pythonindex函数可以直接使用吗 如何使用EXCEL的VBA函数进行编程？
如何使用EXCEL的VBA函数进行编程？
VBA中也可以建议使用的函数主要有：VBA内置函数、Excel函数、用户自定义函数。
举例说明：
内置函数是VBA以前设计什么好的存放在VBA内部的子程序。每个函数代表一种运算并前往一个值。动态链接库格式万分感谢：
函数名(参数列表)
如：abs(-3)换算-3的绝对值，赶往3
有所不同的函数其功能是完全不同的，参数的个数和含义也不是一样的，有的函数必须1个参数，有的2个，有的甚至3个或更多，还有的原函数不需参数。
要只能证明的是：函数不是什么语句，它只能会出现在表达式中。
abs(-3)错误
xabs(-3)正确的
这是其中二例，很多很多强横无比功能，篇幅不大，略举几例。，个人建议找专业的书籍，的或在头条专栏里看看吧有没有相关的图文或视频去看看，那样的话你会进步马上。
如何使用Python Pandas模块读取各类型文件？
Python的pandas库是使Python成为主要用于数据分析的出色编程语言的一件事。Pandas使导入，分析和可视化数据变得更加非常很难。它确立在NumPy和matplotlib之类的软件包的基础上，使您是可以方便些地并且大部分数据分析和可视化工作。
在此Python数据科学教程中，我们将在用EricGrinstein抓取的数据，建议使用Pandas分析什么无论是流行的视频游戏评论网站IGN的视频游戏评论。哪个主机赢得了“控制台大战”(就游戏的审查而言)?该数据集将帮助我们看出答案。
当我们分析视频游戏评论时，我们将清楚重要的Pandas概念，或者索引。您是可以再继续接受下去，并在我们的许多其他Python教程之一中或注册一PythonPandas课程来打听一下无关Python和Pandas的更多信息。我们的许多其他数据科学课程也都可以使用Pandas。
千万记住帮一下忙，本教程在用Python3.5c语言设计，并使用JupyterNotebook构建体系。您很有可能不使用的是Python，pandas和Jupyter的更新版本，但最后应该要基本相同。
用Pandas导入数据
如果您还在在用本教程，则要直接下载数据集，您可以不在此处接受你的操作。
我们将采取的措施的最先是读取数据。数据以逗号分隔开来的值或csv文件存储，其中5行用换行分隔，每列用逗号(,)分隔。这是ign.csv文件的前几行：
如您在上方见到的，文件中的每一行代表一个游戏，该游戏早就过IGN审查。这些列真包含关联该游戏的信息：
1)score_phrase—IGN怎么用一个词形容人游戏。这链接到它收到消息的分数。
2)title-游戏名称。
3)url—您可以在其中栏里点求下载评论的URL。
4)platform-审查游戏的平台(PC，PS4等)。
5)score—游戏的内线得分，从1.0到10.0。
6)genre—游戏类型。
7)editors_choice-N如果没有游戏不是编辑选择的Y话，这样是。这与得分密不可分。
8)release_year-游戏发布的年份。
9)release_month-游戏先发布的月份。
10)release_day-游戏发布的那天。
也有一个前导列，其中包含行索引值。我们也可以放心好了地遗漏掉此列，但稍后将深入交流哪些索引值。
就是为了在Python和pandas中比较有效地去处理数据，我们必须将csv文件读取到PandasDataFrame中。DataFrame是它表示和如何处理表格数据的一种，表格数据是表格形式的数据，或者电子表格。表格数据具高行和列的格式，那像我们的csv文件差不多，但如果没有我们是可以将其以及表格栏里点，则对于更也易写作和排序。
目的是读入数据，我们必须不使用_csv函数。此函数将接收一个csv文件并赶往一个DataFrame。200元以内代码将：
