Pandas实现excel的筛选、分组

最新推荐文章于 2024-12-29 22:36:11 发布

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分类专栏： # 自动化办公文章标签： pandas python 数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tscaxx/article/details/126119106

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import pandas as pd

df_1 = pd.read_excel('stu.xls')

a = df_1.groupby('年龄').groups # 按照指定列分组{组名:[序号,...]}

print(a)
#遍历计数
for i in a:
    print(i,len(a[i]))

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Python-pandas对excel筛选(分组)查询

weixin_42636075的博客

11-07

2685

【代码】Python-pandas对excel筛选(分组)查询。

Python：使用pandas对excel数据筛选选择

热门推荐

焊武大帝的专栏

07-14

1万+

直接筛选#DataFrame索引使用[],#直接索引语法:df[]1.1 直接筛选,选择单列数据：df["列"]1.2直接筛选,选择多列数据：df[["列1","列2"]](注意:多嵌套列)1.3直接筛选,选择多行数据：df[2:4]按照位置选取连续的行(切片)，前闭后开。

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用Pandas完成Excel中常见的任务（2）

promise_LOVE的专栏

06-28

2242

本文由伯乐在线 - 艾凌风翻译，Daetalus 校稿。未经许可，禁止转载！英文出处：pbpython。欢迎加入翻译组。介绍读者对于本系列第一篇文章的回应，让我感到很兴奋。感谢大家正面的反馈。我想把本系列继续下去，重点介绍其他的一些你经常使用Excel完成的任务，并且展示给你如何在pandas 中使用相同的功能。在第一篇文章中，我着重介绍了Excel中常见的数学计算

Python 帮同事用pandas快速筛选Excel文件

汉阳Hann's Home

12-20

6637

1. python 支持中文名变量，直接用列名作变量有好处，省得注释以及想很多变量名称来命名。 2. DataFrame筛选条件的逻辑运算用 & | ，其运算级别高于“大于”“小于”“等于”等。 3. 取DataFrame的列，可以用 df['收款人'] 也能用 df.收款人，我觉得用后者更方便点。 4. 源数据“摘要”列中有空单元格，读入DataFrame中后其值为nan，这个起先没注意到代码一直报错。后查询到df有.fillna()方法可以替换掉空值。 5. 求行数可以直接用len(df)，也可...

pandas学习（四）——分组

jasminefeng的博客

12-23

2084

import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('E:\\DataWhale组队学习\\data\\learn_pandas.csv') 4.1.1、分组的一般模式 df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作如统计不同年级的学生的平均体重，这里分组依据是年级，数据来源是体重，使用操作是均值方法： >>>df.groupby('Grade')['Weight'].mean() Grade Freshman

Python-pandas-Excel排序、筛选

weixin_45794183的博客

07-02

2263

pandas排序、过滤

pandas实现excel中的数据透视表和Vlookup函数功能代码

09-17

在Python数据分析领域，pandas库是一个非常强大的工具，它可以实现类似Excel的各种操作，包括数据清洗、数据处理和数据可视化等。在本篇中，我们将深入探讨如何使用pandas实现Excel中的数据透视表和Vlookup函数的...

pandas实现Excel数据中某字段不同值进行自动化保存到不同sheet工作表

lsgzn的博客

10-31

565

实现需要根据Excel中某字段不同值进行分别自动化保存到不同sheet工作表中

Python pandas对excel的操作实现示例

09-16

除了这些基本操作，pandas还支持更复杂的Excel文件处理，如合并多个工作表、筛选数据、排序、分组聚合等。此外，还可以使用`to_excel()`方法将DataFrame写回Excel文件，方便进一步分析或共享。例如，`df1.to_excel('...

pandas操作excel

最新发布

qq_45488501的博客

12-29

733

通过以上内容，你可以全面掌握Pandas操作Excel的各种方法，无论是简单的数据读取和写入，还是复杂的数据清洗、分析和处理，Pandas都能成为你高效处理Excel数据的得力工具。pivot_table = pd.pivot_table(df, index='列1', values=['列2', '列3'], aggfunc='mean')df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['列1', '列3'])使用merge()方法按指定列合并两个DataFrame。

