execl表格中的一行，输入完数值，自动跳转到下一行，指定位置开始？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-06-17 02:53 标签： 表格求和不显示数值

公式特长，把公式直接粘贴到单元格，然后用Ctrl+H，把公式中的T1替换为小写金额所在的单元格（替换时只点替换按钮，不要点全部替换钮，因为只替换公式所在单元格中的内容）本回答被提问者采纳

库是一个免费、开源的第三方 Python 库，是 Python 数据分析必不可少的工具之一，它为 Python 数据分析提供了高性能，且易于使用的数据结构，即 Series 和 DataFrame。Pandas 自诞生后被应用于众多的领域，比如金融、统计学、社会科学、建筑工程等。

Pandas 库基于 Python NumPy 库开发而来，因此，它可以与 Python 的科学计算库配合使用。Pandas 提供了两种，分别是 Series（一维数组结构）与 DataFrame（二维数组结构），这两种数据结构极大地增强的了 Pandas 的数据分析能力。在本套教程中，我们将学习 Python Pandas 的各种方法、特性以及如何在实践中运用它们。

本套教程是为 Pandas 初学者打造的，学习完本套教程，您将在一定程度上掌握 Pandas 的基础知识，以及各种功能。如果您是从事数据分析的工作人员，那么这套教程会对您有所帮助。

本套教程对 Python Pandas 库进行详细地讲解，包括文件读写、统计学函数、缺失值处理、以及数据可视化等重点知识。为了降低初学者的学习门槛，我们的教程尽量采用通俗易懂、深入浅出的语言风格，相信通过对本套教程的学习，您一定会收获颇丰。

在开始学习本套教程前，首先您应该对于数据分析、数据可视化的概念有一定程度的了解，并且您已经熟练掌握 Python 语言的基础知识。其次，由于 Pandas 库是在 NumPy 库的基础上构建而来，所以建议您提前学习《》。

Pandas 是一个开源的第三方 Python 库，从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来，享有数据分析“三剑客之一”的盛名（NumPy、Matplotlib、Pandas）。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具，它的目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具。

Pandas 这个名字来源于面板数据（Panel Data）与数据分析（data analysis）这两个名词的组合。在经济学中，Panel Data 是一个关于多维数据集的术语。Pandas 最初被应用于金融量化交易领域，现在它的应用领域更加广泛，涵盖了农业、工业、交通等许多行业。

    下面介绍在不同操作系统环境下，标准发行版安装 Pandas 的方法。

    使用 pip 包管理器安装 Pandas，是最简单的一种安装方式。在 CMD 命令提示符界面行执行以下命令：

    对于不同的版本的 Linux 系统，您可以采用它们各自的包管理器来安装 Pandas。

    Pandas 通常需要与其他软件包一起使用，因此可采用以下命令，一次性安装所有包：

    #选择前三列数据，name列作为行索引 #处理未命名列，固定用法

    我们知道 Pandas 是在 NumPy 的基础构建而来，因此，熟悉 NumPy 可以更加有效的帮助我们使用 Pandas。

    NumPy 主要用 C语言编写，因此，在计算还和处理一维或多维数组方面，它要比 Python 数组快得多。关于 NumPy 的学习，可以参考《》。

    数组的主要作用是在一个变量中存储多个值。NumPy 可以轻松地处理多维数组，示例如下:

    虽然 Python 本身没有数组这个说法，不过 Python 提供一个 array 模块，用于创建数字、字符类型的数组，它能够容纳字符型、整型、浮点型等基本类型。示例如下：

    布尔索引是 NumPy 的重要特性之一，通常与 Pandas 一起使用。它的主要作用是过滤 DataFrame 中的数据，比如布尔值的掩码操作。

    下面示例展示了如何使用布尔索引访问 DataFrame 中的数据。

    首先创建一组包含布尔索引的数据，如下所示：

    然后使用.loc访问索引为 True 的数据。示例如下：

    在不改变数组数据的情况下，对数组进行变形操作，即改变数组的维度，比如 23（两行三列）的二维数组变维 32（三行两列）的二维数组。变形操作可以通过 reshape() 函数实现。

    Pandas 和 NumPy 被认为是科学计算与机器学习中必不可少的库，因为它们具有直观的语法和高性能的矩阵计算能力。下面对 Pandas 与 NumPy 进行简单的总结，如下表所示：

    Pandas主要用来处理类表格数据。 NumPy 主要用来处理数值数据。
    Pandas对于处理50万行以上的数据更具优势。 NumPy 则对于50万以下或者更少的数据，性能更佳。
    与 NumPy相比，Pandas会消耗大量的内存。 NumPy 会消耗较少的内存。

    在某些情况下，需要执行一些 NumPy 数值计算的高级函数，这个时候您可以使用 to_numpy() 函数，将 DataFrame 对象转换为 NumPy ndarray 数组，并将其返回。函数的语法格式如下：

    • dtype：可选参数，表示数据类型；
    • copy：布尔值参数，默认值为 Fales，表示返回值不是其他数组的视图。

    下面使用示例，了解该函数的使用方法。示例 1：

    可以通过 type 查看其类型，输出如下：

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