a.导出pandas库。我们将其文件属性为，pd尽快更快地再输入。这是数据分析和数据科学中的标准约定，您你经常会看见导入的Pandas那像pd其他人的代码完全不一样。
b.读ign.csv入一个DataFrame，并将结果怎么分配给一个名为的新变量，reviews希望能够我们这个可以reviews单独语句我们的数据。
读完后DataFrame后，以更很直观的去看看我们所获得的内容将很有帮助。Pandas方便些地为我们可以提供了两种方法，可以快速地将数据打印到表中。这些功能是：
1)DataFrame.head()—打印DataFrame的前N行，其中N是您以及参数讯息传递给函数的数字，即DataFrame.head(7)。如果不讯息传递任何参数，则缺省设置为5。
2)DataFrame.tail()—不打印DataFrame的之后N行。同样的，默认值为5。
我们将使用该head方法一栏其中的内容reviews：
我们还可以不ftp连接属性，以栏里点以下行reviews：
如我们所见，所有内容均已正确的读取文件-我们有18,625行和11列。
与带有的scikit-learn这样的Python软件包而言，不使用Pandas的一大优势是Pandas愿意我们手中掌握具备差别数据类型的列。在我们的数据集中在一起，reviews我们有存储浮点值(如)score，字符串值(如score_phrase)和整数(如)的列release_year，但在此处使用NumPy会很困难，但Pandas和Python可以挺好的地如何处理它。
现在我们巳经对的地读取数据了数据，让我们就开始成立索引reviews以获取所需的行和列。
用Pandas索引DataFrames
之前，我们建议使用了该head方法来打印的第一5行reviews。我们是可以使用方法结束同样的事情。该iloc方法允许我们按位置检索行和列。而，我们是需要指定所需行的位置在内所需列的位置。下面的代码将reviews.head()通过中,选择行0到5，在内数据几乎全部的所有列来图片文件夹我们的结果：
让我们更潜近地研究什么我们的代码：我们指定了是想的rows0:5。这意味着我们是想从position0到(但不以及)position的行5。
第一行被其实是在位置0，所以中,选择行0:5给了我们行的位置0，1，2，3，和4。我们也是需要所有列，而且不使用快捷来选择它们。它的工作是这样的：假如我们不就是喜欢第一个位置值，比如:5，那是题中我们的意思0。假如我们忽略了那个位置值(如)0:，则假设条件我们是指DataFrame中的后来一行或后来一列。我们必须所有列，而只委托了一个冒号(:)，没有任何位置。这使我们的列从0到后来一列。以下是一些索引示例这些结果：
1)[:5,:]—第一5行，在内这些行的所有列。
2)[:,:]—整个DataFrame。
3)[5:,5:]—从位置5结束的行，从位置就开始的列5。
4)[:,0]—第一列，包括该列的所有行。
5)[9,:]—第十行，这些该行的所有列。
按位置索引与NumPy索引更加几乎一样。如果您想打听一下许多信息，可以不阅读理解我们的NumPy教程。现在我们明白了了要如何按位置索引，让我们删除第一列，该列没有任何有用信息：
在Pandas中使用标签在Python中组建索引
呢既然我们明白怎么按位置检索行和列，这样值得你去爱想研究建议使用DataFrames的另一种要注意方法，即按标签检索行和列。与NumPy相比，Pandas的通常优势在于，每一列和每一行也有一个标签。也可以如何处理列的位置，只不过没法潜进来哪个数字不对应于哪个列。
我们可以使用方法处理标签，该方法不能我们建议使用标签而不是位置参与索引。我们可以reviews使用200以内loc方法没显示前五行：
上面的内容只不过与根本不会太大的不同[0:5,:]。这是毕竟但他行标签这个可以常规任何值，但我们的行标签与位置精确匹配。您是可以在上方表格的最左侧看见了行标签(它们以粗体总是显示)。您还可以按照访问网络DataFrame的index属性来一栏它们。我们将显示的行索引reviews：
