programming python

Cách in các số trong một hàng Python

Theo mặc định, Excel không in tiêu đề cột [A, B, C, v.v. ] hoặc tiêu đề hàng [1, 2, 3, v.v. ] xuất hiện dọc theo đường viền của trang tính

Làm theo các bước sau để in tiêu đề cột và hàng cho trang tính

Bấm vào trang tính. Nếu bạn muốn làm điều này cho nhiều trang tính, bạn có thể nhóm chúng lại

Trên Ribbon, bấm vào tab Bố cục Trang

Trong nhóm Tùy chọn Trang tính, bên dưới Đầu đề, chọn hộp kiểm In

Ghi chú. Bạn cũng có thể nhấp vào biểu tượng mở rộng nhỏ

, rồi bên dưới In, chọn hộp kiểm Tiêu đề hàng và cột.

Để in trang tính, hãy nhấn CTRL+P để mở hộp thoại In, rồi bấm OK

Lời khuyên

  • Để xem trước trang tính trước khi in, hãy nhấn CTRL+F2

  • Theo mặc định, Excel sử dụng kiểu tham chiếu A1, tham chiếu đến các cột dưới dạng chữ cái và hàng dưới dạng số. Nếu bạn thấy số thay vì chữ cái trong tiêu đề cột thì sổ làm việc của bạn đang sử dụng kiểu tham chiếu R1C1 thay thế. Để chuyển về kiểu tham chiếu A1, hãy đi tới Tệp > Tùy chọn > Công thức, sau đó, bên dưới Làm việc với công thức, hãy bỏ chọn hộp kiểm kiểu tham chiếu R1C1

    Nếu bạn đang sử dụng Excel 2007, hãy nhấp vào Nút Microsoft Office

    rồi nhấp vào Tùy chọn Excel > Công thức.

  • Bạn không thể tùy chỉnh số và chữ cái trong tiêu đề hàng và cột. Nếu mục tiêu của bạn là gắn nhãn các cột hoặc hàng trong trang tính của mình, chỉ cần bấm vào một ô, nhập văn bản bạn muốn sử dụng, rồi nhấn TAB để di chuyển đến ô tiếp theo. Ví dụ: bạn có thể gắn nhãn số lượng bán hàng hàng tháng bằng cách nhập tên tháng vào ô A1 đến L1


     

    Bạn có thể sử dụng tính năng điền trong Excel để nhanh chóng tạo nhãn, chẳng hạn như chuỗi tháng. Để biết thêm thông tin, hãy xem Tự động điền dữ liệu vào ô trang tính. Bạn cũng có thể thiết lập dữ liệu của mình dưới dạng bảng Excel, bảng này có thể tự động đặt hàng đầu tiên làm hàng tiêu đề

  • Để in dữ liệu cụ thể ở đầu hoặc bên cạnh của mỗi trang được in—chẳng hạn như tên của các tháng xuất hiện trên hàng đầu tiên của trang tính—hãy xem Lặp lại hàng hoặc cột trên mỗi trang được in

    Bạn có thể lấy số lượng hàng trong Pandas DataFrame bằng cách sử dụng thuộc tính 

    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    9 và 
    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    0. Pandas cho phép chúng tôi có được hình dạng của DataFrame bằng cách đếm số lượng hàng trong DataFrame

    Thuộc tính 

    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    1 trả về các hàng và cột, đối với các hàng lấy nó từ chỉ mục đầu tiên bằng 0; . Ngoài ra, để tìm số hàng tồn tại trong DataFrame, bạn có thể sử dụng DataFrame. Count[], nhưng đây không phải là phương pháp được khuyến nghị do các vấn đề về hiệu suất

    nguồn. ngăn xếp chồng lên nhau. com

    Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích cách đếm hoặc tìm số lượng hàng DataFrame với các ví dụ

    1. Ví dụ nhanh về Lấy số hàng trong DataFrame

    Nếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về cách lấy số lượng hàng [số lượng hàng] trong DataFrame của gấu trúc

    
rows_count = len[df.index]
rows_count = len[df.axes[0]]
rows_count = df.shape[0]
rows_count = df.count[][0]

    Nếu bạn là người mới học Pandas, hãy đọc hết bài viết vì tôi đã giải thích các ví dụ này với dữ liệu mẫu để hiểu rõ hơn

    Hãy tạo một Khung dữ liệu Pandas với một từ điển gồm các danh sách, các tên cột của Khung dữ liệu gấu trúc 

    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    2, 
    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    3, 
    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    4, 
    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    5

    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]

