cell在python中的用法

‘壹’ python怎么创建元胞数组cell

貌似不可能吧。 个人理解：a=[1,2];b=[3,4];c=[a,b];那怎么读取c中的元素名称，貌似c直接存储数，而不存元素名称吧。 以上仅个人理解，不知对错。

‘贰’ 用python写测试脚本，怎么拿到table中某个cell中的值

利用soup，find_all方法获取cell数列，然后通过数列获取想要的具体值。

‘叁’ python 怎么修改pandas的某个cell的值

数据缺失
数据缺失在大部分数据分析应用中都很常见，Pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组中的缺失数据，他只是一个便于被检测出来的数据而已。
from pandas import Series,DataFrame

string_data=Series(['abcd','efgh','ijkl','mnop'])

print(string_data)
print("...........\n")
print(string_data.isnull())12345671234567

Python内置的None值也会被当作NA处理
from pandas import Series,DataFrame

string_data=Series(['abcd','efgh','ijkl','mnop'])

print(string_data)
print("...........\n")

string_data[0]=None
print(string_data.isnull())123456789123456789

处理NA的方法有四种：dropna,fillna,isnull,notnull
is(not)null，这一对方法对对象做出元素级的应用，然后返回一个布尔型数组，一般可用于布尔型索引。
dropna，对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series。
问题在于DataFrame的处理方式，因为一旦drop的话，至少要丢掉一行（列）。这里解决方法与前面类似，还是通过一个额外的参数：dropna(axis=0,how=’any’,thresh=None)，how参数可选的值为any或者all.all仅在切片元素全为NA时才抛弃该行(列)。thresh为整数类型，eg:thresh=3,那么一行当中至少有三个NA值时才将其保留。
fillna,fillna(value=None,method=None,axis=0)中的value除了基本类型外，还可以使用字典，这样可以实现对不同列填充不同的值。
过滤数据：
对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series：
from pandas import Series,DataFrame
from numpy import nan as NA

data=Series([1,NA,3.5,NA,7])

print(data.dropna())123456123456

另一个过滤DataFrame行的问题涉及问题序列数据。假设只想留一部分观察数据，可以用thresh参数实现此目的：
from pandas import Series,DataFrame, np
from numpy import nan as NA

data=DataFrame(np.random.randn(7,3))

data.ix[:4,1]=NA
data.ix[:2,2]=NA

print(data)

print("...........")

print(data.dropna(thresh=2))

不想滤除缺失的数据，而是通过其他方式填补“空洞”，fillna是最主要的函数。
通过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为那个常数值：
from pandas import Series,DataFrame, np
from numpy import nan as NA

data=DataFrame(np.random.randn(7,3))

data.ix[:4,1]=NA
data.ix[:2,2]=NA

print(data)

print("...........")

print(data.fillna(0))

若是通过一个字典调用fillna，就可以实现对不同列填充不同的值。
from pandas import Series,DataFrame, np
from numpy import nan as NA

data=DataFrame(np.random.randn(7,3))

data.ix[:4,1]=NA
data.ix[:2,2]=NA

print(data)

print("...........")

print(data.fillna({1:111,2:222}))

可以利用fillna实现许多别的功能，比如可以传入Series的平均值或中位数：
from pandas import Series,DataFrame, np
from numpy import nan as NA

data=Series([1.0,NA,3.5,NA,7])
print(data)
print("...........\n")
print(data.fillna(data.mean()))

123456789123456789

检测和过滤异常值
异常值(outlier)的过滤或变换运算在很大程度上就是数组运算。如下一个(1000,4)的标准正态分布数组：
from pandas import Series,DataFrame, np
from numpy import nan as NA

data=DataFrame(np.random.randn(1000,4))
print(data.describe())

print("\n....找出某一列中绝对值大小超过3的项...\n")
col=data[3]
print(col[np.abs(col) > 3] )

print("\n....找出全部绝对值超过3的值的行...\n")
print(col[(np.abs(data) > 3).any(1)] )

移除重复数据
DataFrame的plicated方法返回一个布尔型Series，表示各行是否是重复行。
from pandas import Series,DataFrame, np
from numpy import nan as NA
import pandas as pd
import numpy as np

data=pd.DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4, 'k2':[1,1,2,2,3,3,4]})
print(data)
print("........\n")
print(data.plicated())123456789123456789

与此相关的还有一个drop_plicated方法，它用于返回一个移除了重复行的DataFrame：
from pandas import Series,DataFrame, np
from numpy import nan as NA
import pandas as pd
import numpy as np

data=pd.DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4, 'k2':[1,1,2,2,3,3,4]})
print(data)
print("........\n")
print(data.drop_plicates())123456789123456789

上面的两个方法会默认判断全部列，也可以指定部分列进行重复项判断，假设还有一列值，而只希望根据k1列过滤重复项。
from pandas import Series,DataFrame, np
from numpy import nan as NA
import pandas as pd
import numpy as np

data=pd.DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4, 'k2':[1,1,2,2,3,3,4]})
data['v1']=range(7)
print(data)
print("........\n")
print(data.drop_plicates(['k1']))1234567891012345678910

plicates和drop_plicates默认保留第一个出现的值组合。传入take_last=True则保留最后一个：
from pandas import Series,DataFrame, np
from numpy import nan as NA
import pandas as pd
import numpy as np

data=pd.DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4, 'k2':[1,1,2,2,3,3,4]})
data['v1']=range(7)
print(data)
print("........\n")
print(data.drop_plicates(['k1','k2'],take_last=True))1234567891012345678910

‘肆’ python如何对excel数据进行处理

在python语言中，可以使用xlrd和xlwt两个库操作excel。
在python语言中处理Excel的方法：
在python项目中，新建python文件，并依次导入xlrd和xlwt。
接着调用open_workbook()方法，打开一个excel文件
调用sheet_by_name()方法，读取文件的sheet页
如果是后面加了个s，sheet_names表示获取excel中所有的sheet页
利用sheets()方法加序号，可以获取某个sheet页对象
如果想要获取excel某个sheet页中记录的总数，使用nrows
在cell()中传入两个值，一个行一个列，然后value获取对应单元格的值
推荐：python视频教程以上就是小编分享的关于python如何对excel数据进行处理的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

‘伍’ 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。

‘陆’ 在python语言中CellA=PartA.cell[:]时什么意思

object.attribute
表示得到对象的属性
然后一个变量值，是列表类型的话可以通过
listTypeValue[startNum:endNum]
去获得从startNum到endNum中这段的值
而如果把startNum到endNum都省略的话，则表示从头到尾，获得所有的。

所以你那句的意思是：
获得对象PartA中属性cell（是个列表）中的所有的值。

‘柒’ 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 installxlrd；Pip3 install xlwt。

‘捌’ 麻烦注释一下python其中语句的含义。

使用cell(col,0).value 作为 键，cell(col,1).value作为 值，构建了键值对，存储在zd 这个字典中

字典对键值的引用 可以使用， 字典名[键] = 值 的方式

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