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  • 2019-08-29 16:22:24

    原DataFrame

    import pandas as pd
    
    name = ['Cindy','John','Matt']
    point = [78,87,88]
    
    df_grade = pd.DataFrame(name, columns=['name'])
    df_grade = pd.concat([df_grade, pd.DataFrame(point,columns=['point'])],axis=1)
    

    新增一列

    df_grade['gender'] = 'male'
    print(df_grade)
    

    输出结果

        name  point gender
    0  Cindy     78   male
    1   John     87   male
    2   Matt     88   male
    
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  • 充值4折起EXCEL工作表中同一运用相同类型的公式,如图中所示,A1*B1,积要显示在C1,在C1单元格输入公式,=A1*B1按回车,积就显示在C1了,若往下整个C列都需要输入相同公式,如果要个单元格输入就太麻烦了...

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    EXCEL工作表中同一列运用相同类型的公式,如图中所示,A1*B1,积要显示在C1,在C1单元格输入公式,=A1*B1按回车,积就显示在C1了,若往下整个C列都需要输入相同公式,如果要一个一个单元格输入就太麻烦了。下面小编为大家分享两种方法,一起来学习吧!

    7dbd88c187da3c46c4c610c81fc175bd.png

    解决方法一:

    小编以图中的表格为例。

    在C1单元格输入:=A1*B1,然后按回车键,

    02eb1c2fc6288f12c91d9ed8b39fd001.png

    然后,在C1单元格点下,把光标移到右下角,当光标变成黑色+字后,点住不放,往下拉;小编在这里以拉到C8单元格为例。

    9eedad40d8401e54fa92b94fccc01ab8.png

    然后,放开鼠标,C2至C8单元格即呈蓝色状态,表示被选中,然后,在其它任意单元格点下,表示完成复制动作。

    C2至C8单元格现在看到是0的,因为A2至B8单元格都为空没有数字。

    3f8c0dd8e95f893f4526c27418c407e5.png

    bdcee03bdc0abb94b3eebfa9fc618e46.png

    在C单元格这里点下,在上方的编辑框内即显示出C2单元格的函数公式。

    就是说复制公式成功了。

    b9eb8cbb0ef88d34cf37c847430d0a06.png

    再说下解决方法二:

    把光标放在C1单元格点住不放一直拉到C8,表示选中C1至C8单元格。

    acd42498335c34b701c29ddd080c57a5.png

    然后,在上方的编辑框内输入公式,=A1*B1,然后按键盘的Ctrl+Enter(也就是回车键);

    公式直接复制到了C2至C8单元格中。然后在A2至B8单元格分别输入数字即可。

    ccf711df649938b1bac11e22eed846ed.png

    adb50ffc86833970da5ab27cf7a87f44.png

    教程结束,以上就是excel设置一列运用相同类型的公式的两种方法结束,操作很简单的,希望这篇文章能对大家有所帮助!

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  • 文章目录问题解决 问题 将姓名统一加上 “吕” 解决 新增一列,在 B2 设置公式:="吕"&B2,下拉拖动复制列。 去掉公式:选中 C 列,复制,黏贴为数值。 用 C列替换B列。

    文章目录

    问题

    将姓名统一加上 “吕”
    在这里插入图片描述

    解决

    1. 新增一列,在 B2 设置公式:="吕"&B2,下拉拖动复制列。
      在这里插入图片描述

    2. 去掉公式:选中 C 列,复制,黏贴为数值。

    3. 用 C列替换B列。
      在这里插入图片描述

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  • python读取txt文件并取其某一列数据的示例菜鸟笔记首先读取的txt文件如下:AAAAF110 0003E818 0003E1FC 0003E770 0003FFFC 90AAAAF110 0003E824 0003E208 0003E76C 0003FFFC A5AAAAF110 0003E814 0003E204 0003E760 ...

    python读取txt文件并取其某一列数据的示例

    菜鸟笔记

    首先读取的txt文件如下:

