我想应用特定的格式或为Excel单元格范围分配一个值,而无需遍历每个单元格.我目前正在使用此脚本：from openpyxl import Workbook from openpyxl.styles import Font wb = Workbook() ws = wb.active## With iterations# Apply style for i, rowOfCellObjects in enumerate(ws['A1':'C4']):for n, cellObj in enumerate(rowOfCellObjects):cellObj.fill = Font(name='Times New Roman')# Assign singular value to all cells for i,...
是否有一种惯用的方法来获取DataFrame列中线性趋势线拟合值的斜率？使用DateTime索引对数据进行索引.解决方法:应该这样做：import numpy as np import pandas as pddf = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 5), pd.date_range('2012-01-01', periods=100))def trend(df):df = df.copy().sort_index()dates = df.index.to_julian_date().values[:, None]x = np.concatenate([np.ones_like(dates), dates], axis=1)y = df.valuesretur...
现在我有这个系列：us 2 br 1 be 3 dtype: int64所以如何获得我的清单.如下：[ { "country": "us", "value": 2},{ "country": "br", "value": 1},{ "country": "be", "value": 3} ]谢谢解决方法:首先创建DataFrame,然后使用DataFrame.to_dict：print (s.rename_axis('country').reset_index(name='value').to_dict('records')) [{'value': 2, 'country': 'us'}, {'value': 1, 'country': 'br'}, {'value': 3, 'country': ...
我的任务很简单.本质上,我想创建一个熊猫系列并将元组值用作索引.例如,series_tmp = pd.Series() series_tmp[(0,'a')] = 1我想做的是,我想在pd.Series中再创建一行,其索引为(0,’a’),其值为1. 上面的代码得到错误：KeyError: '[0 1] not in index'有什么帮助吗？ 我了解多索引,但无济于事.因为我需要像(‘a’,(2,’c’),’d’)这样非常复杂的元组作为键. 结论：感谢所有精彩的答案！要添加以元组为索引的行,我们应该这样做：serie...
2、Python中filter()、map()和reduce()的区别2.1、概述：filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。2.1.1.语法：filter(function, iterable) 该方法接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。 2.1.2 案例：判断列表中奇数from functools import reducedef is_odd(i): return i...
1、*args和**kwargs的区别？ 1.1、概述： 其分别代表元组和字典的两种形式，它们可以作为形式参数存在也可以作为实际参数存在。作为形式参数存在被称为打包，作为实际参数存在被称为拆包。 1.2、详细描述：1）、作为形式参数(打包):将位置上的实际参数打包到元组中， 将关键字的实际参数打包到字典中。 def 函数名字(*args): 打包位置上的实际参数放在元组中 pass 函数名字(实际参数1,实际参数2)eg:def hobby(name ,ag...
我有一个列表列表,其中包含角度组的下限和上限 就像是 [1,22],[2,24] … [359,15],[360,21] 总共360个元素 现在我要检查从1到360的每个角度,列表中包含该角度的元素 我正在考虑使用下限和上限来创建带有range或np.arange(lower,upper)的列表的所有元素,并检查是否包含角度,但是当lower高于upper时,np.arange会生成空列表for i in range(1,361):sel=[]for coe in coef:if i in range(coe[0],coe[1]):sel.append(coe)我也尝试过itert...
Dec 47 Nov 36 Oct 14 Sep 2 Jan 2 Aug 2 May 1 Apr 1 Jun 1 Jul 1 Feb 1 Name: date, dtype: int64 我打算按月对上述系列的索引列为月的序列进行排序.但是,排序功能不是按月份的日历顺序排序,而是按月份名称的字典顺序排序.如何正确分类以上内容？猜猜我必须指定索引类型为month而不是字符串.任何帮助表示赞赏.下面的代码段.import calendar movies = release_dates[release_dates.titl...
我正在为作业编写一些代码,我需要在Excel中创建一个简单的柱形图.今天下午我找到了win32com(顺便说一下这个神奇的工具),但是我一直都在缺乏关于它的文档,或者我找不到它的运气不足^^ 我正在玩图表,我想我已经设法做了我想做的事情,但有一点例外：我写的函数总是创建2个系列的列. 这就是我所拥有的：xlBook = xlApp.Workbooks.Add()xlSheet = xlBook.Sheets(1) xlSheet.Name = "Algoritmos de Busqueda" xlSheet.Cells(1,1).Value="...
import pandas as pd import numpy as np data = 'filename.csv' df = pd.DataFrame(data) df one two three four five a 0.469112 -0.282863 -1.509059 bar True b 0.932424 1.224234 7.823421 bar False c -1.135632 1.212112 -0.173215 bar False d 0.232424 2.342112 0.982342 unbar True e 0.119209 -1.044236 -0.861849 bar True f -2.104569 -0.494929 1.071804 bar False我想为某一列...
我有一个包含多个级别的数据框,例如：idx = pd.MultiIndex.from_product((['foo', 'bar'], ['one', 'five', 'three' 'four']),names=['first', 'second']) df = pd.DataFrame({'A': [np.nan, 12, np.nan, 11, 16, 12, 11, np.nan]}, index=idx).dropna().astype(int)A first second foo five 12four 11 bar one 16five 12three 11我想使用标题为second的索引级别创建一个新列,以便我得到A B fir...
我有一个数据帧(df),看起来像：date A 2001-01-02 1.0022 2001-01-03 1.1033 2001-01-04 1.1496 2001-01-05 1.10332015-03-30 126.3700 2015-03-31 124.4300 2015-04-01 124.2500 2015-04-02 124.8900对于整个时间序列,我试图将今天的值除以昨天,并使用以下内容记录结果：df["B"] = math.log(df["A"] / df["A"].shift(1))但是我收到以下错误：TypeError: cannot convert the seri...
我正在使用PySpark的新pandas_udf装饰器,我试图让它将多列作为输入并返回一个系列作为输入,但是,我得到一个TypeError：无效的参数 示例代码@pandas_udf(df.schema, PandasUDFType.SCALAR) def fun_function(df_in):df_in.loc[df_in['a'] < 0] = 0.0return (df_in['a'] - df_in['b']) / df_in['c']解决方法:A SCALAR udf期望pandas系列作为输入而不是数据帧.对于您的情况,没有必要使用udf.剪切后列a,b,c的直接计算应该起作用：impor...
我正在尝试使用pd.to_numeric转换列,但由于某种原因,它将所有值(除了一个)转换为NaN：In[]: pd.to_numeric(portfolio["Principal Remaining"],errors="coerce") Out[]: 1 NaN 2 NaN 3 NaN 4 NaN 5 NaN 6 NaN 7 NaN 8 NaN 9 NaN 10 NaN 11 NaN 12 NaN 13 NaN 14 NaN 15 NaN 16...
我试图让以下脚本工作.输入文件由3列组成：基因关联类型,基因名称和疾病名称.cols = ['Gene type', 'Gene name', 'Disorder name'] no_headers = pd.read_csv('orphanet_infoneeded.csv', sep=',',header=None,names=cols)gene_type = no_headers.iloc[1:,[0]] gene_name = no_headers.iloc[1:,[1]] disease_name = no_headers.iloc[1:,[2]]query = 'Disease-causing germline mutation(s) in' ###add query as requiredorph_dict ...