python表格函数,python与表格
像Excel一样使用Python(一)
在进行数据处理时,如果数据简单,数量不多,excel是大家的首选。但是当数据众多,类型复杂,需要灵活地显示切片、进行索引、以及排序时,python会更加方便。借助python中的numpy和pandas库,它能快速完成各种任务,包括数据的创建、检查、清洗、预处理、提取、筛选、汇总、统计等。接下来几篇文章,将以excel为参照,介绍python中数据的处理。
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提到pandas,那就不得不提两类重要的数据结构,Series和DataFrame,这两类数据结构都是建立在numpy的数组array基础上。与array相比,Series是一个一维的数据集,但是每个数据元素都带有一个索引,有点类似于字典。而DataFrame在数组的基础上,增加了行索引和列索引,类似于Series的字典,或者说是一个列表集。
所以在数据处理前,要安装好numpy , pandas。接下来就看看如何完成一套完整的数据操作。
创建数据表的方法分两种,分别是从外部导入数据,以及直接写入数据。
在python中,也可外部导入xlsx格式文件,使用read_excel()函数:
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
data=DataFrame(pd.read_excel('c:/python27/test.xlsx'))
print data
输出:
Gene Size Function
0 arx1 411 NaN
1 arx2 550 monooxygenase
2 arx3 405 aminotransferase
……
即:调用pandas中read_excel属性,来读取文件test.xlsx,并转换成DataFrame格式,赋给变量data。在每一行后,自动分了一个索引值。除了excel,还支持以下格式文件的导入和写入:
Python写入的方法有很多,但还是不如excel方便。常用的例如使用相等长度的字典或numpy数组来创建:
data1 = DataFrame(
{'Gene':['arx1','arx2','arx3'],
'Size':[411,550,405],
'Func':[np.NaN,'monooxygenase','aminotransferase ']})
print data1
输出
Func Gene Size
0 NaN arx1 411
1 monooxyg arx2 550
2 amino arx3 405
分配一个行索引后,自动排序并输出。
在python中,可以使用info()函数查看整个数据的详细信息。
print data.info()
输出
RangeIndex: 7 entries, 0 to 6
Data columns (total 3 columns):
Gene 7 non-null object
Size 7 non-null int64
Function 5 non-null object
dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 240.0+ bytes
None
此外,还可以通过shape, column, index, values, dtypes等函数来查看数据维度、行列组成、所有的值、 数据类型:
print data1.shape
print data1.index
print data1.columns
print data1.dtypes
输出
(3, 3)
RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
Index([u'Func', u'Gene', u'Size'], dtype='object')
Func object
Gene object
Size int64
dtype: object
在excel中可以按“F5”,在“定位条件”中选择“空值”,选中后,输入替换信息,再按“Ctrl+Enter”即可完成替换。
在python中,使用函数 isnull 和 notnull 来检测数据丢失, 包含空值返回True,不包含则返回False。
pd.isnull(data1)
pd.notnull(data1)
也可以使用函数的实例方法,以及加入参数,对某一列进行检查:
print data1['Func'].isnull()
输出
Func Gene Size
0 True False False
1 False False False
2 False False False
再使用fillna对空值进行填充:
data.fillna(value=0)
#用0来填充空值
data['Size'].fillna(data1['Size'].mean())
#用data1中Size列的平均值来填充空值
data['Func']=data['Func'].map(str.strip)
#清理Func列中存在的空格
Excel中可以按“Ctrl+F”,可调出替换对话框,替换相应数据。
Python中,使用replace函数替换:
data['Func'].replace('monooxygenase', 'oxidase')
将Func列中的'monooxygenase'替换成'oxidase'。
Excel中,通过“数据-筛选-高级”可以选择性地看某一列的唯一值。
Python中,使用unique函数查看:
print data['Func'].unique()
输出
[nan u'monooxygenase' u'aminotransferase' u'methyltransferase']
Excel中,通过UPPER、LOWER、PROPER等函数来变成大写、小写、首字母大写。
Python中也有同名函数:
data1['Gene'].str.lower()
Excel中可以通过“数据-删除重复项”来去除重复值。
Python中,可以通过drop_duplicates函数删除重复值:
print data['Func'].drop_duplicates()
输出
0 NaN
1 monooxygenase
2 aminotransferase
3 methyltransferase
Name: Func, dtype: object
还可以设置“ keep=’last’ ”参数,后出现的被保留,先出现的被删除:
print data['Func'].drop_duplicates(keep='last')
输出
2 aminotransferase
3 methyltransferase
6 monooxygenase
8 NaN
Name: Func, dtype: object
内容参考:
Python For Data Analysis
蓝鲸网站分析博客,作者蓝鲸(王彦平)
python把excel第一列相同的分类
Python操作excel文件根据某一字段将相同的类拆分。
需要安装pandas,xlrd,openpyxl库。
定义新列需要用到columns.tolist()函数,具体代码如下:col_name=df.columns.tolistcol_name.insert(新列位置,'新列名称')wb=df.reindex(columns=col_name)然后后面再接一行代码用来定义新列的计算规则。
怎么用Python提取Excel中下一行名字中有几个上一行名字,也就是怎么得到2这个数?