    AAAAF110 0003E818 0003E1FC 0003E770 0003FFFC 90

    AAAAF110 0003E824 0003E208 0003E76C 0003FFFC A5

    AAAAF110 0003E814 0003E204 0003E760 0003FFFC 85

    AAAAF110 0003E7F0 0003E208 0003E764 0003FFFC 68

    AAAAF110 0003E7CC 0003E1FC 0003E758 0003FFFC 2B

    现在要读取其每行的第3个数据,将其组成一个数组,代码如下:

    import codecs

    f = codecs.open('data.txt', mode='r', encoding='utf-8') # 打开txt文件,以‘utf-8'编码读取

    line = f.readline() # 以行的形式进行读取文件

    list1 = []

    while line:

    a = line.split()

    b = a[2:3] # 这是选取需要读取的位数

    list1.append(b) # 将其添加在列表之中

    line = f.readline()

    f.close()

    for i in list1:

    print(i)

    输出结果为:

    ['0003E1FC']

    ['0003E208']

    ['0003E204']

    ['0003E208']

    ['0003E1FC']

    以上这篇python读取txt文件并取其某一列数据的示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

    时间: 2019-02-18

    利用numpy库 (缺点:有缺失值就无法读取) 读: import numpy my_matrix = numpy.loadtxt(open("1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0) 写: numpy.savetxt('2.csv', my_matrix, delimiter = ',') 可能遇到的问题: SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec

    使用机器学习训练数据时,如果数据量较大可能我们不能够一次性将数据加载进内存,这时我们需要将数据进行预处理,分批次加载进内存. 下面是代码作用是将数据从数据库读取出来分批次写入txt文本文件,方便我们做数据的预处理和训练机器学习模型. #%% import pymssql as MySQLdb #这里是python3 如果你是python2.x的话,import MySQLdb #数据库连接属性 hst = '188.10.34.18' usr = 'sa' passwd = 'p@ssw0rd'

    在HeadFirstPython网站中下载所有文件,解压后以chapter 3中的"sketch.txt"为例: 新建IDLE会话,首先导入os模块,并将工作目录却换到包含文件"sketch.txt"的文件夹,如C:\\Python33\\HeadFirstPython\\chapter3 复制代码 代码如下: >>> import os>>> os.getcwd()    #查看当前工作目录'C:\\Python33'>&

    第一:pandas.read_csv读取本地csv文件为数据框形式 data=pd.read_csv('G:\data_operation\python_book\chapter5\\sales.csv') 第二:如果存在日期格式数据,利用pandas.to_datatime()改变类型 data.iloc[:,1]=pd.to_datetime(data.iloc[:,1]) 注意:=号,这样在原始的数据框中,改变了列的类型 第三:查看列类型 print(data.dtypes) 第四:方法一

    本文实例讲述了python读取json文件并将数据插入到mongodb的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: #coding=utf-8 import sunburnt import urllib from pymongo import Connection from bson.objectid import ObjectId import logging from datetime import datetime import json from time import mktime

    1.处理包含数据的文件 最近利用Python读取txt文件时遇到了一个小问题,就是在计算两个np.narray()类型的数组时,出现了以下错误: TypeError: ufunc 'subtract' did not contain a loop with signature matching types dtype('

    如何用python循环读取下面.txt文件中,用红括号标出来的数据呢? 首先,观察数据可知,不同行的第一个数据元素不一样,所以考虑直接用正则表达式. 再加上,对读和写文件的操作,就行了 注:我用的是pycharm+python2.7 话不多说,直接上代码 import re f1=file('shen.txt','r') data1=f1.readlines() # print data1 f1.close() results = [] for line in data1: data2=line

    blank.gif

    读取整个文件: 首先创建一个文件,例如我创建了一个t x t文件了. 然后我想读取这个文件了,我首先将上面的这个文件保存在我即将要创建的Python的文件目录下, 即读取文件成功. 解析: 函数open()接受一个参数:即要打开的文件的名称.python在当前执行的文件所在的目录中查找指定文件. 关键字with在不再需要访问文件后将其关闭 要让python打开不与程序文件位于同一目录中的文件,需要提供文件的路径,它让python到系统指定的位置去查找. 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有

    背景: 文件内容每一行是由N个单一数字组成的,每个数字之间由制表符区分,比如: 0 4 3 1 2 2 1 0 3 1 2 0 -- 现在需要将每一行数据存为一个list,然后所有行组成一个大的list 工具: 1.strip():用于移除字符串头尾指定的字符,默认为空格,返回是字符串 2.split():通过指定分隔符对字符串进行切片,返回是字符串组成的list 实例: #!/usr/bin/python #coding=utf-8 def readfile(filename): with o