    Sản lượng dưới sản lượng

    
   Courses  Courses Fee Duration  Discount
0    Spark        22000   30days      1000
1  PySpark        25000   50days      2300
2   Hadoop        23000   30days      1000
3   Python        24000     None      1200
4   Pandas        26000      NaN      2500

    2. Nhận số hàng trong DataFrame

    Bạn có thể sử dụng 

    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    9 để tìm số hàng trong pandas DataFrame, 
    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    7 trả về 
    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    8 và sử dụng nó trên 
    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    9 để lấy số lượng. Bạn cũng có thể sử dụng 
    
   Courses  Courses Fee Duration  Discount
0    Spark        22000   30days      1000
1  PySpark        25000   50days      2300
2   Hadoop        23000   30days      1000
3   Python        24000     None      1200
4   Pandas        26000      NaN      2500
    0 nhưng điều này hoạt động chậm hơn khi so sánh với 
    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    9 vì nó có ít lệnh gọi hàm hơn. Cả hai đều nhanh hơn 
    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    0 để đếm

    Nếu hiệu suất không phải là một hạn chế, tốt hơn hãy sử dụng 

    
   Courses  Courses Fee Duration  Discount
0    Spark        22000   30days      1000
1  PySpark        25000   50days      2300
2   Hadoop        23000   30days      1000
3   Python        24000     None      1200
4   Pandas        26000      NaN      2500
    0 vì điều này gọn gàng và dễ đọc

    
rows_count = len[df.index]
rows_count = len[df.axes[0]]
rows_count = df.shape[0]
rows_count = df.count[][0]
    3

    3. Nhận số lượng hàng trong DataFrame bằng phương pháp 
    
   Courses  Courses Fee Duration  Discount
0    Spark        22000   30days      1000
1  PySpark        25000   50days      2300
2   Hadoop        23000   30days      1000
3   Python        24000     None      1200
4   Pandas        26000      NaN      2500
    4

    Pandas cũng cung cấp thuộc tính 

    
   Courses  Courses Fee Duration  Discount
0    Spark        22000   30days      1000
1  PySpark        25000   50days      2300
2   Hadoop        23000   30days      1000
3   Python        24000     None      1200
4   Pandas        26000      NaN      2500
    5 trả về một bộ trục DataFrame của bạn cho các hàng và cột. Truy cập các trục[0] và gọi 
    
   Courses  Courses Fee Duration  Discount
0    Spark        22000   30days      1000
1  PySpark        25000   50days      2300
2   Hadoop        23000   30days      1000
3   Python        24000     None      1200
4   Pandas        26000      NaN      2500
    6 để trả về số lượng hàng. Đối với số lượng cột, hãy sử dụng 
    
   Courses  Courses Fee Duration  Discount
0    Spark        22000   30days      1000
1  PySpark        25000   50days      2300
2   Hadoop        23000   30days      1000
3   Python        24000     None      1200
4   Pandas        26000      NaN      2500
    7. Ví dụ. 
    
   Courses  Courses Fee Duration  Discount
0    Spark        22000   30days      1000
1  PySpark        25000   50days      2300
2   Hadoop        23000   30days      1000
3   Python        24000     None      1200
4   Pandas        26000      NaN      2500
    8

    
rows_count = len[df.index]
rows_count = len[df.axes[0]]
rows_count = df.shape[0]
rows_count = df.count[][0]
    9

    4. sử dụng df. shape[0] để lấy số lượng hàng

    Pandas

    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    1 trả về số lượng hàng và cột, 
    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    0 được sử dụng để lấy số lượng hàng. Sử dụng 
    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    1 để lấy số lượng cột

    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    1

    5. sử dụng df. phương pháp đếm []

    Đây không phải là cách tiếp cận được khuyến nghị do hiệu suất của nó, nhưng tôi vẫn cần đề cập đến điều này vì đây cũng là một trong những cách tiếp cận để lấy số lượng hàng của DataFrame. Lưu ý rằng điều này bỏ qua các giá trị từ các cột có 

    
rows_count = len[df.index]
rows_count = len[df.axes[0]]
rows_count = df.shape[0]
rows_count = df.count[][0]
    32 hoặc 
    
rows_count = len[df.index]
rows_count = len[df.axes[0]]
rows_count = df.shape[0]
rows_count = df.count[][0]
    33 trong khi tính toán số lượng. Như bạn thấy, DataFrame của tôi chứa 2 giá trị Không/nan trong cột 
    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    4 do đó nó trả về 3 thay vì 5 trong ví dụ bên dưới

    in [df. count[]] # Kết quả bên dưới, count[] trả về số lượng của từng cột Khóa học 5 Học phí khóa học 5 Thời lượng 3 Giảm giá 5 dtype. int64