用python读取excel中的一列数据步骤如下:
1、首先打开dos命令窗,安装必须的两个库,命令是:pip3 install xlrd;Pip3 install xlwt。
2、准备好excel。
3、打开pycharm,新建一个excel.py的文件,首先导入支持库import xlrdimport xlwt。
4、要操作excel,首先得打开excel,使用open_workbook(‘路径’),要获取行与列,使用nrows(行),ncols(列),获取具体的值,使用cell(row,col).value。
5、要在excel里写入值,就要使用write属性,重点说明写入是用到xlwt这个支援库,思路是先新建excel,然后新建页签B,然后将一组数据写入到B,最后保存为excel.xls。
python处理excel 两张表格,对关键字段进行匹配?
首先选中E1单元格,然后点公式—vlookup
请点击输入图片描述
在弹出的函数参数对话框中,Lookup_value栏选定D1(即想要引用出来的项目),Table_array栏选定A1:B10(即要引用的范围)
请点击输入图片描述
选定A1:B10,按F4(绝对引用,使引用范围固定)
请点击输入图片描述
在Col_index_num栏输入2(即引用第二列的数值),Range_lookup栏输入0(即FALSE大致匹配)
请点击输入图片描述
最后下拉E1完成匹配
请点击输入图片描述
python 如何读取 excel 指定单元格内容
1、首先打开电脑上编写python的软件。
2、然后新建一个py文件,如下图所示。
3、接着就是导入xlrd包,读取表格的函数就在这里面,如下图所示。
4、然后就是打开想要读取的表格,如下图所示。
5、接着就是指定要读取一个excel表中的那个表格。
6、然后就是根据sheet索引获取sheet内容。
7、最后就是读取一个表格中的行或列的值,就完成了。
Python|range函数用法完全解读
迭代器是 23 种设计模式中最常用的一种(之一),在 Python 中随处可见它的身影,我们经常用到它,但是却不一定意识到它的存在。在关于迭代器的系列文章中(链接见文末),我至少提到了 23 种生成迭代器的方法。有些方法是专门用于生成迭代器的,还有一些方法则是为了解决别的问题而“暗中”使用到迭代器。
在系统学习迭代器之前,我一直以为 range() 方法也是用于生成迭代器的,现在却突然发现,它生成的只是可迭代对象,而并不是迭代器! (PS:Python2 中 range() 生成的是列表,本文基于Python3,生成的是可迭代对象)
于是,我有了这样的疑问:为什么 range() 不生成迭代器呢?在查找答案的过程中,我发现自己对 range 类型的认识存在一些误区。因此,本文将和大家全面地认识一下 range ,期待与你共同学习进步。
1、range() 是什么?
它的语法:range(start, stop [,step]) ;start 指的是计数起始值,默认是 0;stop 指的是计数结束值,但不包括 stop ;step 是步长,默认为 1,不可以为 0 。range() 方法生成一段左闭右开的整数范围。
对于 range() 函数,有几个注意点:(1)它表示的是左闭右开区间;(2)它接收的参数必须是整数,可以是负数,但不能是浮点数等其它类型;(3)它是不可变的序列类型,可以进行判断元素、查找元素、切片等操作,但不能修改元素;(4)它是可迭代对象,却不是迭代器。
2、 为什么range()不生产迭代器?
