光速pandas
pandas-2023-07-20
1、用pandas读取文件，如果是字符串类型会被当做object类型。 2、用head可以传入要输出显示的行数，但是指定行数不包括表头（并且观察到表头行不作为索引值0），另外，如果不传入参数时会默认输出表头加5行表格内容，weather.csv文件引用自以下博客https://blog.csdn.n ......
【pandas小技巧】--读取多个文件
日常分析数据时，只有单一数据文件的情况其实很少见，更多的情况是，我们从同一个数据来源定期或不定期的采集了很多数据文件；或者从不同的数据源采集多种不同格式的数据文件。 在这样的情况下，分析数据之前，需要将不同的数据集合并起来。合并数据一般有两个维度，一是同构的数据集合并后行数增加；一是异构的数据集合并 ......
pandas把csv文件数据按列排序
原本的数据类型凌乱不按照日期排序，不利于数据分析 import pandas as pd#读取文件数据df = pd.read_csv('clientinfo-截止2019-12-20：00：00.csv')#按照列值排序data=df.sort_values(by="createtime" , a ......
Python3 Pandas DataFrame 对某一列求和
在操作pandas的DataFrame的时候，常常会遇到某些列是字符串，某一些列是数值的情况，如果直接使用df_obj.apply(sum)往往会出错使用如下方式即可对其中某一列进行求和 dataf_test1['diff'].sum() // diff为要求和的列 ......
如何用python中pandas模块在csv文件中添加表头
如何用python中pandas模块在csv文件中添加表头 话不多说，直接上代码： python 复制代码 import pandas as pd df = pd.read_csv('tf.csv',header=None,names=['a','b','c','d','e','f','g','h' ......
Python pandas.DataFrame.iat函数方法的使用
DataFrame.iat 按整数位置访问行/列对的单个值。 与iloc类似，两者都提供基于整数的查找。如果只需要在DataFrame或Series中获取或设置一个值，则使用iat。 Raises: 当整数位置超出界限时抛出IndexError 例子： >>> df = pd.DataFrame([ ......
pandas处理重复、NaN数据及读取excel空值
1.删除重复的数据 df.drop_duplicates();默认删除完全一样的行数据。 2.删除NaN数据 df.dropna() ；默认删除掉行数据，只要一行中有NaN； 3.pandas读取excel空白单元格默认设置修改 pandas读取excel表格空值为NaN；用df.fillna没有效 ......
在pandas中使用Sql进行数据处理的方案
```python import pandas as pd import pandasql as ps current = pd.read_csv("cur.csv") previous = pd.read_csv("pre.csv") sql = """ select c.`Unnamed: 0` ......
详解Python数据处理Pandas库
> pandas是Python中最受欢迎的数据处理和分析库之一，它提供了高效的数据结构和数据操作工具。本文将详细介绍pandas库的使用方法，包括数据导入与导出、数据查看和筛选、数据处理和分组操作等。通过代码示例和详细解释，帮助你全面了解和应用pandas库进行数据处理和分析。 ## 一、安装和导入 ......
【pandas小技巧】--创建测试数据
学习`pandas`的过程中，为了尝试`pandas`提供的各类功能强大的函数，常常需要花费很多时间去创造测试数据。 在`pandas`中，快速创建测试数据可以更快的评估 `pandas` 函数。通过生成一组测试数据，可以评估例如 `read_csv`、`read_excel`、`groupby`等 ......
pandas实用手册
# Pandas最常用的数据对象是数据框（DataFrame）和Series。 数据框与R中的DataFrame格式类似，都是一个二维数组。Series则是一个一维数组，类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。 series是一种一维数据结构，每一个元素都带有一个索引，与一维数 ......
python的pandas库读取SQL sever
# python的pandas库读取SQL sever 有两种方法。一种使用pymssql，另一种使用sqlalchemy。只是将数据库中的表读为DataFrame，不进行修改等表操作。 目录 • python的pandas库读取SQL sever有两种方法。一种使用pymssql，另一种使用sql ......