【pandas处理excel数据实战】在众多数据中筛选出我们想要的

王斯的博客

05-17

608

背景是这样的全球人口数据这么多！我只要其中的几个本来可以筛选就行哎，就要写代码，就是玩儿代码 import numpy as np df = pd.read_excel(r'F:\桌面\城市人口.xls',encoding = "utf-8") # 设置索引 df = df.set_index("Country Name") # 转置 df2 = pd.DataFrame(df.values.T, index=df.columns, columns=df.index) # 按国家提取 df3 =

Pandas处理excel数据笔记（数据透视|多条件筛选）

HUST_Yerdon的博客

08-12

1623

遇到复杂条件下海量的数据透视任务，excel难以驾驭。如对不同部门在不同年份吸收了什么学历的员工，pandas的筛选发挥了神奇的作用。一、导包 pip install pandas pip install pyopenxl pip install tqdm pandas依赖的xlrd可能不支持对xlsx的读取，解决方法有但比较麻烦，直接下载pyopenxl会方便很多。tqdm是进度条。 import pandas as pd from tqdm import * 二、读取数据 xlsx文.

使用Pandas对Excel数据进行条件匹配和提取

qq_43740755的博客

11-02

1219

对attach列标准化，去除末尾的'}'，，具体视情况定，，可删。如果您希望将提取的值保存到新的Excel文件中，可以使用。六、将提取的值存入新的Excel文件中（可选）# 对之前提取的列的进行业务处理。# 将字符串中的'\'去除。四、提取匹配行的其他列值。二、读取Excel文件。

Pandas高级数据分析快速入门之数据筛选——分组排序筛选实践笔记

肖永威的专栏

10-08

5316

Pandas常用分组排序筛选数据实际操作实践笔记。

pandas按照性别分组，分别统计男生和女生成绩的均值，最高分和最低分

weixin_35755823的博客

12-21

2471

你可以使用 pandas 的 groupby 函数按照性别分绩，然后使用聚合函数计算男生和女生成绩的均值、最高分和最低分。以下是一个示例： import pandas as pd # 假设有一个名为 "students" 的数据框，其中包含 "name"、"gender" 和 "score" 三列 # 按照性别分组 grouped = students.groupby("gender") ...

Python自动化办公篇—pandas操作Excel：读取+查看+选择+清洗+排序+筛选+函数+写入

weixin_42636075的博客

06-18

6139

Python自动化办公篇—pandas操作Excel：读取+查看+选择+清洗+排序+筛选+函数+写入

pandas选取按组分类后最新的数据

dlhlSC的博客

10-11

403

id product date 0 220 6647 2014-09-01 1 220 6647 2014-09-03 2 220 6647 2014-10-16 3 826 3380 2014-11-11 4 826 3380 2014-12-09 5 826 3380 ...

pandas筛选表格数据

baidu_32542573的博客

02-19

1325

https://blog.youkuaiyun.com/yj1556492839/article/details/80075214 虽然去年就开始用pandas筛选数据，但有些方法还是容易忘记，工作中写的代码差点出错了，所以把这些内容记下来。其实英文官方文档上的内容非常详细，可以多看看。多条件筛选这里的筛选方法，是根据不同字段的不同条件，对行进行筛选，每个条件得到一个index集合，求不同index...

使用Pandas从Excel文件中提取满足条件的数据并生成新的文件

这家伙很懒，什么都没有留下

04-28

2932

下面是一个完整的示例代码，它展示了从读取Excel文件到筛选数据再到保存为新的Excel文件的整个过程。# 读取Excel文件# 筛选条件# 结合条件进行筛选# 设置新的文件名# 将筛选后的数据保存到新的Excel文件在运行上述代码后，你会在当前目录下看到一个名为filtered_data.xlsx的新Excel文件，其中包含了满足筛选条件的数据。本文详细介绍了如何使用Pandas从Excel文件中提取满足条件的数据并生成新的文件。