可以获得迭代器的内置方法很多,例如 zip() 、enumerate()、map()、filter() 和 reversed() 等等,但是像 range() 这样仅仅得到的是可迭代对象的方法就绝无仅有了(若有反例,欢迎告知)。这就是我存在知识误区的地方。
在 for-循环 遍历时,可迭代对象与迭代器的性能是一样的,即它们都是惰性求值的,在空间复杂度与时间复杂度上并无差异。我曾概括过两者的差别是“一同两不同”:相同的是都可惰性迭代,不同的是可迭代对象不支持自遍历(即next()方法),而迭代器本身不支持切片(即 getitem () 方法)。
虽然有这些差别,但很难得出结论说它们哪个更优。现在微妙之处就在于,为什么给 5 种内置方法都设计了迭代器,偏偏给 range() 方法设计的就是可迭代对象呢?把它们都统一起来,不是更好么?
事实上,Pyhton 为了规范性就干过不少这种事,例如,Python2 中有 range() 和 xrange() 两种方法,而 Python3 就干掉了其中一种,还用了“李代桃僵”法。为什么不更规范点,令 range() 生成的是迭代器呢?
关于这个问题,我没找到官方解释,以下纯属个人观点 。
zip() 等方法都需要接收确定的可迭代对象的参数,是对它们的一种再加工的过程,因此也希望马上产出确定的结果来,所以 Python 开发者就设计了这个结果是迭代器。这样还有一个好处,即当作为参数的可迭代对象发生变化的时候,作为结果的迭代器因为是消耗型的,不会被错误地使用。
而 range() 方法就不同了,它接收的参数不是可迭代对象,本身是一种初次加工的过程,所以设计它为可迭代对象,既可以直接使用,也可以用于其它再加工用途。例如,zip() 等方法就完全可以接收 range 类型的参数。
也就是说,range() 方法作为一种初级生产者,它生产的原料本身就有很大用途,早早把它变为迭代器的话,无疑是一种画蛇添足的行为。
对于这种解读,你是否觉得有道理呢?欢迎就这个话题与我探讨。
3、range 类型是什么?
以上是我对“为什么range()不产生迭代器”的一种解答。顺着这个思路,我研究了一下它产生的 range 对象,一研究就发现,这个 range 对象也并不简单。
首先奇怪的一点就是,它竟然是不可变序列!我从未注意过这一点。虽然说,我从未想过修改 range() 的值,但这一不可修改的特性还是令我惊讶。
翻看文档,官方是这样明确划分的——有三种基本的序列类型:列表、元组和范围(range)对象。(There are three basic sequence types: lists, tuples, and range objects.)
这我倒一直没注意,原来 range 类型居然跟列表和元组是一样地位的基础序列!我一直记挂着字符串是不可变的序列类型,不曾想,这里还有一位不可变的序列类型呢。
那 range 序列跟其它序列类型有什么差异呢?
普通序列都支持的操作有 12 种。range 序列只支持其中的 10 种,不支持进行加法拼接与乘法重复。
那么问题来了:同样是不可变序列,为什么字符串和元组就支持上述两种操作,而偏偏 range 序列不支持呢?虽然不能直接修改不可变序列,但我们可以将它们拷贝到新的序列上进行操作啊,为何 range 对象连这都不支持呢?
且看官方文档的解释:
…due to the fact that range objects can only represent sequences that follow a strict pattern and repetition and concatenation will usually violate that pattern.
原因是 range 对象仅仅表示一个遵循着严格模式的序列,而重复与拼接通常会破坏这种模式…
问题的关键就在于 range 序列的 pattern,仔细想想,其实它表示的就是一个等差数列啊(喵,高中数学知识没忘…),拼接两个等差数列,或者重复拼接一个等差数列,想想确实不妥,这就是为啥 range 类型不支持这两个操作的原因了。由此推论,其它修改动作也会破坏等差数列结构,所以统统不给修改就是了。
4、小结
回顾全文,我得到了两个偏冷门的结论:range 是可迭代对象而不是迭代器;range 对象是不可变的等差序列。
若单纯看结论的话,你也许没有感触,或许还会说这没啥了不得啊。但如果我追问,为什么 range 不是迭代器呢,为什么 range 是不可变序列呢?对这俩问题,你是否还能答出个自圆其说的设计思想呢?(PS:我决定了,若有机会面试别人,我必要问这两个问题的嘿~)
由于 range 对象这细微而有意思的特性,我觉得这篇文章写得值了。本文是作为迭代器系列文章的一篇来写的,所以对于迭代器的基础知识介绍不多,另外,还有一种特殊的迭代器也值得单独成文,那就是生成器了。
文章题目:python表格函数,python与表格
链接地址:http://scyanting.com/article/hchiih.html