    这篇文章主要介绍了使用Python脚本从文件读取数据代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 最近自学Python的进度比较慢,工作之余断断续续的看着效率比较低,看来还是要狠下心来每天进步一点点. 还记得前段时间陈大猫提了一口"先实现用python读取本地文件",碰巧今天看到文件与异常,结合练习整理下用Python读取本地文件的代码: import os #从标准库导入os模块 os.chdir('F:\HeadFirs

    本文以实例形式讲述了Python实现抓取网页并解析的功能.主要解析问答与百度的首页.分享给大家供大家参考之用. 主要功能代码如下: #!/usr/bin/python #coding=utf-8 import sys import re import urllib2 from urllib import urlencode from urllib import quote import time maxline = 2000 wenda = re.compile("href=\"htt

    在学习xg的 时候,想画学习曲线,但无奈没有没有这个 evals_result_ AttributeError: 'Booster' object has no attribute 'evals_result_' 因为不是用的分类器或者回归器,而且是使用的train而不是fit进行训练的,看过源码fit才有evals_result_这个,导致训练后没有这个,但是又想获取学习曲线,因此肯定还需要获取训练数据. 运行的结果 上面有数据,于是就想自己解析屏幕的数据试一下,屏幕可以看到有我们迭代过程的数

    开始之前请先确保自己安装了Node.js环境,如果没有安装,大家可以到我们下载安装. 1.在项目文件夹安装两个必须的依赖包 npm install superagent --save-dev superagent 是一个轻量的,渐进式的ajax api,可读性好,学习曲线低,内部依赖nodejs原生的请求api,适用于nodejs环境下 npm install cheerio --save-dev cheerio是nodejs的抓取页面模块,为服务器特别定制的,快速.灵活.实施的jQuery核心

    L3Byb3h5L2h0dHAvZmlsZXMuamI1MS5uZXQvZmlsZV9pbWFnZXMvYXJ0aWNsZS8yMDE5MDkvMjAxOTk0OTQ1MDU4OTEucG5nJiMwNjM7MjAxOTg0OTQ2MzU=.jpg

    前言 上项目的时候,遇见一次需求,需要把在线的 其中一个 collection 里面的数据迁移到另外一个collection下,于是就百度了看到好多文章,其中大部分都是使用导入的方法,没有找到在线数据的迁移方法.于是写了python脚本,分享出来. 思路: collection数据量比较大,所以一次性操作所有数据太大,于是分段执行操作. 先分段 按1000条数据量进行查询,处理成json数据 把处理后的json数据 发送到目的collection上即可 实现: 一.使用http的接口先进行查询

    L3Byb3h5L2h0dHAvZmlsZXMuamI1MS5uZXQvZmlsZV9pbWFnZXMvYXJ0aWNsZS8yMDE4MTIvMjAxODEyMjkxNzEyNTcyNzUuanBnJiMwNjM7MjAxODExMjkxNzEzMTQ=.jpg

    python读取.txt(.log)文件 ..xml 文件 .excel文件数据,并将数据类型转换为需要的类型,添加到list中详解 1.读取文本文件数据(.txt结尾的文件)或日志文件(.log结尾的文件) 以下是文件中的内容,文件名为data.txt(与data.log内容相同),且处理方式相同,调用时改个名称就可以了: 以下是python实现代码: # -*- coding:gb2312 -*- import json def read_txt_high(filename): with o

    1.网络爬虫的基本概念 网络爬虫(又称网络蜘蛛,机器人),就是模拟客户端发送网络请求,接收请求响应,一种按照一定的规则,自动地抓取互联网信息的程序. 只要浏览器能够做的事情,原则上,爬虫都能够做到. 2.网络爬虫的功能 网络爬虫可以代替手工做很多事情,比如可以用于做搜索引擎,也可以爬取网站上面的图片,比如有些朋友将某些网站上的图片全部爬取下来,集中进行浏览,同时,网络爬虫也可以用于金融投资领域,比如可以自动爬取一些金融信息,并进行投资分析等. 有时,我们比较喜欢的新闻网站可能有几个,每次都要分别

    本文实例讲述了Python爬虫爬取.解析数据操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 爬虫 当当网 http://search.dangdang.com/?key=python&act=input&page_index=1 获取书籍相关信息 面向对象思想 利用不同解析方式和存储方式 引用相关库 import requests import re import csv import pymysql from bs4 import BeautifulSoup from lxml import e

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一样的数字怎么复制一列