python 计算dataframe某行等于某值的单元格个数 / 张生荣

python dataframe实现统计行列中零值的个数

目录 dataframe统计行列中零值的个数按行统计,返回为一个series: 找出列表中小于0的数 1.列表推导式 2.filte()函数 dataframe统计行列中零值的个数按行统计,返回为 ...

在使用Python处理数据时,经常需要对数据筛选. 这是在对时间筛选时,判断两列时间是否相差一年,如果是,则返回符合条件的所有列. data原始数据: data[map(lambda x:dateti ...

前言: 一般处理数据使用的是pandas和numpy库,但是填充单元格颜色需要在excel中,使用的是openpyxl库,所以不能直接达到我们的需求,需要进行两个库的链接使用,先说下openpyxl填 ...

目录前言处理前的单元格代码分解讲解总结前言这里要说明一下,本文包含的代码其中一部分并不是自己写的,是我找了很多文章拼凑出来的,比如如何找相同内容的单元格.怎么合并.怎么居中等等.出处许多, ...

目录一.实战场景二.主要知识点三.菜鸟实战 1.创建 python 文件 2.运行结果补充:Pandas检查是否有空值.处理空值总结一.实战场景实战场景:Pandas 如何统计某个数据列 ...

合并单元格操作方法: 1.使用xlrd自带属性:merged_cells # 获取表格中所有合并单元格位置,以列表形式返回 (起始行,结束行,起始列,结束列) merged = sheet.merg ...

概述在Excel中,应用条件格式功能可以在很大程度上改进表格的设计和可读性,用户可以指定单个或者多个单元格区域应用一种或者多种条件格式.本篇文章,将通过Java程序示例介绍条件格式的设置方法,设置条 ...

功能:扫描当前目录下所有CSV文件并对其中文件进行统计,输出统计值到CSV文件 pip install pandas import pandas as pd import glob,os,sys in ...

在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,python计算IV值的代码如下: def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar= ...

目录 1. DID(Differences-in-Differences)定义 2. DID模型形式 3. OLS多项式拟合 1. DID(Differences-in-Differences)定义 ...

较小文件处理方法: import hashlib import os def get_md5_01(file_path): md5 = None if os.path.isfile(file_path ...

如下所示: #-*-coding:utf8-*- import pandas as pd all_data=pd.read_csv("E:/协和问答系统/SenLiu/熵测试数据.csv&q ...

假设我们有一个数据集,列名叫status下面有100万的数据,其中包装 "HUMAN_REFUSE","SYS_REFUSE","HUMAN_AGRE ...

python求极值点主要用到scipy库. 1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfit import pandas as pd import matplotli ...

md5是一种常见不可逆加密算法,使用简单,计算速度快,在很多场景下都会用到,比如:给用户上传的文件命名,数据库中保存的用户密码,下载文件后检验文件是否正确等.下面讲解在python中如何使用md5算法 ...

用到这个语句. c[c==0]=np.nan 我们具体来看一下c和np是什么 np就是我引入的pandas库, c呢是我读入csv文件的其中一列,列名为"上行业务量GB" df是整 ...

SQL中的select是根据列的名称来选取:Pandas则更为灵活,不但可根据列名称选取,还可以根据列所在的position(数字,在第几行第几列,注意pandas行列的position是从0开始)选 ...

对于百分位数,相信大家都比较熟悉,以下解释源引自百度百科. 百分位数,如果将一组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数.可表示为:一组n个观测值 ...

在金融领域中,我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布.好的信用风控模型一般从准确性.稳定性和可解释性来评估模型. 一般来说.好人样本的分布同坏人样本的分布应该是有很大不同的,KS正 ...

计算信息熵的公式:n是类别数,p(xi)是第i类的概率假设数据集有m行,即m个样本,每一行最后一列为该样本的标签,计算数据集信息熵的代码如下: from math import log def ca ...