乱码pandas to_csv csv
关于pandas.to_datetime对不同时间格式使用时发生报错的情况
在看菜鸟的pandas对格式错误清洗时，发现菜鸟提供的代码在我现在的版本跑不通。 把报错在网上找了半天都是把报错errors参数给修改的。 最后重看了下报错信息，发现把format改成mixed，告诉pandas数据格式混合就可以（汗），应该是python3版本太新的问题 报错代码： import ......
pandas基础使用
pandas pandas介绍 Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一，它使得用户 ......
盘点一个Pandas取值的问题（下篇）
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，上一篇文章我们介绍了基础篇，这一篇文章我们来延伸下，你想象下，我想要14和15行该怎么写？ 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，print(df.loc[[14, 15] ......
pandas：统计一个Excel中的空值、非空值、全部值的数量
问题： 有一个Excel，一共7列10行，如下所示： 如何统计其中空值、非空值、全部单元格的数量？ 解决： ①将该Excel读入为DataFrame data=pd.read_excel('data.xlsx') ②所有单元格 size是dataframe的属性 total=data.size ③非 ......
使用python 将json转csv格式
首先需要安装几个库，待会需要用到 # pandas库，用来json和excel格式转换 pip install pandas # 以下两个库是用来解决，pandas写入xlsx后缀文件，报错"""no engine for filetyppe xlsx""" 的问题 pip install open ......
Python Pandas 安装和设置
1、安装 Pandas 1）确保已安装Python Pandas 需要 Python 环境。可以通过在终端或命令提示符中运行 python --version 来检查是否已安装 Python。 2）安装 Pandas 使用 Python 的包管理器 pip 进行安装： pip install p ......
pandas删除空值
删除空值 在一些情况下会删除有空值、缺失不全的数据，df.dropna可以执行这种操作： df.dropna() # 一行中有一个缺失值就删除 df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列 df.dropna(how='all') # 行或列全没值才删除 df.dropn ......
pandas替换数据 典型应用 replace
替换数据 replace方法可以对数据进行批量替换： s.replace(0, 5) # 将列数据中的0换为5 df.replace(0, 5) # 将数据中的所有0换为5 df.replace([0, 1, 2, 3], 4) # 将0～3全换成4 df.replace([0, 1, 2, 3], ......
利用列表修改 pandas 列表的特殊应用
修改数值 在Pandas中修改数值非常简单，先筛选出需要修改的数值范围，再为这个范围重新赋值。 df.iloc[0,0] # 查询值 # 'Liver' df.iloc[0,0] = 'Lily' # 修改值 df.iloc[0,0] # 查看结果 # 'Lily' 以上修改了一个具体的数值，还可以 ......
pandas增加行
增加行 可以使用loc[]指定索引给出所有列的值来增加一行数据。目前我们的df最大索引是99，增加一条索引为100的数据： # 新增索引为100的数据 df.loc[100] = ['tom', 'A', 88, 88, 88, 88] df ''' name team Q1 Q2 Q3 Q4 0 ......
pandas df.eval()应用
执行表达式df.eval() df.eval()与之前介绍过的df.query()一样，可以以字符的形式传入表 达式，增加列数据。下面以增加总分为例： # 传入求总分表达式 df.eval('total = Q1+Q3+Q3+Q4') ''' name team Q1 Q2 Q3 Q4 total ......
pandas 追加合并
追加合并 增加行数据的使用场景相对较少，一般是采用数据追加的模式。数据追加会在后续章节中介绍。 df.append()可以追加一个新行： df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB')) df2 = pd.DataFrame([[5, 6 ......
pandas删除 python
删除 删除有两种方法，一种是使用pop()函数。使用pop()，Series会删除指定索引的数据同时返回这个被删除的值，DataFrame会删除指定列并返回这个被删除的列。以上操作都是实时生效的。 # 删除索引为3的数据 s.pop(3) # 93 s ''' 0 89 1 36 2 57 4 65 ......
pandas删除空值
删除空值 在一些情况下会删除有空值、缺失不全的数据，df.dropna可以执行 这种操作： df.dropna() # 一行中有一个缺失值就删除 df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列 df.dropna(how='all') # 行或列全没值才删除 df.drop ......
Apache NetBeans IDE 20 输出中文乱码
修改安装程文件夹下： C:\Program Files\NetBeans-20\netbeans\etc下的 netbeans.conf 第五十九行最后加上： -J-Dfile.encoding=UTF-8 # Licensed to the Apache Software Foundation ( ......