Int64Index([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99,...],dtypeint64)
只不过，索引不是有总是与位置版本问题。在下面的代码单元中，我们将：
a.获取行10至行20的reviews，并分配结果some_reviews。
b.不显示的第一5行some_reviews。
如前述所示，在中some_reviews，行索引最初起源于，10已经结束于20。所以，接触loc在用小于等于10或大于的数字20将可能导致错误：
some_reviews.loc[9:21,:]
通常而言，在可以使用数据时，列标签这个可以使工作变地非常很快。我们这个可以在loc方法中更改列标签，以按标签而也不是按位置检索系统列。
我们还可以不实际传入列表来一次委托多个列：
Pandas系列对象
我们可以不实际几种有所不同的在Pandas中检索单个列。到目前为止，我们巳经看见了两种语法：
1)[:,1]—将检索第二列。
2)reviews.loc[:,score_phrase]—还将检索到第二列。
还有第三种甚至还更很容易的方法来检索整列。我们是可以在方括号中指定你列名称，例如可以使用字典：
我们还可以按照100元以内方法建议使用列列表：
当我们数据库检索单个列时，但是是在检索到Pandas Series对象。DataFrame存储表格数据，而Series存储数据的单列或单行。
我们可以不验证验证单个列是否是为系列：
我们可以手动创建角色系列以好些地所了解其工作原理。要修改一个Series，我们在类的对象它时将一个列表或NumPy数组传信给Series对象：
系列这个可以包涵任何类型的数据，除了混合类型。在这里，我们创建一个乾坤二卦字符串对象的系列：
在Pandas中创建角色一个DataFrame
我们也可以实际将多个Series传信到DataFrame类中来创建角色DataFrame。在这里，我们传出还未修改的两个Series对象，
s1作为第一行，s2另外第二行：
我们还这个可以使用列表列表完成同样的的事情。每个内部列表在结果DataFrame中被其为一行：
我们这个可以在修改DataFrame时指定列标签：
在内行标签(索引)：
还请注意，不必须窝进和不能的行。我们早就以这种汇编语言了代码，以使其更更易解析，不过您经常会会遇到了将它们所有不能写一行的情况。例如，200以内代码将才能产生与我们在本段上方的表中注意到的结果已经完全相同的结果：
不管如何，直接添加标签后，便这个可以在用它们对DataFrame参与索引：
columns要是将字典传信给DataFrame构造函数，则也可以跳指定你关键字参数的操作。这将自动启动设置中列名称：
PandasDataFrame方法
通常而言，scikit-learnDataFrame中的每一列也是Series对象：
我们这个可以在Series对象上全局函数与在DataFrame上是可以动态链接库的大多数相同的方法，和head：
PandasSeries和DataFrames还具备其他使计算出更简单的方法。或者，我们可以不使用方法来查看Series的均值：
我们还这个可以内部函数相似的方法，该方法默认情况下将里查DataFrame中每个数字列的平均值：
我们是可以可以修改axis关键字参数以mean计算每行或每列的平均值。默认情况下，axis等于零0，并将计算出每列的平均值。我们还可以不将其设置1为可以计算每行的平均值。请特别注意，这只会计算每行中数值的平均值：
(axis1)
0510.500
1510.500
2510.375
3510.125
4510.125
5509.750
6508.750
7510.250
8508.750
9509.750
10509.875
11509.875
12509.500
13509.250
14509.250
...
