光速pandas

在实际应用中，数据集中经常会存在缺失值，也就是某些数据项的值并未填充或者填充不完整。缺失值的存在可能会对后续的数据分析和建模产生影响，因此需要进行处理。 `pandas`提供了多种方法来处理缺失值，例如删除缺失值、填充缺失值等。删除缺失值可能会导致数据量减少，填充缺失值则能够尽量保留原始数据集的完整 ......

Pandas是我们日常处理表格数据最常用的包，但是对于数据分析来说，Pandas的DataFrame还不够直观，所以今天我们将介绍4个Python包，可以将Pandas的DataFrame转换交互式表格，让我们可以直接在上面进行数据分析的操作。 Pivottablejs Pivottablejs是一 ......

1，df.info( ) 与 df.describe( )如果字段太多，使用df.info( )返回结果如下图，如果想查看各字段的情况，需写作df.info( verbose = True ), verbose冗长的； 2，如果想只取文件的某几列，需按如下形式，将待读取的列名放在两个中括号中，如果只 ......

在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。在本文中，我们将介绍用于合并数据的三个函数 merge 、 merge_ordered 、 merge_asof https://avoid.overfit.cn/po ......

列表推导式 In : [2*x for i in range(5)] Out: [0, 2, 4, 6, 8] 相当于循环的简写 这样的东西还可以循环嵌套，从而实现双重循环 完整的语法应该是： new_list = [expression for item in iterable if condit ......

# 数据准备 ```python import pandas as pd product_info = { "订单号": ["2951110000099262111", "2181910000909928191", "2194560000121355545", "119456000012131112 ......

数据 import pandas as pd data = [ {'DEPT_NAME': '苏州市', '项目类型': '0', '已经安装': 385, '确定安装': 64, '预计安装': 422, '省份': '江苏省'}, {'DEPT_NAME': '苏州市', '项目类型': '1' ......

# 数据准备 ```python import pandas as pd df = pd.read_excel(r"C:\Users\Desktop\Excel工作表.xlsx") print(df) """ 产品 分类 价格 销量 0 桃子 水果 12 2134 1 李子 水果 23 3123 2 ......

3 You can use pandas.ExcelFile to have a peek at the sheet names, then select the sheets to keep with any method (here your regex), finally load with  ......

In this article, we will discuss getting the ceil and floor values of the Pandas Dataframe. First, Let’s create a dataframe. Example: Python3 # import ......

拆分列是`pandas`中常用的一种数据操作，它可以将一个包含多个值的列按照指定的规则拆分成多个新列，方便进行后续的分析和处理。拆分列的使用场景比较广泛，以下是一些常见的应用场景： 1. 处理日期数据：在日期数据中，经常会将年、月、日等信息合并成一列，通过拆分列可以将其拆分成多个新列，方便进行时间序 ......

反转`pandas` `DataFrame`的行列顺序是一种非常实用的操作。在实际应用中，当我们需要对数据进行排列或者排序时，通常会使用到Pandas的行列反转功能。这个过程可以帮助我们更好地理解数据集，发现其中的规律和趋势。同时，行列反转还可以帮助我们将数据可视化，使得图表更加易于理解。 除了常规 ......

loc 在选择时应用条件。 单条件：选择大于90成绩的学生信息： import pandas as pdsource = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/source.xlsx')print(source)da = source.loc[( ......

上代码：import pandas as pdimport os#文件路径file_dir = r'C:/Users/Administrator/Desktop/test/'#构建新的表格名称new_filename = file_dir + '/new_file.xlsx'#找到文件路径下的所有表 ......

大家好，我是皮皮。 ### 一、前言 前几天在Python黄金群【东哥】问了一个`Pandas`基础的问题，这里拿出来给大家分享下。 ![image.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/26239789-eff729351811e3 ......

重命名 `pandas` 数据中列的名称是一种常见的数据预处理任务。这通常是因为原始数据中的列名称可能不够清晰或准确。例如，列名可能包含空格、大写字母、特殊字符或拼写错误。 使用 `pandas` 的 `rename`函数可以帮助我们更改列名，从而使数据更加清晰和易于理解。此外，重命名列名还可以确保 ......

求平均值代码：import pandas as pd #导入模块df=pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator/Desktop/test/1.xlsx')#文件路径a=lambda x : x.mean(1).round(2) #lambda函数m=a(df.il ......

求和，求平均import pandas as pdstudent = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/1.xlsx')student = student.set_index('ID')temp = student[['Test_1','Te ......

本篇介绍的是`pandas`选择列数据的一个小技巧。之前已经介绍了很多选择列数据的方式，比如`loc`，`iloc`函数，按列名称选择，按条件选择等等。 这次介绍的是按照列的**数据类型**来选择列，按类型选择列可以帮助你快速选择正确的数据类型，提高数据分析的效率。 # 1. 类型种类 `panda ......

1.读取Excel数据 Python通过pandas库可以轻松地读取Excel数据。pandas库是一个专门用于数据分析和处理的库，它可以将Excel中的数据读取为DataFrame格式，便于进行后续的数据分析和操作。 import pandas as pddata = pd.read_excel( ......

合并不同excel表格的内容： 代码如下： import pandas as pdimport osinputdir=r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\test'df_empty=pd.DataFrame(columns=['名称','列1','列2'])fo ......

fieldstr = '''id,debit,credit,balance''' self.env.cr.execute('''select %s from account_move_line order by id desc''' % fieldstr) try: a = self.env.cr. ......

代码如下： import pandas as pd# 学生成绩表df_grade = pd.read_excel("find.xlsx")df_grade.head()# 学生信息表df_sinfo = pd.read_excel("data.xlsx")df_sinfo.head()# 只筛选第二 ......

一、数值计算和统计 1.数学计算方法 # 主要数学计算方法，可用于Series和DataFrame（1） df = pd.DataFrame({'key1':np.arange(10), 'key2':np.random.rand(10)*10}) print(df) print(' ') prin ......

一、Pandas时刻数据 时刻数据代表时间点，是pandas的数据类型，是将值与时间点相关联的最基本类型的时间序列数据 1.pd.Timestamp date1 = datetime.datetime(2016,12,1,12,45,30) # 创建一个datetime.datetime date2 ......

一、Dataframe基本概念 # 二维数组"Dataframe：是一个表格型的数据结构，包含一组有序的列，其列的值类型可以是数值、字符串、布尔值等。 data = {'name': ['Jack', 'Tom', 'Mary'], 'age': [18, 19, 20], 'gender': [' ......

在 `pandas` 中，如果遇到数据量特别大的情况，随机挑选 DataFrame 的子集可以帮助我们更深入地了解数据，从而更好地进行数据分析和决策。 随机挑选子集的用途主要有： 1. 评估数据质量：随机挑选 DataFrame 的子集可以帮助我们检查数据集的质量，以便进一步探索和挖掘数据。例如，我 ......

一、Series基本概念及创建 1.基本概念 # Series 数据结构 # Series 是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）,轴标签统称为索引 # 导入numpy、pandas模块 import numpy as np import pandas ......

# 一、通过标签名设置`css`样式 使用`pd.to_html()`方法如果不指定文件路径，该函数会返回一个格式化的`html`字符串，我们可以对这个字符串进行自定义操作，比如直接用我们设置的`css`样式加上这个格式化的`html`，就可以实现自定义表格样式，如下： ```python data ......

ref: Pandas新增一列并按条件赋值？ 把下图中的 NaN 都赋值为 0 df.loc[条件判断, 'value'] = 0 m = pd.merge(gdf_africa, df_af_mp, how='left', on='country') m.loc[m['value'].isna() ......