Android Studio Build窗口出现中文乱码问题
问题：Android studio使用时，报错出现提示乱码问题，无法查看具体报错问题，如图 解决方法： 可点击studio状态栏的 Help —> Edit Custom VM Options ，操作如下图 在文件后面添加 -Dfile.encoding=UTF-8 (要注意不能有空格，否则stud ......
pandas 绘图 拆线图 多条拆线 柱状图 横向 纵向 饼状图
Pandas利用plot()调用Matplotlib快速绘制出数据可视化图形。注 意，第一次使用plot()时可能需要执行两次才能显示图形。可以使用plot()快速绘制折线图。 df['Q1'].plot() # Q1成绩的折线分布 可以先选择要展示的数据，再绘图。 df.loc['Ben','Q1 ......
pandas分析功能
df.mean() # 返回所有列的均值 df.mean(1) # 返回所有行的均值，下同 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值 df.median( ......
pandas增加列求和 平均值的多种写法
增加列： df['one'] = 1 # 增加一个固定值的列 df['total'] = df.Q1 + df.Q2 + df.Q3 + df.Q4 # 增加总成绩列 # 将计算得来的结果赋值给新列 df['total'] = df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x:s ......
pandas分组聚合
我们可以实现类似SQL的groupby那样的数据透视功能：df.groupby('team').sum() # 按团队分组对应列相加df.groupby('team').mean() # 按团队分组对应列求平均# 不同列不同的计算方法df.groupby('team').agg({'Q1': sum ......
大数据分析与可视化 之 实验10 Pandas实现数据分析
实验10 Pandas实现数据分析 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握Pandas的字符串函数。 掌握Pandas 统计汇总函数。 掌握Pandas排序、分组、合并与级联函数。 能利用上述函数进行综合数据分析。 二、实验要求 通过编程实现使用Pandas字符串函数进 ......
大数据分析与可视化 之 实验09 Pandas函数应用
实验09 Pandas函数应用 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握pandas函数应用的方法：pipe()、apply()和applymap()。 能编写自定义函数。 能使用pandas函数应用调用自定义函数解决数据分析实际问题。 二、实验要求 利用pandas函数 ......
大数据分析与可视化 之 实验08 Pandas字符串和文本处理
实验08 Pandas字符串和文本处理 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 学会正确使用常见的字符串函数 如：len()、find()、strip()、replace()、contains()函数。 解决实际数据中的字符串和文本处理问题。 二、实验要求 使用常见的字符串函 ......
大数据分析与可视化 之 实验06 Pandas缺失值处理
实验06 Pandas缺失值处理 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握判断缺失值、过滤缺失值、填充缺失缺失值等缺失值处理 解决实际数据中的缺失值问题 二、实验要求 使用常见的缺失值处理函数（如：isnull()、notnull()、fillna()、dropna()函 ......
大数据分析与可视化 之 实验07 Pandas合并与级联
实验07 Pandas合并与级联 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握pandas合并/拼接 掌握pandas级联 二、实验要求 利用pandas合并、拼接和级联等知识在PyCharm中编写程序，实现Python数据处理的相关操作。 三、实验内容 任务1.现有如下图的 ......
大数据分析与可视化 之 实验05 Pandas数据读写
实验05 Pandas数据读写 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 学会正确使用常见的I/O API函数。 解决文本文件、CSV文件、Excel文件、网页文件、数据库文件和JSON格式文件数据的读写问题。 二、实验要求 使用常见的I/O API函数（如：read_csv( ......
大数据分析与可视化 之 实验04 Pandas基础
实验04 Pandas基础 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 1.掌握pandas系列、数据帧和面板的使用 2.掌握pandas基本功能和操作 二、实验要求 Pandas 程序的运行步骤。 2．pandas的数据结构 3．pandas系列、数据帧和面板 pandas基本 ......
Pandas - apply、agg、transform 函数
apply：行或列的操作。 agg：聚合，可以传递字典，对多个列使用不同的函数。最终结果可能会合并，与原 DataFrame 列长度不保持一致。 transform：转换，也可以对多个列使用不同的函数。但是最终结果与原 DataFrame 列长度保持一致，不会聚合。 ......
PLSQL打开数据库对象乱码
1.问题描述 PLSQL打开远程数据库对象后，发现其中的中文内容为问号乱码. 2.处理方式 这种情况一般是我们初次安装PLSQL后，未在本地配置与数据库一致的NLS_LANG环境变量，导致远端获取的对象字符集在本地解析时无法识别。 2.1 远程数据库配置情况 使用 NLS_DATABASE_PARA ......
BUG分享|DMA发送数据时，会被莫名打断，或者发送乱码。
引言 在驱动ST7789屏幕时，使用了SPI+DMA进行图像刷新。在执行清屏操作时，使用配置DMA内存到外设，内存地址不变，发送的内存是一个16位的RGB565像素值变量，可以指定清屏填充的颜色。 单片机：STM32F411CEU6 库函数：标准库 现象 清屏代码如下： /* 清屏函数 输入参数填充 ......