基本使用：创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个...
自己写一个class定义小时线的内容字段 然后逐行读取tuple，记录下小时线的ohlc 判断时间满足条件就生成一条新的bar
pandas.DataFrame.iterrows DataFrame.iterrows() 迭代(iterate)覆盖整个DataFrame的行中，返回(index, Series)对。 import numpy as np import pandas as pd def _map(data, exp): for index, row in data.iterrows(): # 获取每行的index、row ...
1.queryset是查询集，就是传到服务器上的url里面的查询内容。Django会对查询返回的结果集QuerySet进行缓存，这是为了提高查询效率。也就是说，在你创建一个QuerySet对象的时候，Django并不会立即向数据库发出查询命令，只有在你需要用到这个Quer...
这个用SPSS的哑变量做，假设年轻是1 表示18到25岁，中年是2 表示26到50岁，老年是3 表示51到100，具体操作是transform/ recode into different variables.，然后把你的数据选入右边框中，在output variable 中命名一个分组后数据保存的名称...
我要介绍的第一项任务是把某几列相加然后添加一个总和栏。 首先我们将excel 数据 导入到pandas数据框架中。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("excel-comp-data.xlsx") df.head()
应该是vlookup的典型使用, 用来检索现有列表信息, 通过客户名称检索该客户的其他信息.假如A-C列是原始信息, 在E列进行查询然后在F列显示相应的信息E1输入三元 F1输入函数: =vlookup(E1,A:C,2) 得到的就是对应三元的B列的信息
首先，为了以后在处理大量数据的效率，一定要养成【不】使用循环的方式处理pandas或者numpy数据的习惯， 最好使用包内置的方法或者被重载过的通用方法来实现。以前刚接触pandas的时候，处理10W+的是数据的时候，用循环处理，等了半天都没有结果...
楼上说的不对，sum是普通的求和，在筛选的情况下，应该用SUBTOTAL(9,B2:B7) 其中9是固定参数，B2和B7是整个数据的范围，求和结果可以根据筛选的变化同步变化。
data---select--if设置条件即可。数据--选择--if条件进行设置。