光速pandas
python pandas多列筛选
# -*- coding: utf-8 -*- #from dao.updateMongo import * #from dao.insertMongo import * #from dao.selectMongo import * import pandas as pd #df = selectD ......
盘点一个pandas读取excel数据并处理的小需求
大家好，我是皮皮。 ### 一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个`pandas`数据处理的问题，一起来看看吧。 通过pandas读取excel数据，其中两列是交易的备注信息，对A列数据筛选并把结果输出到C列。如果A列中有['吉利','奔驰','福特']三个字段，C列标记为‘汽车 ......
python pandas常用方法_合并Excel例子
## pandas常用方法 ```py Pandas 是一个流行的 Python 数据分析库，用于处理和分析数据。以下是一些常用的 Pandas 方法和功能，可以帮助你在数据分析中进行各种操作： 创建和加载数据： pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2'] ......
【pandas小技巧】--DataFrame的显示参数
我们在`jupyter notebook`中使用`pandas`显示`DataFrame`的数据时，由于屏幕大小，或者数据量大小的原因，常常会觉得显示出来的表格不是特别符合预期。 这时，就需要调整`pandas`显示`DataFrame`的方式。`pandas`为我们提供了很多调整显示方式的参数，具 ......
Pandas字符串操作的各种方法速度测试
由于LLM的发展， 很多的数据集都是以DF的形式发布的，所以通过Pandas操作字符串的要求变得越来越高了，所以本文将对字符串操作方法进行基准测试，看看它们是如何影响pandas的性能的。因为一旦Pandas在处理数据时超过一定限制，它们的行为就会很奇怪。 我们用Faker创建了一个100,000行 ......
pandas数据读取和保存
## pandas数据读取和保存 [TOC] **pandas** 可以读取和导入各种数据格式的数据，如CSV，Excel，JSON，SQL，HTML等，不需要手动编写复杂的读取代码。 ### read_csv ```python DataFrame.read_csv(filepath_or_buf ......
python：用Pandas实现笛卡尔积效果
1 import pandas as pd 2 3 4 5 6 students = pd.DataFrame([[1, 'Alice'], 7 [2, 'Bob'], 8 [13, 'John'], 9 [6,'Alex']], columns = ['student_id', 'student_ ......
pandas 写入pd.to_csv()中文乱码
tta.to_csv("d:/tt/xx"+str(ab)+".csv",index=False,encoding="utf_8_sig") ......
pandas的分列操作str.split()
本文主要是在pandas中如何对字符串进行切分。我们考虑一下下面的应用场景。 这个是我们的数据集(data)，可以看到，数据集中某一列(name)是某个行业的分类。各个行业之间用符号 ‘|’分割。我们要把用每个‘|’进行分割的内容抽取出来。pandas有个一步到到位的方法，非常方便。 import ......
【pandas小技巧】--category类型补充
`category`类型在**pandas基础**系列中有一篇介绍数据类型的文章中已经介绍过。`category`类型并不是`python`中的类型，是`pandas`特有的类型。 `category`类型的优势那篇文章已经介绍过，当时只是介绍了如何将某个列的数据转换成`category`类型，以及 ......
Python UI设计例子--Panda文件读取 复选框动态生成 绑定事件响应函数 动态更新复选项目等
该例子程序通过详细的注释解释了如何设计和实现Python图形界面程序，主要实现的功能有：panda文件读取、根据读取文件列标题信息动态生成和添加复选框控件、为动态生成的控件绑定响应函数、动态更新复选框选定项目、如何为按钮控件绑定响应函数等功能。 1 Python程序源代码 import numpy ......
pandas数据处理
读取数据中的时间 pd.read_csv('demo.csv' ,parse_dates = ['col1'] # 待转换为**datetime64[ns]**格式的列→col1 ,infer_datetime_format=True # 将parse_dates指定的列转换为时间 ) data = ......
pandas常用速查
pandas常用速查 引入依赖 # 导入模块 import pymysql import pandas as pd import numpy as np import time # 数据库 from sqlalchemy import create_engine # 可视化 import matpl ......
67个常用pandas命令
导入数据 pd.DataFrame() # 自己创建数据框，用于练习 pd.read_csv(filename) # 从CSV⽂件导⼊数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的⽂本⽂件导⼊数据 pd.read_excel(filename) # 从Excel⽂件导⼊数据 ......
【pandas小技巧】--统计值作为新列
这次介绍的小技巧不是统计，而是把统计结果作为**新列**和原来的数据放在一起。`pandas`的各种统计功能之前已经介绍了不少，但是每次都是统计结果归统计结果，原始数据归原始数据，没有把它们合并在一个数据集中来观察。 下面通过两个场景示例来演示如果把统计值作为新列的数据。 # 1. 成绩统计的场景 ......