18610510.250
18611508.700
18612509.200
18613508.000
18614515.050
18615515.050
18616508.375
18617508.600
18618515.025
18619514.725
18620514.650
18621515.000
18622513.950
18623515.000
18624515.000
Length:18625,dtype:float64
Series和DataFrames上有很多的的的方法mean。这里有一些更方便的东西：
1)—直接输入DataFrame中各列之间的相关性。
2)—换算每个DataFrame列中非空值的数量。
3)—在每一列中可以找到大值。
4)—里查每一列中的最小值。
5)—里查每列的中位数。
6)—里查每列的标准偏差。
.例如，我们是可以在用该corr方法一栏有无有任何列与关联score。这这个可以提醒我们最近首页的游戏完成了更高的评价(release_year)，肯定在年底之前发布的游戏完成了更好的评分(release_month)：
而就我们在上面看到的现在这样，我们的数字列都就没与关联score，因此我们明白发布时间与评论评分却不是线性相关性。
DataFrameMath与Pandas
我们还可以使用pandas在Python中的Series或DataFrame对象上负责执行数算。的或，我们这个可以将score列中的每个值乘以22以将刻度从0–可以切换10到0–5：
reviews[score]/2
04.50
14.50
24.25
34.25
44.25
53.50
61.50
74.50
81.50
93.50
103.75
113.75
123.50
134.50
144.50
...
186103.00
186112.90
186123.90
186134.00
186144.60
186154.60
186163.75
186174.20
186184.55
186193.95
186203.80
186214.50
186222.90
186235.00
186245.00
Name:score,Length:18625,dtype:float64
所有具体用法的数算符在Python的工作，如，-，*，/，和^将在系列或DataFrames大Pandas的工作，但是将适用于每一个元素在一个数据帧或一个系列。
Pandas中的布尔索引
现在我们也了解了一些Pandas的基础知识，让我们不再进行分析。我们前面看见的，平均都在值的score列reviews左右7。如果我们想可以找到所有得分多都高于平均水平的游戏怎么办?
我们可以先进行也很。也很会将“系列”中的每个值与重新指定值参与也很，然后生成沉淀一个“系列”，其中包涵意思是比较比较状态的布尔值。可以使用Python Pandas分析什么视频游戏数据或者，看到哪些行的score值小于7：
score_filterreviews[score]r267
score_filter
0True
1True
2True
3True
4True
5False
6False
7True
8False
9False
10True
11True
12False
13True
14True...
18610False
18611False
18612True
18613True
18614True
18615True
18616True
18617True
18618True
18619True
18620True
18621True
18622False
18623True
18624True
Name:score,Length:18625,dtype:bool
有了布尔系列后，我们是可以不使用它来选择类型DataFrame中该系列包涵value的行True。因为，我们没法你选择行reviews，其中score小于7：
可以不使用多个条件通过过滤。打比方我们要查找针对连续发行Xbox One的得分超过的游戏7。在下面的代码中，我们：
a.系统设置两个条件的过滤器：
1)检查是否是score为07。
2)检查是否需要platform互相垂直Xbox One
b.应用过滤器以reviews仅声望兑换所需的行。
c.使用head方法再打印的第一5行filtered_reviews。
在在用多个条件接受过滤时，将每个条件装在括号中王用一个amp符号(amp)连成一体是很最重要的。
Pandas图
现在我们很清楚该如何过滤后，我们可以创建角以观察的回忆一下其分布Xbox One与的回顾曾经广泛分布PlayStation 4。这将好处我们可以确定哪个控制台本身更好的游戏。
我们也可以直方图来你做到这一点，该直方图将绘制的差别得分范围内的频率。我们可以不使用方法为每个控制台可以制作一个直方图。该方法借用幕后的流行Python绘图库matplotlib生成美观的绘图。
该plot方法设置为为手工绘制折线图。我们必须传去关键字参数kindhist来绘制图直方图。在下面的代码中，我们：
a.拨打%matplotlibinline以在Jupyter笔记本中设置绘图。
b.过滤reviews以仅包含有关的数据Xbox One。
c.绘制图score列。
我们也可以对PS4：
从我们的直方图中可以看出，与相比，PlayStation 4具有更高评级的游戏Xbox One。
显然，这只是冰山一角，涉及到我们可以用来分析什么该数据集的潜在动机方向，但我们已经有了另一个很好的开端：我们已经不使用Python和pandas导出了数据集，并能学会了可以使用各种不同的索引方法选择我们要想的数据点，并通过了一些飞快的探索性数据分析，以回答我们结束时遇到的问题。
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