Plotly 和 Pandas：强强联手实现有效的数据可视化
动动发财的小手，点个赞吧！ 曾几何时，我们很多人都遇到过这个问题。除非您有天赋或者之前碰巧参加过设计课程，否则制作同时对观众直观的视觉美学图表可能非常具有挑战性且耗时。 当时我的想法是：我想更加有意识地制作图表，以便直观地向观众传达信息。我的意思是，不要仅仅为了理解正在发生的事情而过度消耗他们的脑力 ......
python pandas链接mysql数据库报错
1. ModuleNotFoundError: No module named 'mysql' 需要安装链接驱动, 比如 pip install mysqlclient # 或 pip install pymysql # 或 pip install mysql-connector-python 2. ......
pandas实战：电商平台用户分析 转载
数据分析 1.行为概况 首先，我们要对用户的行为类型有一定的理解，了解每个行为所代表的含义。 浏览：作为用户与商品接触的第一个行为，它的数量级与其他行为类型相比而言是非常庞大的，因为： 用户购买之前需要货比三家，可能会浏览很多个商品最后只下单一个，此时就是多个浏览对应一个下单。 但大部分用户可能只是 ......
pandas操作无表头的excel
由于个人强迫症，看不得表头，所以经常保存时使用 index=False, header=False。 这种excel再次读入操作时，要设置 header=None，就可以使用data[1] 来获取第2列了，下标从0开始。 data = pandas.read_excel('no_header.xls ......
pandas在原工作簿上增加sheet
1、不用pandas.ExcelWriter的情况：不仅丢掉原来的，而且后写入的会一直替换之前写入的，结果就是只剩最后一个。 2、用pandas.ExcelWriter，不加mode='a'的情况：丢掉原来的，新写入的都会保留，结果就是有n个新写入的sheet。 3、用pandas.ExcelWri ......
「Python实用秘技15」pandas中基于范围条件进行表连接
> 本文完整示例代码及文件已上传至我的`Github`仓库[https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills](https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills) 这是我的系列文章**「Pytho ......
pandas 计算kama 均线
pandas 计算kama 均线 原址:Python Pandas Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA)--在Pandas或Cython中进行递归计算 - IT宝库 (itbaoku.cn) 1 import pandas 2 import pandas.st ......
pandas打开加密的excel
pandas打开加密的excel ``` import pandas as pd import os import io import datetime file_temp = io.BytesIO() with open(io, "rb") as f: file = msoffcrypto.Off ......
pandas.to_sql指定字段类型
考虑使用dtype参数将SQLAlchemy 类型pandas.DataFrame.to_sql的字典传递给命名列： ``` import sqlalchemy data.to_sql(name=table_name, con=engine, if_exists='replace', index=F ......
Pandas基础
# pandas基础 pandas包导入 `import pandas as pd` pandas提供两种常用的数据结构：**Series**和**DataFrame**。 ## Series Series是一维数组型对象 `obj = pd.Series([4,7,-5,3])` `obj2 = ......
解决pandas的concat函数导致索引失效的方法
# concat 最近在写数据的时候看到用一个concat函数进行整合，但是下面这段代码之后就碰上个很奇怪的地方 ```python for i, bag in enumerate(bags): coure_result = func() core_df = pd.DataFrame([core_r ......
pandas-note
Table of Contents 1 第一部分 课程介绍2 第二部分 数据结构2.1 第一节 Series - 一维数据2.2 第二节 DataFrame - 二维数组3 第三部分 数据查看3.1 head/tail3.2 shape/dtypes - 数据形状/数据类型3.3 index/col ......
这25个Pandas高频实用技巧，不得不服！ 转载
今天给大家准备了25个pandas高频实用技巧，让你数据处理速度直接起飞。文章较长，建议收藏！ 首先我们需要先提前下载好示例数据集： drinksbycountry.csv : http://bit.ly/drinksbycountry imdbratings.csv : http://bit.ly ......
100 个 pandas 数据分析函数总结 转载
经过一段时间的整理，本期将分享我认为比较常规的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。一、统计汇总函数数据分析过程中，必然要做一些数据的统计汇总工作，那么对于这一块的数据运算有哪些可用的函数可以帮助到我们呢 ......
20 个短小精悍的 pandas 骚操作 转载
1. ExcelWriter 很多时候dataframe里面有中文，如果直接输出到csv里，中文将显示乱码。而Excel就不一样了，ExcelWriter是pandas的一个类，可以使dataframe数据框直接输出到excel文件，并可以指定sheets名称。 df1 = pd.DataFrame ......
盘点Pandas中数据删除drop函数的一个细节用法
大家好，我是皮皮。 ### 一、前言 前几天在Python最强王者群有个叫【Chloe】的粉丝问了一个关于Pandas中的drop函数的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。 df1=pd.read_excel('D:\\Anaconda3\\A\\1.xls',encoding='gbk')print( ......