=AF5 + AG5*365 修改公式 AG5单元格没有数据则返回空值

时间: 2024-03-16 20:46:00 浏览: 57

SciPy.org 003 用PyQt5显示pandas的DataFrame数据

pandas中的DataFrame有以下基本属性：属性描述 1 values 返回ndarray类型对象 2 index 行索引 3 columns 列索引 4 axes 行和列索引 5 T 行和列对换 6 info 对象信息 7 head(i) 显示前i行数据 8 tail(i) 显示后i行数据 9 describe() 数据按列的统计信息 10 DataFrame() 初始化创建一个df数据： data = {'性别': ['男', '女', '女', '男', '男'], '姓名': ['小明在本篇介绍中，我们将探讨如何使用Python的PyQt5库来展示pandas DataFrame的数据。我们需要了解pandas DataFrame的一些基本属性，然后再讨论如何利用PyQt5构建一个数据视图。 **pandas DataFrame的基本属性：** 1. **values** - 返回一个ndarray类型对象，包含DataFrame的所有数据。 2. **index** - 表示行索引，可以是整数或其他自定义值。 3. **columns** - 存储列名，是Index对象。 4. **axes** - 包含行和列索引，提供对DataFrame维度的访问。 5. **T** - 返回DataFrame的转置，即行与列互换。 6. **info** - 打印DataFrame的基本信息，包括非空值的数量、数据类型等。 7. **head(i)** - 显示DataFrame的前i行数据，默认为5行。 8. **tail(i)** - 显示DataFrame的后i行数据，默认为5行。 9. **describe()** - 提供每列的统计信息，如计数、平均值、标准差、最小值、25%分位数、50%分位数（中位数）、75%分位数和最大值。 10. **DataFrame()** - 初始化函数，用于创建新的DataFrame。例如： ```python data = {'性别': ['男', '女', '女', '男', '男'], '姓名': ['小明', '小红', '小芳', '小强', '小美'], '年龄': [20, 21, 25, 24, 29]} df = pd.DataFrame(data, index=['No.1', 'No.2', 'No.3', 'No.4', 'No.5'], columns=['姓名', '性别', '年龄', '职业']) ``` **PyQt5显示DataFrame数据：** 为了在GUI中展示DataFrame，我们可以使用PyQt5的QAbstractTableModel来创建一个自定义模型。以下是一个名为PdTable的类，它继承自QAbstractTableModel，并实现了必要的方法来显示DataFrame的数据： - **rowCount** 和 **columnCount** 分别返回DataFrame的行数和列数。 - **data** 方法根据角色（Qt.DisplayRole）返回指定索引处的数据，转换为字符串以适应Qt显示。 - **headerData** 方法处理行和列的标题，确保它们正确显示。以下是完整的代码示例： ```python import pandas as pd from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QTableView from PyQt5.QtCore import QAbstractTableModel, Qt class PdTable(QAbstractTableModel): def __init__(self, data): QAbstractTableModel.__init__(self) self._data = data def rowCount(self, parent=None): return self._data.shape[0] def columnCount(self, parent=None): return self._data.shape[1] # 显示数据 def data(self, index, role=Qt.DisplayRole): if index.isValid(): if role == Qt.DisplayRole: return str(self._data.iloc[index.row(), index.column()]) return None # 显示行和列头 def headerData(self, col, orientation, role): if orientation == Qt.Horizontal and role == Qt.DisplayRole: return self._data.columns[col] elif orientation == Qt.Vertical and role == Qt.DisplayRole: return self._data.axes[0][col] return None if __name__ == '__main__': import sys app = QApplication(sys.argv) data = {'性别': ['男', '女', '女', '男', '男'], '姓名': ['小明', '小红', '小芳', '小强', '小美'], '年龄': [20, 21, 25, 24, 29]} df = pd.DataFrame(data, index=['No.1', 'No.2', 'No.3', 'No.4', 'No.5'], columns=['姓名', '性别', '年龄', '职业']) table_view = QTableView() model = PdTable(df) table_view.setModel(model) table_view.show() sys.exit(app.exec_()) ``` 这段代码创建了一个QTableView，通过PdTable模型加载DataFrame数据，并将其显示在GUI中。运行此代码将在屏幕上显示一个表格，其中包含DataFrame的所有数据和列标题。通过结合pandas的DataFrame和PyQt5的QAbstractTableModel，我们能够构建一个用户友好的界面，用于查看和操作DataFrame中的数据。这种技术在开发数据可视化或数据分析工具时非常有用，使得数据的交互变得更加直观和便捷。

可以使用IF函数来添加条件判断，例如： ``` =IF(ISBLANK(AG5),"",AF5+AG5*365) ``` 这个公式会首先使用ISBLANK函数判断AG5单元格是否为空，如果为空则返回空值，否则将AF5加上AG5乘以365天得到合同到期日期。这样，当AG5单元格为空时，公式会返回空值。

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