视化、数据挖掘等多个方面的技术和方法。 二、pandas的初步使用： 2.1 安装模块 # 安装第三方库 pip install ......
python3之pandas库
pandas中有两类非常重要的数据结构，即序列Series和数据框DataFrame。 Series类似于numpy中的一维数组；DataFrame类似于numpy中的二维数组。 DataFrame创建 # 通过二维数组创建数据框 df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).r ......
Excle表格：vlookup函数详解，通俗易懂篇
Vlookup函数是电子表格中的一个查找匹配函数，适用于Excel与WPS各个版本。 在所有的函数中，vlookup函数应该是使用频率最高的函数之一，对新手小伙伴来说，掌握它是十分有必要的。 本篇文章从其基本用法、进阶用法、匹配不出来原因分析、如何规避错误值、冷门用法科普等五个维度来详细介绍下vlo ......
element 表格排序展示 动态
<template> <div> <el-row> <el-col :span="2"> <div class="grid-content bg-purple"> <el-input v-model="user.name" placeholder="请输入 姓名"></el-input> </div ......
element中table表格-某列根据条件合并成多个单元格
###export default 和export的区别？ export命令，为模块指定默认输出。 一个模块就是一个独立的文件。该文件内部的所有变量，外部无法获取。如果你希望外部能够读取模块内部的某个变量，就必须使用export关键字输出该变量。下面demo说明使用：``` <template> < ......
关于pandas.to_datetime对不同时间格式使用时发生报错的情况
在看菜鸟的pandas对格式错误清洗时，发现菜鸟提供的代码在我现在的版本跑不通。 把报错在网上找了半天都是把报错errors参数给修改的。 最后重看了下报错信息，发现把format改成mixed，告诉pandas数据格式混合就可以（汗），应该是python3版本太新的问题 报错代码： import ......
pandas基础使用
pandas pandas介绍 Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一，它使得用户 ......
盘点一个Pandas取值的问题（下篇）
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，上一篇文章我们介绍了基础篇，这一篇文章我们来延伸下，你想象下，我想要14和15行该怎么写？ 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，print(df.loc[[14, 15] ......
pandas：统计一个Excel中的空值、非空值、全部值的数量
问题： 有一个Excel，一共7列10行，如下所示： 如何统计其中空值、非空值、全部单元格的数量？ 解决： ①将该Excel读入为DataFrame data=pd.read_excel('data.xlsx') ②所有单元格 size是dataframe的属性 total=data.size ③非 ......
NPOI word表格实现动态组织行列
NPOI版本2.2.1 难点一：列增加 NPOI对于增加列真的很不健壮 坑一: GetCell超出索引 如果只写如下代码就以为完成了列增加 XWPFDocument doc = new XWPFDocument(stream); var table1 = doc.Tables[0]; table1. ......
Python Pandas 安装和设置
1、安装 Pandas 1）确保已安装Python Pandas 需要 Python 环境。可以通过在终端或命令提示符中运行 python --version 来检查是否已安装 Python。 2）安装 Pandas 使用 Python 的包管理器 pip 进行安装： pip install p ......
html（超链接---列表标签---表格标签）
一、超链接 标签描述 <a> 定义超链接，用于链接到另一个资源 href：指定访问资源的URL target：指定打开资源的方式 _self:默认值，在当前页面打开 _blank：在空白页面打开 代码演示： 运行界面： 二、列表标签 标签描述 <ol> 定义有序列表 <ul> 定义无序列表 <li> ......
pandas删除空值
删除空值 在一些情况下会删除有空值、缺失不全的数据，df.dropna可以执行这种操作： df.dropna() # 一行中有一个缺失值就删除 df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列 df.dropna(how='all') # 行或列全没值才删除 df.dropn ......
pandas替换数据 典型应用 replace
替换数据 replace方法可以对数据进行批量替换： s.replace(0, 5) # 将列数据中的0换为5 df.replace(0, 5) # 将数据中的所有0换为5 df.replace([0, 1, 2, 3], 4) # 将0～3全换成4 df.replace([0, 1, 2, 3], ......
利用列表修改 pandas 列表的特殊应用
修改数值 在Pandas中修改数值非常简单，先筛选出需要修改的数值范围，再为这个范围重新赋值。 df.iloc[0,0] # 查询值 # 'Liver' df.iloc[0,0] = 'Lily' # 修改值 df.iloc[0,0] # 查看结果 # 'Lily' 以上修改了一个具体的数值，还可以 ......
pandas增加行
增加行 可以使用loc[]指定索引给出所有列的值来增加一行数据。目前我们的df最大索引是99，增加一条索引为100的数据： # 新增索引为100的数据 df.loc[100] = ['tom', 'A', 88, 88, 88, 88] df ''' name team Q1 Q2 Q3 Q4 0 ......
pandas df.eval()应用
执行表达式df.eval() df.eval()与之前介绍过的df.query()一样，可以以字符的形式传入表 达式，增加列数据。下面以增加总分为例： # 传入求总分表达式 df.eval('total = Q1+Q3+Q3+Q4') ''' name team Q1 Q2 Q3 Q4 total ......
pandas 追加合并
追加合并 增加行数据的使用场景相对较少，一般是采用数据追加的模式。数据追加会在后续章节中介绍。 df.append()可以追加一个新行： df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB')) df2 = pd.DataFrame([[5, 6 ......
pandas删除 python
删除 删除有两种方法，一种是使用pop()函数。使用pop()，Series会删除指定索引的数据同时返回这个被删除的值，DataFrame会删除指定列并返回这个被删除的列。以上操作都是实时生效的。 # 删除索引为3的数据 s.pop(3) # 93 s ''' 0 89 1 36 2 57 4 65 ......