【pandas小技巧】--数据转置
所谓**数据转置**，就是是将原始数据表格沿着对角线翻折，使原来的行变成新的列，原来的列变成新的行，从而更方便地进行数据分析和处理。 `pandas`中`DataFrame`的转置非常简单，每个`DataFrame`对象都有一个`T`属性，通过这个属性就能得到转置之后的`DataFrame`。下面介 ......
python语言---------------------------------------新冠数据分析（pandas模块）
准备数据 读取表头：上代码： # 导入数据处理包import pandas as pd# 读取Excel，header=1表示取第二行数据作为列名（表头）data_set = pd.read_excel('/Users/Administrator/Desktop/test.xlsx',header= ......
使用Pandas进行数据清理的入门示例
数据清理是数据分析过程中的关键步骤，它涉及识别缺失值、重复行、异常值和不正确的数据类型。获得干净可靠的数据对于准确的分析和建模非常重要。 本文将介绍以下6个经常使用的数据清理操作： 检查缺失值、检查重复行、处理离群值、检查所有列的数据类型、删除不必要的列、数据不一致处理 https://avoid. ......
软件测试|数据处理神器pandas教程（十二）
 ## Pandas reindex方法进行索引重置 在数据分析和处理过程中，经常需要对数据进行索引的重置或重新排序。Pandas是一种功能强大 ......
【pandas小技巧】--日期相关处理
日期处理相关内容之前`pandas基础`系列中有一篇专门介绍过，本篇补充两个常用的技巧。 # 1. 多列合并为日期 当收集来的数据中，年月日等信息分散在多个列时，往往需要先合并成日期类型，然后才能做分析处理。合并多列转换为日期类型，可以直接用 `to_datetime`函数来处理： ```pytho ......
pandas速查手册V0.35
Pandas速查手册 | 函数 | 说明 | | | | | **输入/输出** | | | **pickling** | | | read_pickle(path[, compression]) | 从文件中加载pickled Pandas对象(或任何对象)。 | | **表格** | | | r ......
python - 将数据附加到 Pandas 全局数据框变量不会持久
https://www.coder.work/article/5047954 我正在尝试使用 pandas dataframe 全局变量。但是，当我尝试将数据框重新分配或附加到全局变量时，数据框是空的。任何帮助表示赞赏。 import pandas as pd df = pd.DataFrame() ......
pandas-基础数据结构
## pandas-基础数据结构 [TOC] ### 数据结构 Pandas 的主要数据结构是 **Series**（一维数据）与**DataFrame**（二维数据） ```text ⽆论是numpy中的NAN还是Python中的None在pandas中都以缺失数据NaN对待 ``` ### Se ......
c、Pandas
# Pandas  官网：http://pandas.pydata.org/ 文档： 中文文档：https:/ ......
pandas之rank函数的使用
# pandas排名函数的使用 在Pandas中，可以使用`rank()`函数来进行排名操作。 `rank()`函数可以用于为数据帧中的元素分配排名，并提供不同的排名策略，例如从小到大排名、从大到小排名等。 使用上面的一组模拟数据，介绍`rank`方法的使用。 其中参数`method`: - ave ......
【pandas小技巧】--列值的映射
映射列值是指将一个列中的某些特定值映射为另外一些值，常用于数据清洗和转换。 使用映射列值的场景有很多，以下是几种常见的场景： 1. 将字符串类型的列中的某些值映射为数字。例如，将“男”和“女”分别映射为 0 和 1，以便进行机器学习算法的训练和预测。 2. 将缩写替换为全称。例如，将“USA”和“U ......
【pandas小技巧】--字符串转数值
字符串转数字的用途和场景很多，其中主要包括以下几个方面： 1. 数据清洗：在进行数据处理时，经常会遇到一些数据类型不匹配的问题，比如某些列中的字符串类型被误认为是数字类型，此时需要将这些字符串类型转换为数字类型，才能进行后续的数值计算或统计分析。 2. 数据整理：有时候输入的原始数据可能存在格式问题 ......
Pandas库read_csv()中用于读取CSV文件的常用参数
filepath_or_buffer >CSV文件的路径或URL地址。sep >CSV文件中字段分隔符，默认为逗号。delimiter >CSV文件中字段分隔符，默认为None。header >指定哪一行作为列名，默认为0，即第一行。names >自定义列名，如果header=None，则可以使用该 ......
pandas之filter
# 数据准备 ```python import pandas as pd product_info = { "订单号": [ "2951110000099262111", "2181910000909928191", "2194560000121355545", "11945600001213111 ......