    Bây giờ hãy xem cách lấy số lượng hàng

    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    5

    Phần kết luận

    Trong bài viết này, bạn đã học cách tìm/lấy số lượng hàng [đơn giản là số lượng hàng] trong DataFrame bằng cách sử dụng cả 

    
import pandas as pd
import numpy as np
technologies= {
    'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas"],
    'Courses Fee' :[22000,25000,23000,24000,26000],
    'Duration':['30days','50days','30days', None,np.nan],
    'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500]
          }
df = pd.DataFrame[technologies]
print[df]
    1 của DataFrame, bạn đã học cách lấy nó từ 
    
rows_count = len[df.index]
rows_count = len[df.axes[0]]
rows_count = df.shape[0]
rows_count = df.count[][0]
    36 và 
    
rows_count = len[df.index]
rows_count = len[df.axes[0]]
rows_count = df.shape[0]
rows_count = df.count[][0]
    37, 
    
rows_count = len[df.index]
rows_count = len[df.axes[0]]
rows_count = df.shape[0]
rows_count = df.count[][0]
    38 và những người khác

Bài Viết Liên Quan

Kích hoạt một ô trong Excel có nghĩa là gì?
Du thuyền từ Sydney 2024
Các chương trình mà python sẽ hỏi trong cuộc phỏng vấn là gì?
Sử dụng Python trong cuộc phỏng vấn của Google có ổn không?
Làm cách nào để trả về một từ điển trong Python?
Làm cách nào chúng tôi có thể nhận URL trong JavaScript?
17 Th02 2023 thời tiết
Hệ điều hành linux pdf
Python Openpyxl 3
Cách tính trung bình năm trong Excel
Bếp khè công nghiệp giá bao nhiêu
Đọc tệp dưới dạng byte python
Đối số lặp lại chức năng Python
Rifle paper co 2023 12-month appointment notebook
Làm cách nào để xóa tham số truy vấn khỏi URL trong php?
Gõ python xác định các phím từ điển
Javascript nội tuyến xhtml
Ma trận ngẫu nhiên trong Python
Thanh công cụ Google Trang tính iPad
Python nhận tuần trong tháng

Toplist mới

#1
Top 9 tập bản đồ lớp 8 bài 31 2023
7 tháng trước
#2
Top 6 kết quả thi hsg đà nẵng 2022 2023
7 tháng trước
#3
Top 9 tủ nhựa đài loan 4 cánh 3d 2023
7 tháng trước
#4
Top 9 chất khí có thể làm mất màu dung dịch nước brom là: a. so2. b. co2. c. o2. d. hcl. 2023
7 tháng trước
#5
Top 8 tìm việc làm tiện, phay bảo q7 2023
7 tháng trước
#6
Top 3 tôi xuyên thành tiểu kiều the của lão đại phản 2 2023
7 tháng trước
#7
Top 9 đổi mới phong cách, thái độ phục vụ của cán bộ y tế hướng tới sự hài lòng của người bệnh 2023
7 tháng trước
#8
Top 2 bài the dục phát triển chung lớp 6 2022 2023
7 tháng trước
#9
Top 3 bài giảng vũ điệu sắc màu (lớp 4) 2023
7 tháng trước

Bài mới nhất

Khi nào đăng ký nguyện vọng đại học 2023 năm 2024
Trung tâm thực tại y khoa bình hòa tp hcm năm 2024
Bài toán liên quan tới mức cường độ âm năm 2024
Tính bảo hiểm xã hội theo mức lương nào năm 2024
Top 5 em gái đồng phim sex đẹp nhất năm 2024
Cơ sở hình thành các nền văn minh phương đông năm 2024
Bài tập vẽ hình tiêu chuẩn jis 2d sang 3d năm 2024
Top and bottom margins in word not showing năm 2024
Lưu văn bản vào đĩa ta thực hiện năm 2024
Cách hủy thông báo phát hành hóa đơn điện tử năm 2024

Chủ Đề

programming Hỏi Đáp Toplist Là gì Mẹo Hay Địa Điểm Hay mẹo hay Học Tốt Công Nghệ Nghĩa của từ Khỏe Đẹp Bao nhiêu đánh giá Top List bao nhieu bao nhiêu hướng dẫn Bài tập Xây Đựng So Sánh Tiếng anh So sánh Sản phẩm tốt Ngôn ngữ Bài Tập javascript Thế nào Ở đâu Hướng dẫn Dịch Máy tính Tại sao Đại học Món Ngon Khoa Học